Llama.cpp 与 vLLM：大模型部署的两种主流路径对比

在大语言模型（LLM）快速发展的今天，如何高效、低成本地将模型部署到生产环境，已成为开发者和企业关注的核心问题。目前，社区中涌现出多种推理引擎和部署方案，其中 Llama.cpp 和 vLLM 是两个备受关注的开源项目。它们分别代表了“轻量级 CPU/GPU 推理”与“高性能 GPU 批处理”的不同技术路线。本文将从原理、性能、适用场景等多个维度对二者进行深入对比，帮助你选择最适合自己的部署方式。

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一、项目背景与定位

Llama.cpp

• 作者：Georgi Gerganov（ggml 库作者）
• 核心目标：在消费级硬件（包括 CPU、Mac M 系列芯片、低端 GPU）上高效运行 LLaMA 及其衍生模型。
• 技术特点：
  • 基于 C/C++ 编写，无 Python 依赖（可选绑定）。
  • 使用 GGUF 格式存储量化模型（如 4-bit、5-bit）。
  • 支持 CPU 推理为主，通过 Metal（Apple）、CUDA、Vulkan 等后端支持 GPU 加速。
  • 强调低内存占用与跨平台兼容性。

vLLM