从 LocalAI 切换到 vLLM，核心变化在于：LocalAI 像一个“万能适配器”，兼容多种模型格式，适合快速验证；而 vLLM 是专为高并发、低延迟生产环境设计的“推理引擎”。如果你需要支撑多人同时使用、对响应速度有要求，vLLM 是更合适的选择。🚀 安装与启动 vLLMvLLM 提供了pip和Docker两种主流的部署方式。方式一：使用 pip 安装（适合开发调试）建议在 Linux 环境（或 WSL）下使用，Python 版本需为 3.10 至 3.13。官方推荐使用uv来管理环境，速度更快。bash# 创建并激活虚拟环境 uv venv --python 3.12 --seed source .venv/bin/activate # 安装 vLLM（自动检测 CUDA 驱动版本） uv pip install vllm --torch-backend=auto安装完成后，使用vllm serve命令启动服务。vLLM 默认会从 HuggingFace 下载模型，如果想用国内的 ModelScope，可以设置环境变量export VLLM_USE_MODELSCOPE=True。bashvllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \ --