ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(0, 152, 116);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">LLM 服务框架概览ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">随着大型语言模型（LLMs）的普及，如何高效地部署和提供服务成为了业界关注的焦点。为了解决这一挑战，多种开源 LLM 服务框架应运而生。在众多选择中，ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">Ollama、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">vLLM、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">SGLang和ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">LLaMA.cpp Server以其独特的设计理念和性能优势脱颖而出。本文将深入探讨这四个杰出开源框架的工作原理、核心创新、性能优化策略、突出特性以及各自的最佳应用场景，帮助开发者选择最适合其项目需求的工具。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(0, 152, 116);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">Ollama：本地 LLM 的便捷之选ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(0, 152, 116);">Ollama是一个专为简化 LLM 在本地运行而设计的开源框架，支持多平台操作。它提供一个轻量级服务器，能够轻松地下载、管理和运行各类 LLM 模型，其设置过程非常简单。Ollama 的底层基于 C++ 实现的性能特性
Ollama 优先考虑的是易用性而非极致的吞吐量。它支持 4 位或 5 位模型量化（通常采用 GGML/GGUF 格式），这显著减小了模型体积并加速了推理过程，使得在普通硬件上也能流畅运行 30B+ 参数的模型。例如，在 NVIDIA H100 GPU 上，一个 4 位量化的 14B 模型每秒可生成约 75 个 Token。然而，Ollama 通常一次为每个模型处理一个请求，批处理能力有限，因此不适用于大规模并发服务场景。
突出特性
- •易用性与集成：提供一站式模型管理，通过简单的命令行即可下载和启动模型。
- •API 兼容性：提供与OpenAI兼容的 API 接口，方便现有OpenAI客户端无缝接入。
- •跨平台支持：全面支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统。
- •Modelfile 系统：允许用户将模型与自定义系统提示或特定参数打包，实现更灵活的模型配置。
理想用例
Ollama最适合本地和个人部署、小型服务、开发者实验、离线或对数据隐私有严格要求的场景，以及请求量不高的应用，例如 VS Code 中的代码助手或小型组织内部的私有聊天机器人。其核心优势在于极佳的易用性、便捷的模型管理和多模型切换的灵活性。
vLLM：高性能 LLM 推理的 GPU 加速器
vLLM是一个源自 UC Berkeley 研究的高性能 LLM 服务库，专注于在GPU服务器上最大化模型推理的吞吐量和效率。它主要由 Python 实现，并包含优化过的 GPU 计算核（Kernels），提供与OpenAI兼容的 HTTP API。vLLM的核心在于通过创新的内存管理和调度算法，有效解决了传统 Transformer 模型推理中的性能瓶颈。
性能优化
- •PagedAttention 机制：vLLM将模型的注意力键/值（KV）缓存（KV Cache）视为一个虚拟内存系统，将 KV 张量存储在灵活的“页面”中。这种机制从根本上消除了传统实现中 KV 缓存的内存碎片和过度分配问题，从而大幅提升了 GPU 内存利用率。基准测试显示，vLLM的吞吐量比标准的 HuggingFace Transformers 推理高出高达 24 倍。
- •连续批处理（Continuous Batching）：vLLM采用“流水线”式的方法，动态地将新到达的请求添加到当前正在处理的批次中，而无需等待当前批次完成。这种策略使得GPU能够持续保持繁忙状态，显著降低了高负载下的推理延迟。
- •多 GPU 扩展：支持多GPU和分布式部署，允许服务甚至超出单个GPU内存限制的大型模型。
突出特性
- •顶尖吞吐量与低延迟：凭借PagedAttention和连续批处理等核心算法，vLLM在处理并发请求或长对话场景时表现卓越。
- •OpenAI API 兼容性：极大地便利了开发者将现有基于OpenAI API的应用迁移到本地vLLM部署，实现成本效益和数据控制。
理想用例
vLLM是高需求生产环境的理想选择，例如需要每秒处理大量用户查询的 AI 服务、实时LLM驱动的应用（如实时聊天机器人）。它特别适合那些可以访问GPU硬件并追求极致推理效率和可扩展性的团队。
SGLang：面向复杂 LLM 工作流的灵活引擎
SGLang是一个相对较新的框架，旨在将LLM服务的性能和灵活性推向新的高度。它代表“结构化生成语言”（Structured Generation Language），不仅是一个高性能的服务引擎，更是一个用于构建复杂LLM驱动应用的强大编程接口。SGLang由知名的 LMSYS 团队开发，并已深度集成到PyTorch生态系统中。
性能优化
- •RadixAttention：SGLang引入RadixAttention，实现了跨多个生成调用之间KV 缓存的自动复用。这对于需要迭代或分支对话的复杂LLM程序（如代理（Agent）工作流）至关重要。
- •综合优化策略：SGLang结合了多种尖端技术，包括连续批处理、零开销调度系统、推测解码（Speculative Decoding）、张量并行（Tensor Parallelism，支持多GPU）以及长输入分块处理。
