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部署形态与选型43 条

主流推理框架横向对照

按部署形态与调度机制对照 vLLM、SGLang、TGI、Ollama、llama.cpp:前三者面向服务端吞吐,Ollama 与 llama.cpp 面向单机与边缘;对照表用于快速缩小候选范围。

框架对照(定性)

框架定位典型场景
vLLMGPU 服务端高吞吐引擎在线 API、并发请求
SGLangGPU 服务端 + 前缀缓存优化多轮对话、共享系统提示
TGIHugging Face 生态服务端标准 Transformers 权重服务化
Ollama单机模型运行与轻量 API开发调试、内网小规模
llama.cppCPU/消费级 GPU 推理边缘、桌面、量化 GGUF

两条验证路径

两条验证路径
# 服务端候选:先跑通 vLLM 或 SGLang 的 OpenAI 兼容接口
curl http://127.0.0.1:8000/v1/models
# 单机候选:用 Ollama 快速验证模型效果
ollama run qwen2.5:7b
对照只做方向性筛选,以目标模型在你硬件上的实测吞吐与质量为准。

易错点

  • 按宣传口径选框架而不实测:同一模型在不同框架的吞吐差异随并发与上下文长度变化

数据来源与参考

  • vLLM 官方文档(docs.vllm.ai)
  • SGLang 官方文档(docs.sglang.ai)
  • Ollama 官方文档(docs.ollama.com)
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