部署框架简介大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型LLMs的软件工具和库。框架通常提供了高效的计算资源管理、分布式训练、模型优化和推理加速等功能以便更好地利用硬件资源如GPU和TPU来处理庞大的数据集和复杂的模型结构。目前常见的两种本地部署AI大模型的框架或者说平台vLLMVirtual Large Language Model和Ollama为了更好的便于选择更适合自身的部署框架特此梳理区别。框架信息Ollama源码https://github.com/ollama/ollama官网https://ollama.com/vLLM源码https://github.com/vllm-project/vllm官网Welcome to vLLM! — vLLM模型框架区别Ollama vs. vLLM 对比对比维度OllamavLLM核心设计目标极简本地推理面向个人开发者、快速体验与隐私场景高性能生产推理引擎面向高并发、低延迟的线上服务安装复杂程度极低。提供 Windows / macOS / Linux 一键安装包无需 Python 环境自动管理依赖中等。需 Python 3.8 环境通过 pip 安装依赖较复杂官方强烈推荐 Docker 部署模型获取与管理命令行一键拉取ollama pull model模型库统一管理自动转换为 GGUF 格式支持指定量化版本如llama3:8b-instruct-q4_K_M需手动从 Hugging Face 等下载或直接传入模型名称从 HF 拉取支持多种格式PyTorch、SafeTensors、AWQ、GPTQ 等配置更灵活但步骤稍多服务启动方式命令极简ollama serve启动 API或ollama run model进入交互式会话几乎无需额外参数使用vllm serve model启动 API 服务器需指定模型路径/名称为达到最佳性能需配置张量并行、批处理大小、KV 缓存等参数API 兼容性提供兼容 OpenAI 的 REST API/v1/chat/completions、/v1/embeddings等但实现不完全扩展功能有限完全兼容 OpenAI APIChat、Completions、Embeddings同时提供原生 vLLM API功能丰富社区集成广泛推理性能核心基于 llama.cpp对 CPU 推理优化优秀GPU 加速支持 CUDA/Metal默认使用静态批处理或有限并发基于 PagedAttention连续动态批处理KV 缓存分页管理GPU 利用率极高可实现近似零浪费的吞吐并发与批处理支持多个并发请求通过OLLAMA_NUM_PARALLEL环境变量但批处理策略简单高并发下资源竞争明显原生支持连续动态批处理智能合并请求最大化吞吐特别适合突发高并发流量内存管理沿用 llama.cpp 的内存分配KV 缓存为每个序列独立分配碎片多长上下文/大批量时易 OOM首创 PagedAttentionKV 缓存以块为单位按需分配、共享和回收内存利用率提升显著支持更长上下文和更大批次量化支持内置丰富的 GGUF 量化方案Q4_0、Q4_K_M、Q8_0 等拉取模型时可直接选择量化版本无需手动转换支持 AWQ、GPTQ、SqueezeLLM 等后端量化新版本也支持 FP8 等需预先准备好量化模型可通过参数指定加载多 GPU / 分布式主要面向单机单 GPU或指定某块 GPU无原生多 GPU 张量并行或流水线并行不适合跨节点分布式部署原生支持张量并行TP、流水线并行PP可跨多 GPU、多节点扩展适合大规模模型和超大规模线上服务容器化支持官方提供 Docker 镜像docker run ollama/ollama即可运行开箱即用官方提供 Docker 镜像推荐生产环境使用可结合 Kubernetes 等进行容器编排可观察性 / 监控基本运行日志无内置 Prometheus 指标或健康检查端点内置 Prometheus 指标端点可监控吞吐、延迟、排队长度、KV 缓存命中率等提供健康检查和详细日志安全认证无内置 API 认证通常用于内网或本机对外暴露需反向代理支持通过--api-key参数设置 API 密钥认证可启用 