本文比较了三个本地 LLM 引擎:Ollama、vLLM 和 llama.cpp,重点关注它们在不同用例下的性能。对于笔记本电脑上的单用户,推荐 Ollama 和 llama.cpp,因为它们易于使用且资源需求较低。vLLM 因其 PagedAttention 和连续批处理等高级功能可实现更高吞吐量,是处理大量并发用户的 GPU 服务器的更优选择。在 Apple M1 上的基准测试显示,默认情况下 Ollama 处理单个请求更快,但 llama.cpp 在配置 Ollama 进行并行处理之前能更有效地处理并发请求。 AI
影响 帮助开发者根据其特定的硬件和使用需求选择最高效的本地 LLM 引擎。
排序理由 开源 LLM 推理引擎的比较。
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