vLLM、llama.cpp 和 Ollama 的基准测试比较揭示了性能上的显著差异，尤其是在处理超出可用显存的大型语言模型时。虽然 vLLM 在 24GB 显存内吞吐量表现出色，并发增加时可达 5.4 倍的扩展，但当模型需要超过约 22GB 时则完全失败。相比之下，llama.cpp 和 Ollama 可以通过溢出到系统内存来处理这些更大的模型，尽管速度要慢得多，每秒只有个位数 token。值得注意的是，与 Ollama 的自动方法相比，llama.cpp 在手动卸载层时在首次 token 时间方面显示出显著优势。 AI
影响 突出了 LLM 推理工具在性能上的差异，根据硬件限制和模型大小指导用户做出最佳选择。
排序理由 该项目对运行大型语言模型的不同软件工具进行了基准测试和比较，重点关注性能特征和限制。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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