TLS适合对外开放的生产环境请求调度与缓存无请求优先级调度不支持前缀缓存支持前缀缓存Automatic Prefix Caching可自动复用公共前缀的 KV 缓存大幅降低首 Token 延迟LoRA 适配器不支持动态加载 LoRA需将适配器合并到模型后重新运行支持多 LoRA 动态加载和切换一个模型实例可同时服务不同 LoRA 适配器极大提升部署灵活性投机解码当前不支持支持投机解码可加速生成降低延迟适用场景本地开发调试、个人 AI 助手、隐私敏感场景、小规模内部应用、低并发 API云原生生产推理、高并发聊天机器人、大规模批量推理、需要 GPU 算力极致利用的企业级服务扩展方式垂直扩展升级更强 GPU/CPU水平扩展需手动部署多个实例无内置负载均衡支持水平扩展多副本 垂直扩展张量并行可结合负载均衡器构建弹性推理集群学习曲线极低几乎“傻瓜式”使用几分钟即可上手中等需理解推理优化参数tensor-parallel-size、max-num-seqs、gpu-memory-utilization等及分布式配置社区与生态社区活跃因易用性增长迅速深受个人开发者喜爱企业级采用广泛生产验证充分是高性能推理的标杆与 Hugging Face TGI 并列为两大主流方案简要总结Ollama 的优势在于“快启动、零配置”它将模型下载、格式转换、服务封装成一条命令非常适合想在本地立即体验大模型、搭建个人助手或开发测试环境的用户。其部署几乎不需学习成本但在吞吐量、显存效率、分布式等生产级特性上存在瓶颈。vLLM 则是为生产环境而生的高性能推理框架通过 PagedAttention、连续批处理、分布式并行等设计将 GPU 利用率推至极限能支撑数千并发请求。代价是需要一定的推理配置知识部署流程也稍复杂但换来的是云端大规模服务所需的一切能力。选择时可按场景匹配求快、求简、单机/本机 → Ollama求高吞吐、低延迟、多用户生产 → vLLM。二者并非对立很多团队会用 Ollama 做原型验证再过渡到 vLLM 上线服务。欢迎大家建议评论一起构建更多了解 
长河君 · 2026/8/7 19:06:33 · 阅读 1.2k 大模型框架Ollama和vLLM的区别
部署框架简介大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型LLMs的软件工具和库。框架通常提供了高效的计算资源管理、分布式训练、模型优化和推理加速等功能以便更好地利用硬件资源如GPU和TPU来处理庞大的数据集和复杂的模型结构。目前常见的两种本地部署AI大模型的框架或者说平台vLLMVirtual Large Language Model和Ollama为了更好的便于选择更适合自身的部署框架特此梳理区别。框架信息Ollama源码https://github.com/ollama/ollama官网https://ollama.com/vLLM源码https://github.com/vllm-project/vllm官网Welcome to vLLM! — vLLM模型框架区别Ollama vs. vLLM 对比对比维度OllamavLLM核心设计目标极简本地推理面向个人开发者、快速体验与隐私场景高性能生产推理引擎面向高并发、低延迟的线上服务安装复杂程度极低。提供 Windows / macOS / Linux 一键安装包无需 Python 环境自动管理依赖中等。需 Python 3.8 环境通过 pip 安装依赖较复杂官方强烈推荐 Docker 部署模型获取与管理命令行一键拉取ollama pull model模型库统一管理自动转换为 GGUF 格式支持指定量化版本如llama3:8b-instruct-q4_K_M需手动从 Hugging Face 等下载或直接传入模型名称从 HF 拉取支持多种格式PyTorch、SafeTensors、AWQ、GPTQ 等配置更灵活但步骤稍多服务启动方式命令极简ollama serve启动 API或ollama run model进入交互式会话几乎无需额外参数使用vllm serve model启动 API 服务器需指定模型路径/名称为达到最佳性能需配置张量并行、批处理大小、KV 缓存等参数API 兼容性提供兼容 