vLLM 和 Ollama 是用于部署大型语言模型的不同工具，各自针对不同的用例进行了优化。Ollama 在本地、单用户交互方面以简洁性见长，易于在个人机器上快速运行模型。相比之下，vLLM 专为高吞吐量的生产环境设计，通过 PagedAttention 和连续批处理等高级技术，能够高效地服务数百名并发用户。基准测试表明，在高度并发的情况下，vLLM 的性能显著优于 Ollama，每秒处理的令牌数几乎是 Ollama 的 20 倍，同时延迟也大大降低。 AI
影响 vLLM 和 Ollama 满足不同的 LLM 部署需求，vLLM 在高并发生产环境中表现出色，而 Ollama 则适用于本地、简单的用例。
排序理由 对比两种不同的 LLM 部署软件工具。
- Apple Silicon
- graphics processing unit
- KV cache
- Llama 3.1 8B
- llama.cpp
- Mlx
- NVIDIA A100 40GB
- Ollama
- PagedAttention
- Sky Computing Lab
- University of California, Berkeley
- vLLM
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