vLLM 对比 Ollama：LLM 的生产部署

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。

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• 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

• 基础设施
• 产品

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