本指南比较了 Ollama 和 vLLM 用于运行本地大型语言模型，重点介绍了何时从 Ollama 迁移到 vLLM。Ollama 因其简单性和易用性而受到赞誉，适用于个人模型消费，而 vLLM 则被呈现为一个更强大的推理引擎，适用于需要更高吞吐量、更好调度和连续批处理及分布式推理等高级功能的共享服务。文章概述了迁移的实际指标，例如多用户下延迟不稳定或尽管有排队请求但 GPU 利用率低，并强调选择取决于工作负载需求，而不仅仅是功能列表。 AI
影响 帮助用户优化本地 LLM 服务基础设施的性能和可扩展性。
排序理由 指南比较了两个特定的 LLM 服务运行时。
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<p>Ollama is one of the easiest ways to run a local language model, but convenience can conceal the moment when a local experiment becomes a shared inference service that needs better scheduling and observability.</p> <p>That is where vLLM becomes relevant. Migrating from Ollama …