大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX 和 Ollama，最佳选择？

六大LLM引擎深度对比

原创于 2025-10-24 10:59:42 发布 · 700 阅读

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#1024程序员节 #人工智能 #LLM #RAG #知识库 #本地化部署 #自然语言处理

近年来，大语言模型（LLMs）如 GPT、LLaMA、BERT 等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此，一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。

本文将带你深入了解 Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX 和 Ollama 这些引擎，帮助你找到最适合的工具，释放大语言模型的全部潜力！

作为技术人员，不仅仅要关注大语言模型的使用，还应该动其如何部署和优化，才能给用户带来更好的体验。

基本介绍

1. Transformers 引擎：NLP 领域的瑞士军刀

开发者: Hugging Face
特点: Transformers 是当今最流行的开源 NLP 库，支持数百种预训练模型（如 GPT、BERT、T5 等），并提供了从模型加载、微调到推理的全套工具。
优势:

支持 PyTorch 和 TensorFlow，兼容性强。
社区活跃，模型库丰富，文档完善。
适用于从研究到生产的各种 NLP 任务。

适用场景: 如果你需要快速实现文本分类、生成、翻译等任务，Transformers 是你的不二之选。
吸引点: 无论你是初学者还是专家，Transformers 都能让你轻松上手，快速实现 NLP 应用的落地。

2. vLLM 引擎：GPU 推理的性能怪兽

开发者: UC Berkeley 研究团队
特点: vLLM 是一个专注于大语言模型推理的高性能引擎，通过创新的内存管理技术（如 PagedAttention），显著提升了 GPU 的利用率和推理速度。
优势:

极致的推理性能，适合大规模部署。
高效的内存管理，支持更大的模型批次。
专为 GPU 优化，适合高并发场景。

适用场景: 如果你需要在生产环境中部署大语言模型，并追求极致的推理性能，vLLM 是你的最佳选择。
吸引点: vLLM 可以让你的模型推理速度提升数倍，同时降低硬件成本，是高性能应用的秘密武器。

3. Llama.cpp 引擎：CPU 上的轻量级王者

开发者: 社区项目
特点: Llama.cpp 是一个基于 C++ 的实现，专门用于运行 Meta 的 LLaMA 模型。它通过优化计算和内存管理，使得在 CPU 上运行大模型成为可能。
优势:

轻量级，无需 GPU 即可运行。
适合资源受限的环境（如嵌入式设备或低配服务器）。
开源且易于扩展。

适用场景: 如果你需要在没有 GPU 的设备上运行大语言模型，Llama.cpp 是你的理想选择。
吸引点: 无需昂贵硬件，Llama.cpp 让你在普通设备上也能体验大语言模型的强大能力。

4. SGLang 引擎：高效推理的新星

开发者: 未知（可能是某个研究团队或公司）
特点: SGLang 是一种专注于高效推理的引擎，可能通过稀疏计算或分布式优化来提升性能。
优势:

针对特定场景的优化，可能显著提升推理效率。
适合需要高性能推理的企业级应用。

适用场景: 如果你需要在大规模分布式环境中运行大语言模型，SGLang 可能是一个值得尝试的工具。
吸引点: SGLang 的神秘感和潜在的高性能优化，让它成为探索未来推理技术的窗口。

5. MLX 引擎：高效计算的未来之星

开发者: 未知（可能是某个研究团队或公司）
特点: MLX 可能是一种针对大语言模型优化的机器学习框架，专注于高效计算和推理。
优势:

可能支持特定硬件（如 TPU 或定制芯片）的优化。
适合需要极致计算效率的场景。

适用场景: 如果你需要在特定硬件上运行大语言模型，MLX 可能是一个值得关注的选择。
吸引点: MLX 的潜在硬件优化能力，让它成为未来高效计算的重要候选者。

6. Ollama：本地运行大模型的利器

开发者: 社区项目
特点: Ollama 是一个用于本地运行大语言模型的工具，支持多种模型（如 LLaMA、GPT 等），并简化了模型的部署和运行。
优势:

简单易用，适合个人用户和开发者。
无需云端资源，完全本地运行。
支持多种模型，灵活性高。

适用场景: 如果你希望在个人设备上测试或运行大语言模型，Ollama 是你的理想选择。
吸引点: Ollama 让你无需依赖云端服务，随时随地体验大语言模型的魅力。

指标对比

1. 性能对比

引擎	性能特点	硬件支持	适用模型规模
Transformers	通用性强，性能中等，适合中小规模模型推理和训练。	CPU/GPU	中小规模模型
vLLM	高性能推理，通过 PagedAttention 等技术优化 GPU 内存和计算效率。	GPU	大规模模型
Llama.cpp	针对 CPU 优化，性能中等，适合资源受限的环境。	CPU	中小规模模型
SGLang	可能通过稀疏计算或分布式优化提升性能，具体性能取决于实现。	未知（可能 GPU）	中大规模模型
MLX	可能针对特定硬件（如 TPU 或定制芯片）优化，性能潜力高。	特定硬件	中大规模模型
Ollama	性能中等，适合本地运行，无需高性能硬件。	CPU/GPU	中小规模模型

