本文讨论了何时从 Ollama 迁移到 vLLM 进行本地 LLM 服务器管理。Ollama 因其易用性和运行本地模型的便利性而受到赞扬，但 vLLM 在批处理、内存管理、并发和分布式推理方面提供了更大的控制力，使其适用于高负载下的共享推理服务。迁移的关键指标包括多用户使用时延迟不稳定以及尽管有请求排队但 GPU 利用率低，因为 vLLM 的连续批处理和 PagedAttention 旨在在高并发下优化吞吐量和资源利用率。 AI
影响 帮助开发人员优化本地 LLM 推理性能和资源利用率。
排序理由 本文比较了两个用于运行本地 LLM 的现有工具，并就何时在它们之间切换提供了指导。
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