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English(EN) Ollama vs LM Studio vs vLLM: Running Local LLMs in Production

Ollama、LM Studio、vLLM：选择合适的本地 LLM 运行时

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文比较了三种本地 LLM 运行时：Ollama、LM Studio 和 vLLM，重点关注它们在生产环境中的适用性。Ollama 因其易于设置和兼容 OpenAI 的 API 而受到关注，非常适合快速的本地开发工作流程，但其批处理支持有限。LM Studio 因其以 GUI 为中心的设计和缺乏并发负载处理能力而被排除在生产环境之外。vLLM 被认为是强大的生产解决方案，提供 PagedAttention 和连续批处理等高级功能以实现高吞吐量，但设置更复杂，且依赖 CUDA 和 NVIDIA GPU。 AI

影响 选择正确的本地 LLM 运行时对于优化开发工作流程和提高生产部署效率至关重要。

排序理由 文章比较和对比了用于在本地运行 LLM 的软件工具。

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Ollama、LM Studio、vLLM：选择合适的本地 LLM 运行时

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ayi NEDJIMI ·

    Ollama vs LM Studio vs vLLM：在生产环境中运行本地 LLM

    <p>Running a language model locally sounds simple until you try to do it at scale. You have GPU servers sitting idle, latency requirements your cloud API cannot meet, or data you simply cannot send outside your network perimeter — and suddenly the choice of runtime matters enormo…

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