总结:

vLLM 在 GPU 上的推理性能最优，适合大规模模型。
Llama.cpp 和 Ollama 适合在 CPU 或低配设备上运行中小规模模型。
SGLang 和 MLX 的性能潜力较大，但需要更多实践验证。

2. 并发能力对比

引擎	并发支持	适用场景
Transformers	支持多线程和多 GPU 推理，但并发能力受限于框架和硬件。	中小规模并发任务
vLLM	高并发支持，通过内存优化和批处理技术显著提升并发性能。	高并发推理任务
Llama.cpp	并发能力有限，适合低并发场景。	单任务或低并发任务
SGLang	可能通过分布式计算支持高并发，具体能力取决于实现。	中高并发任务
MLX	可能针对高并发优化，具体能力取决于硬件和实现。	中高并发任务
Ollama	并发能力中等，适合本地低并发任务。	单任务或低并发任务

总结:

vLLM 在高并发场景下表现最佳，适合生产环境。
Transformers 和 SGLang 适合中等并发任务。
Llama.cpp 和 Ollama 更适合单任务或低并发场景。

3. 适用场景对比

引擎	适用场景	优势
Transformers	研究、开发、中小规模生产环境。	功能全面，社区支持强大，适合多种 NLP 任务。
vLLM	大规模模型推理、高并发生产环境。	极致性能，高效内存管理，适合企业级应用。
Llama.cpp	资源受限环境（如嵌入式设备、低配服务器）。	轻量级，无需 GPU，适合低成本部署。
SGLang	中大规模模型推理、分布式计算环境。	可能通过优化提升性能，适合探索性项目。
MLX	特定硬件环境（如 TPU 或定制芯片）。	可能针对硬件优化，适合高性能计算场景。
Ollama	本地开发、测试、个人使用。	简单易用，无需云端资源，适合个人用户。

总结:

Transformers 是通用性最强的工具，适合大多数 NLP 任务。
vLLM 是企业级高并发场景的首选。
Llama.cpp 和 Ollama 适合个人开发者或资源受限的环境。
SGLang 和 MLX 适合需要高性能或特定硬件支持的场景。

4. 硬件兼容性对比

引擎	硬件支持	适用设备类型
Transformers	CPU/GPU	普通服务器、个人电脑、云服务器
vLLM	GPU	高性能 GPU 服务器
Llama.cpp	CPU	低配设备、嵌入式设备
SGLang	未知（可能 GPU）	高性能服务器
MLX	特定硬件	TPU、定制芯片等
Ollama	CPU/GPU	个人电脑、普通服务器

总结:

Transformers 和 Ollama 兼容性最强，支持多种设备。
vLLM 和 SGLang 需要高性能 GPU 或服务器。
Llama.cpp 适合低配设备，而 MLX 需要特定硬件支持。

每秒输出token对比

1. 性能影响因素

在对比 TPS 之前，需要明确影响性能的关键因素：

硬件性能: GPU 的算力、显存带宽、显存容量等。
模型规模: 参数量越大，推理速度越慢。
批处理大小（Batch Size）: 较大的批处理可以提高吞吐量，但会增加显存占用。
引擎优化: 不同引擎在内存管理、计算优化等方面的表现差异显著。

2. GPU 性能对比

以下是 A800、A100 和 H100 的主要参数对比：

GPU 型号	FP32 算力 (TFLOPS)	显存容量 (GB)	显存带宽 (TB/s)	适用场景
A800	19.5	40/80	2.0	推理、训练
A100	19.5	40/80	2.0	高性能计算、AI 训练
H100	30.0	80	3.35	高性能推理、AI 训练

H100 是目前性能最强的 GPU，适合高吞吐量和高并发场景。
A100 和 A800 性能接近，但 A800 主要针对中国市场，符合出口管制要求。

3. 引擎 TPS 对比

以下是各引擎在不同 GPU 上的 预估 TPS（以 LLaMA-13B 模型为例）：

引擎	A800 (TPS)	A100 (TPS)	H100 (TPS)	备注
Transformers	50-100	60-120	80-150	性能中等，适合中小规模推理。
vLLM	200-400	300-600	500-1000	高性能推理，优化显存和批处理。
Llama.cpp	10-20	10-20	10-20	仅支持 CPU，性能较低。
SGLang	未知	未知	未知	可能通过优化提升性能，需实测验证。
MLX	未知	未知	未知	可能针对特定硬件优化，需实测验证。
Ollama	20-50	20-50	20-50	性能中等，适合本地运行。