企业私有大模型DeepSeek落地部署该用什么? Ollama还是vLLM

对数据敏感的企业想要部署自己的大模型该（如：DeepSeek R1）该选用什么方式呢？ Ollama还是vllm呢？ 我先说结论：Ollama适用于开发测试，vLLM适用于生产环境部署

下面我会进行详细的选型对比，让你有一个更清晰的认知。

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0x02 选型对比 

Ollama与vLLM都是针对大语言模型（LLM）部署和推理的开源框架，但它们在设计目标、技术特点和适用场景上有显著的差异。下面通过多个维度给出具体对比说明

1. 核心定位与部署方式

• Ollama ： 专注于本地化、轻量化部署 ，通过Docker容器技术简化模型运行流程，用户无需复杂配置即可快速启动模型。其设计目标是降低本地使用LLM的门槛，适合个人开发者或资源有限的环境。

• vLLM ： 侧重于高性能推理加速与服务端扩展 ，支持多机多卡分布式部署，通过优化GPU资源利用率和内存管理技术（如PagedAttention）提升高并发场景下的吞吐量

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2. 技术特点

• Ollama ：

1. 简化部署 ： 将模型权重、配置和依赖项打包为统一格式，通过简单命令（如ollama run）启动模型。

2. 资源优化 ： 针对单机环境优化GPU使用，适合实时响应需求，但对大规模并发支持有限。

3. 跨平台支持 ： 兼容多种操作系统，强调易用性和灵活性。

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3. 适用场景

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4. 性能对比

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5. 开源生态与社区