私有部署大模型：Ollama 与 vLLM 怎么选？一篇文讲透选型要点

一、Ollama 与 vLLM 的综合对比

维度	Ollama	vLLM
核心定位	轻量化本地部署，简化开发测试	高性能生产级推理，支持高并发与分布式扩展
适用场景	个人开发、原型验证、实时交互（低并发）	API 服务、聊天机器人、企业级应用（高并发）
吞吐量	7B模型：~45 tokens/s（单卡RTX 4090）	7B模型：~240 tokens/s（同硬件）
部署复杂度	简单命令启动	需配置多GPU、分布式调度（如张量并行）
多机集群	不支持	支持

结论：

• Ollama 适合 50人以下团队或PoC（概念验证）阶段，快速启动且资源占用低；

• vLLM是200人以上企业生产环境首选，尤其在金融、客服等需高并发的场景。

二、核心技术对比

1. Ollama 的轻量化设计

• 优势：

  内置模型仓库（直接拉取Llama/Mistral等主流模型）

  自动硬件适配（CPU/GPU无缝切换）

• 局限：

  无分布式扩展能力

  批处理效率低（静态分组导致显存浪费）

2. vLLM 的高性能奥秘

• PagedAttention：

  将KV Cache划分为固定大小“页”，实现按需分配显存（类似OS内存管理）
  显存利用率从传统框架的60%→95%+

• Continuous Batching：

  动态合并不同长度请求（一个batch内处理[32, 128, 64] tokens）

  吞吐量较HuggingFace提升24倍（Anthropic实测）

三、性能实测数据（参考网络）

测试背景：Llama2-13B, A100 80GB

指标	Ollama	vLLM	提升幅度
吞吐量	78 tokens/s	420 tokens/s	438%
首Token延迟	350ms	210ms	40%
显存占用	38GB	22GB	-42%
最大并发	32请求	256请求	8倍

四、总结

• 选Ollama当：
  ☑️ 需要10分钟内启动模型
  ☑️ 资源受限（消费级GPU/边缘设备）
  ☑️ 低并发交互场景（如个人知识库）
• 选vLLM当：
  ☑️ 企业级生产环境（≥200 QPS）
  ☑️ 千亿模型部署需求
  ☑️ 要求显存利用率>90%

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