这篇文章对 SGLang、Ollama、VLLM 和 LLaMA.cpp 四款大模型工具进行了多维度的对比，包括性能、易用性和适用场景等方面。
- SGLang 的性能卓越，使其特别适合企业级应用。
- Ollama 的安装便捷性使其非常适合个人轻量级应用。
- VLLM 在多 GPU 环境下的表现优异，因此它非常适用于大规模在线服务。
- LLaMA.cpp 则因为其在资源受限的设备上仍能提供令人惊艳的性能，使其特别适合硬件有限的场景。
总览
| 工具名称 | 性能表现 | 易用性 | 适用场景 | 硬件需求 | 模型支持 | 部署方式 | 系统支持 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SGLang | 零开销批处理提升1.1倍吞吐量，缓存感知负载均衡提升1.9倍，结构化输出提速10倍 | 需一定技术基础，但提供完整API和示例 | 企业级推理服务、高并发场景、需要结构化输出的应用 | 推荐A100/H100，支持多GPU部署 | 全面支持主流大模型，特别优化DeepSeek等模型 | Docker、Python包 | Linux |
| Ollama | 继承Ilama.cpp 的高效推理能力，提供便捷的模型管理和运行机制 | 小白友好，提供图形界面安装程序一键运行和命令行，支持RESTAPI | 个人开发者创意验证、学生辅助学习、日常问答、创意写作等个人轻量级应用场景 | 与 llama.cpp相同，但提供更简便的资源管理 | 模型库丰富，涵盖1700多款，支持键下载安装 | 独立应用程序、Docker、REST API | Windows、macOS、Linux |
| VLLM | 高效性能 | 较为复杂 | 研究开发与商业 | CPU/GPU | 广泛的模型支持 | 本地部署、容器化 | Linux, macOS, Windows |
| LLaMA.cpp | 极高性能 | 相对复杂 | 大规模商业应用与研究 | 高端GPU | 专属LLaMA模型 | 本地部署、分布式部署 | Linux, Windows |
SG
SGLang 是一个针对大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架。通过共同设计后端运行时和前端语言，它使您与模型的交互更快、更可控。核心功能包括：
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快速后端运行时：通过 RadixAttention 提供高效服务，用于前缀缓存、前跳约束解码、无开销 CPU 调度程序、连续批处理、令牌注意力（分页注意力）、张量并行、FlashInfer 内核、分块预填充和量化 (FP8/INT4) /AWQ/GPTQ）。
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灵活的前端语言：为LLM应用程序编程提供直观的界面，包括链式生成调用、高级提示、控制流、多模式输入、并行性和外部交互。
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广泛的模型支持：支持多种生成模型（Llama、Gemma、Mistral、QWen、DeepSeek、LLaVA 等）、嵌入模型（e5-mistral、gte、mcdse）和奖励模型（Skywork），可轻松扩展整合新模式。
https://github.com/sgl-project/sglang
Ollama：捷本地运行框架
Ollama 是一个基于 llama.cpp 的高层封装工具，它提供了简化的用户体验和高效的推理能力。它支持跨平台安装，包括 Windows、Linux 和 MacOS，并且拥有友好的用户界面和丰富的功能特性。Ollama 提供了 1700 多款大语言模型，可以用于前沿学术研究、创意写作和日常问答等场景。
使用 Ollama 非常简单，只需一条命令就可以唤醒模型并开始智能交互之旅。此外，Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型，以满足特定需求。它的灵活性和便捷性使其成为个人开发者、学生等人群探索 AI 世界的得力伙伴。
https://www.icnma.com/ollama-tutorial/
https://github.com/ollama/ollama
VLLM：专注高效推理的强大引擎
VLLM 通过创新性的 PagedAttention 技术和 Continuous Batching 技术，大大提高了大模型推理的效率。这种技术可以有效地管理注意力模块中的 Key 和 Value 的 Cache，从而减少内存浪费，提升 BatchSize。
在多 GPU 环境下，VLLM 的表现非常出色，它可以实现请求的动态批处理，避免资源闲置，大大提高了 GPU 的利用率。相较于原生 HF Transformers，VLLM 的吞吐量可以提升高达 24 倍。 VLLM 还支持多种量化技术，如 GPTQ、AWQ 等，这可以进一步压缩模型显存占用，使得在资源受限的情况下，依然能保持出色的推理性能。它为大规模在线推理服务提供了坚实的技术支撑。
VLLM 提供了多种部署选择，可以作为 Python 包直接导入使用，也可以通过 OpenAI 兼容的 API 服务器方式部署，还支持通过 Docker 容器化部署。然而，需要注意的是，VLLM 目前仅支持 Linux 系统，这在跨平台兼容性方面存在一定局限。
https://github.com/vllm-project/vllm
LLaMA.cpp：轻量级的推理框架
LLaMA.cpp 是一个高度优化的推理框架，其最新版本带来了多项突破性的特性，包括：
- 量化技术：支持多种量化精度（2-bit、3-bit、4-bit、5-bit、6-bit、8-bit），以及创新的 K-quant 量化方法，可以在保持模型性能的同时降低内存占用。
- 硬件优化：针对 Apple Silicon (M1/M2) 的优化，ARM 设备的 NEON 指令集优化，以及 x86 架构的 AVX/AVX2/AVX-512 指令集支持。
- 推理优化：高效的 KV 缓存管理，批处理推理支持，以及上下文长度动态扩展。
这些优化使得 LLaMA.cpp 能在资源受限的设备上实现令人惊艳的性能，例如：
- 在 MacBook 上，13B 模型可以达到接近实时的推理速度。
- 在树莓派等嵌入式设备上，7B 模型也能实现可用的推理性能。
LLaMA.cpp 还有一些独特的优势，包括：
- 支持通过多种编程语言（Python、Node.js、Golang 等）进行调用。
- 提供基于 HTTP 服务器的 API 接口，支持 OpenAI 兼容格式。
- 内置金丝雀（Canary）模式，可以在运行时动态调整参数。
- 支持 Metal GPU 后端，为 macOS 用户提供更好的性能。
https://github.com/ggerganov/llama.cpp