OpenAI 的 REST API/v1/chat/completions、/v1/embeddings等但实现不完全扩展功能有限完全兼容 OpenAI APIChat、Completions、Embeddings同时提供原生 vLLM API功能丰富社区集成广泛推理性能核心基于 llama.cpp对 CPU 推理优化优秀GPU 加速支持 CUDA/Metal默认使用静态批处理或有限并发基于 PagedAttention连续动态批处理KV 缓存分页管理GPU 利用率极高可实现近似零浪费的吞吐并发与批处理支持多个并发请求通过OLLAMA_NUM_PARALLEL环境变量但批处理策略简单高并发下资源竞争明显原生支持连续动态批处理智能合并请求最大化吞吐特别适合突发高并发流量内存管理沿用 llama.cpp 的内存分配KV 缓存为每个序列独立分配碎片多长上下文/大批量时易 OOM首创 PagedAttentionKV 缓存以块为单位按需分配、共享和回收内存利用率提升显著支持更长上下文和更大批次量化支持内置丰富的 GGUF 量化方案Q4_0、Q4_K_M、Q8_0 等拉取模型时可直接选择量化版本无需手动转换支持 AWQ、GPTQ、SqueezeLLM 等后端量化新版本也支持 FP8 等需预先准备好量化模型可通过参数指定加载多 GPU / 分布式主要面向单机单 GPU或指定某块 GPU无原生多 GPU 张量并行或流水线并行不适合跨节点分布式部署原生支持张量并行TP、流水线并行PP可跨多 GPU、多节点扩展适合大规模模型和超大规模线上服务容器化支持官方提供 Docker 镜像docker run ollama/ollama即可运行开箱即用官方提供 Docker 镜像推荐生产环境使用可结合 Kubernetes 等进行容器编排可观察性 / 监控基本运行日志无内置 Prometheus 指标或健康检查端点内置 Prometheus 指标端点可监控吞吐、延迟、排队长度、KV 缓存命中率等提供健康检查和详细日志安全认证无内置 API 认证通常用于内网或本机对外暴露需反向代理支持通过--api-key参数设置 API 密钥认证可启用 TLS适合对外开放的生产环境请求调度与缓存无请求优先级调度不支持前缀缓存支持前缀缓存Automatic Prefix Caching可自动复用公共前缀的 KV 缓存大幅降低首 Token 延迟LoRA 适配器不支持动态加载 LoRA需将适配器合并到模型后重新运行支持多 LoRA 动态加载和切换一个模型实例可同时服务不同 LoRA 适配器极大提升部署灵活性投机解码当前不支持支持投机解码可加速生成降低延迟适用场景本地开发调试、个人 AI 助手、隐私敏感场景、小规模内部应用、低并发 API云原生生产推理、高并发聊天机器人、大规模批量推理、需要 GPU 算力极致利用的企业级服务扩展方式垂直扩展升级更强 GPU/CPU水平扩展需手动部署多个实例无内置负载均衡支持水平扩展多副本 垂直扩展张量并行可结合负载均衡器构建弹性推理集群学习曲线极低几乎“傻瓜式”使用几分钟即可上手中等需理解推理优化参数tensor-parallel-size、max-num-seqs、gpu-memory-utilization等及分布式配置社区与生态社区活跃因易用性增长迅速深受个人开发者喜爱企业级采用广泛生产验证充分是高性能推理的标杆与 Hugging Face TGI 并列为两大主流方案简要总结Ollama 的优势在于“快启动、零配置”它将模型下载、格式转换、服务封装成一条命令非常适合想在本地立即体验大模型、搭建个人助手或开发测试环境的用户。其部署几乎不需学习成本但在吞吐量、显存效率、分布式等生产级特性上存在瓶颈。vLLM 则是为生产环境而生的高性能推理框架通过 PagedAttention、连续批处理、分布式并行等设计将 GPU 利用率推至极限能支撑数千并发请求。代价是需要一定的推理配置知识部署流程也稍复杂但换来的是云端大规模服务所需的一切能力。选择时可按场景匹配求快、求简、单机/本机 → Ollama求高吞吐、低延迟、多用户生产 → vLLM。二者并非对立很多团队会用 Ollama 做原型验证再过渡到 vLLM 上线服务。欢迎大家建议评论一起构建更多了解