vLLM(Virtual Large Language Model) 和 Ollama 都是用於運行大語言模型 大語言模型/LLM 的工具，旨在降低本地部署和使用大模型的門檻。應用程序可以通過它們的統一接口，使用不同大模型。

簡介

  • vLLM：是一個高性能的大模型推理引擎，專注於優化模型運行效率。通過 PagedAttention 等技術大幅提升吞吐量（每秒處理請求數）、降低延遲，支持動態批處理、多卡並行等高級特性，適合需要高併發、低延遲的場景（如企業級 API 服務）。
  • Ollama：是一個極簡的大模型部署工具，專注於開箱即用的用户體驗。內置主流開源模型（如 Llama、Mistral、Qwen 等），通過簡單的命令行即可完成模型下載、啓動和交互，無需複雜配置，適合個人開發者本地測試或快速驗證想法。

相同點

  • 都支持本地部署開源大語言模型（如 Llama、Qwen 等）；
  • 都能提供 API 服務，供外部程序（如 LangChain）調用；
  • 都針對 GPU 進行了優化，可利用顯卡加速模型推理。

不同點

維度 vLLM Ollama
核心目標 高性能推理（追求速度、吞吐量、資源利用率） 極簡體驗（追求易用性、零配置部署）
使用複雜度 需手動準備模型文件，配置參數較多 內置模型庫，一行命令即可運行（如 ollama run llama3）
適用場景 企業級服務、高併發需求 個人本地測試、快速原型開發
性能優化 深度優化（PagedAttention、張量並行等） 基礎優化（滿足普通使用，性能弱於 vLLM）
模型管理 需手動下載和管理模型文件 自動處理模型下載、版本控制和依賴
硬件要求 更適合專業顯卡（如 A100、RTX 4090） 對消費級顯卡更友好（如 RTX 3060/4060）

Ollama在windows和linux環境中都比較容易安裝使用，而vLLM則只支持Linux。

總結

vLLM(Virtual Large Language Model) 是性能優先的專業引擎，適合對效率和併發有高要求的場景；Ollama 是體驗優先的工具，適合快速上手和簡單使用。
選擇時可根據需求權衡：追求性能用 vLLM，追求簡單用 Ollama。

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