一文告诉你大模型部署Ollama和vllm该怎么选

🌐 一、项目背景与定位
Ollama
开发团队：由 Ollama Inc. 开发，2023 年推出。
核心定位：为开发者和终端用户提供一个极简方式来本地运行大语言模型（LLM），强调“开箱即用”、“零配置”体验。
目标用户：个人开发者、研究人员、AI 爱好者、希望在本地运行私有模型的用户。
口号：“Run LLMs locally” —— 本地运行大模型。
vLLM
开发团队：由加州大学伯克利分校（UC Berkeley）主导开发，2023 年开源。
核心定位：打造一个高性能、高吞吐量的大语言模型推理引擎，专注于服务端推理优化。
目标用户：企业级应用、AI 服务平台、需要大规模并发处理的生产系统。
技术理念：“Fast LLM serving with high throughput” —— 高效服务大模型。
⚙️ 二、架构设计与核心技术
Ollama
1. 架构特点
基于 llama.cpp（C/C++ 实现）构建，底层使用 GGUF 量化格式。
采用轻量级服务架构，内置 HTTP API 服务器（/api/generate, /api/chat 等）。
支持多平台原生二进制分发（macOS、Linux、Windows）。
模型管理通过 Modelfile 定义（类似 Dockerfile），支持自定义模型微调、系统提示词注入等。
2. 核心技术
GGUF + llama.cpp：使用 CPU/GPU 混合推理，支持 Metal（Apple）、CUDA（NVIDIA）、Vulkan（跨平台 GPU）加速。
量化支持丰富：q4_0、q5_0、q6_K、q8_0 等多种精度级别，显著降低显存占用。
内存优化：模型加载后按需分页加载，空闲时释放显存，适合低资源设备。
自动模型下载：类似 docker pull，可通过 ollama pull llama3 自动获取预打包模型。
3. 推理机制
单请求处理为主，非批处理优先。
使用同步或简单异步模式处理请求，未实现复杂调度器。
vLLM
1. 架构特点
基于 Python 构建，深度集成 PyTorch 和 CUDA。
提供标准 RESTful API 接口（兼容 OpenAI 格式），易于集成到现有系统。
支持分布式部署，可横向扩展多个 vLLM 实例。
内置强大的调度器和批处理机制。
2. 核心技术
PagedAttention：vLLM 的核心创新，借鉴操作系统虚拟内存/分页思想，将注意力键值对（KV Cache）切分为“块”进行管理。
优势：极大提升显存利用率，减少碎片，支持动态序列长度。
效果：相比 Hugging Face Transformers，吞吐量提升 3–24 倍。
Continuous Batching（连续批处理）：
不同长度的请求可以动态合并成 batch，持续处理，无需等待所有请求完成。
显著提升 GPU 利用率，尤其在长尾延迟场景下表现优异。
Prefix Caching：缓存共享前缀（如 system prompt），避免