从Ollama到vLLM：为高吞吐量LLM服务寻找稳定性

Ollama的崛起与困境

当我在NAS上测试本地部署方案时，Ollama最初的表现堪称惊艳。它通过Docker一键部署的便捷性、对超大上下文窗口的支持，完美匹配了GraphRAG的需求——尤其是搭配谷歌开源的Gemma3模型时，128K tokens的上下文处理能力简直是为长文档解析量身定做。那时我以为找到了终极解决方案，直到真正将其推向生产级负载。

第一个警报来自上下文窗口的诡异表现。配置明明是128K，实际运行时却经常出现35,567这样随机的数值，导致模型在处理复杂任务时频繁卡顿。日志里27分钟的无响应记录越来越多，随着请求量增长，Ollama开始频繁锁死、丢失上下文，每天手动重启成了例行公事。我尝试过自定义适配器来强制管理上下文窗口，效果却如同用创可贴堵堤坝——能暂时缓解却无法根治。最荒谬的是，它的超时设置竟长达48小时，一旦锁死就意味着两天的服务中断。显然，Ollama的设计更适合轻量实验，而非生产环境的持续负载。

转向vLLM：生产级需求下的必然选择

当可靠性能从"加分项"变成"必需品"时，vLLM进入了我的视野。这个以"高效批处理""内存优化"和"规模化稳定性"为卖点的框架，恰好击中了Ollama的软肋。虽然已有无数文章对比过两者的差异，但实际体验后才明白核心区别：vLLM牺牲了Ollama的"即开即用"，换来了生产环境必需的稳定性。它不支持多模型并行、放弃了GGUF格式兼容，却通过单容器单模型的专注设计，实现了吞吐量的质的飞跃。

vLLM的部署实战：从Docker配置到踩坑实录

迁移到vLLM的第一步是用Docker Compose复刻现有环境。选择官方的vllm/vllm-openai镜像后，我敲定了unsloth/gemma-3-4b-it模型——40亿参数足以满足需求，且在双RTX A2000（12GB×2）上表现均衡。最终的配置文件看似简单，却凝结了数小时的调试心血：

services:  vllm:    image: vllm/vllm-openai:latest    container_name: vllm  &n