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

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

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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。

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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。

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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。

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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