- •动态量化：支持 FP8 和 INT4 等多种量化执行方式，以及 GPTQ 量化，最大限度地提升了硬件的计算速度。
性能表现
在处理复杂的多调用工作负载（例如执行多步骤LLM任务的 AI 代理）时，SGLang的吞吐量比现有系统（如 Guidance 或vLLM）高出 5 倍。即使在直接的文本生成任务中，它也能提供具有竞争性甚至更优的速度。2024 年中期的基准测试显示，SGLang在 70B 参数模型上实现了比vLLM高 3.1 倍的吞吐量。
突出特性
- •速度与控制的结合：提供灵活的前端语言，允许用户以脚本化的方式控制LLM的文本生成行为，支持多模态输入或生成结构化输出。
- •复杂工作流支持：能够强制LLM输出特定格式、协调多轮LLM调用，甚至并行运行多个查询。SGLang不仅仅提供“答案”，更像是在LLM上运行的“程序”。
理想用例
SGLang适用于高级开发者、研究人员和生产团队，尤其是那些既需要高性能又需要对LLM行为进行细粒度控制的场景。它特别适合构建复杂的AI 代理、需要使用外部工具或知识的聊天机器人，以及进行提示编程（Prompt Engineering）研究。值得一提的是，xAI 的 Grok 模型和 Microsoft Azure 都已在内部采用了SGLang。
LLaMA.cpp Server：极致轻量与多功能性
LLaMA.cpp Server是广受欢迎的llama.cpp项目的服务模式，llama.cpp本身是一个轻量级的 C/C++LLM实现。该项目以其在本地CPU上高效运行LLM的能力而闻名，并通过积极的优化和量化技术实现了出色的性能。2024 年，llama.cpp引入了集成的 HTTP 服务器，使其成为一个易于使用的本地LLM服务解决方案。
性能特性
llama.cpp使用高效的 C++ 库进行推理，不依赖于外部深度学习框架。它高度依赖量化模型格式（如 4 位、5 位、8 位），以便大型模型能够适应有限的CPU RAM或VRAM。LLaMA.cpp Server通常一次加载一个模型，并支持OpenAI Chat Completion API协议。与Ollama不同的是，LLaMA.cpp Server通常一次只运行一个模型。
性能优化
尽管其 C++ 实现已经高度优化，并引入了推测解码、嵌入生成（Embedding Generation）和语法约束生成等功能，但其在单个CPU上的吞吐量远低于基于GPU的框架。典型的 7B 参数模型在CPU上每核每秒只能生成少量 Token。
突出特性
- •极致轻量与可移植性：LLaMA.cpp Server是一个单一的自包含二进制文件，无需 Python 或复杂的依赖项，几乎可以在任何硬件上运行，包括CPU、CUDAGPU、Apple MetalGPU，甚至通过 WebAssembly 在浏览器中运行。
- •易于安装：通常只需编译源代码或通过 Homebrew 等包管理器即可轻松安装。
- •多功能性：支持多种模型（包括 LLaMA 变体、GPT-J、MPT 等），并能够生成模型嵌入（Embeddings）和受语法约束的输出。
理想用例
LLaMA.cpp Server是爱好者、研究人员或需要在资源受限环境中运行LLM的小型应用的理想选择。它特别适用于完全离线的本地聊天机器人、在非NVIDIA硬件上（如 Apple M1/M2 芯片）进行LLM实验，或在边缘设备上生成结构化数据。
四大框架核心特性对比
这四个LLM服务框架各有侧重，其选择取决于您的具体用例：
| | | | |
| 核心优势 | | | | |
| 硬件倾向 | | | | CPU / CUDA / Apple Metal / WebAssembly |
| 性能优化 | | PagedAttention，连续批处理，多 GPU | | |
| 吞吐量 | | | | |
| 易用性 | | | | |
| OpenAI API 兼容 | | | | |
| 复杂工作流 | | | | |
| 社区活跃度 | | | | |
如何选择合适的 LLM 服务框架？
- •Ollama 和 LLaMA.cpp Server更侧重于易用性和广泛的可访问性。它们能够帮助您快速在本地启动和运行 LLM，但并非为高并发请求或追求极致推理速度而设计。
- •vLLM 和 SGLang则专注于从现代GPU硬件中榨取最大性能。它们通常需要更复杂的设置和强大的GPU资源，以提供卓越的吞吐量、低延迟和可扩展性。
- • 在灵活性方面，SGLang通过其领域特定语言（DSL）支持复杂的 LLM 行为脚本和多模态输入，而vLLM则专注于提供高性能的文本生成 API。Ollama 和 LLaMA.cpp 支持 OpenAI 兼容 API 等扩展功能，但不原生提供多步骤编排能力。
- • 在硬件支持方面，LLaMA.cpp 和 Ollama 可在纯CPU环境和非NVIDIA加速器（如 Apple SiliconGPU）上运行，这使得它们在资源有限的场景下具有优势。而vLLM主要面向NVIDIA CUDA GPU。SGLang则显示出在NVIDIA和AMD GPU上运行的灵活性。
- • 在社区和实际应用方面，
llama.cpp拥有庞大的开源社区和活跃的贡献者。vLLM和Ollama在LLMops工具链中备受关注，已被许多公司和开发者采纳。SGLang虽然相对较新，但已在 xAI 的 Grok 模型和 Microsoft Azure 等高知名度项目中得到应用，这证明了其技术实力和未来潜力。
总结而言：
- •Ollama：最适合在本地机器上轻松部署、管理和尝试多种 LLM 模型。
- •vLLM：最适合在生产环境中高吞吐量地服务 LLM，特别是那些需要直接、高效提示接口的应用。
- •SGLang：最适合需要高性能和细粒度控制/结构化输出的尖端 AI 应用和复杂工作流。
- •LLaMA.cpp Server：最适合轻量级部署和最大化可移植性，即使没有专用GPU也能在几乎任何地方运行 LLM。
LLM服务领域在 2025 年依旧充满活力且不断发展。理解这些框架之间的差异，将帮助您根据自身需求选择合适的工具，并为这些蓬勃发展的开源社区贡献力量。