为什么vLLM做不到？解密Ollama越级部署黑科技：以DeepSeek-R1-8B为例

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">最近在折腾双4090GPU，近200g内存服务器vllm部署70b的实验。使用ragflow知识库。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">按照我之前使用ollama的理解，我觉的部署70b应该没啥问题，然后一个个的坑。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">先说下

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  • 部署30b，还是很流畅的，但是推理能力确实比较弱
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  • 部署70b，通过不断地优化参数，最大tokens,4096 tokens没问题（还部署了一个bge-m3）
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  • 但是在ragflow中使用的时候，由于超出最大tokens,经常报oom，因此给ragflow的官方提交了一个issue。官方很快就修复了，这块还是很赞的。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">越折腾疑问越多，然后我就了解下了一些知识点，有了这篇水文。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我们以RTX3060 12G显存为例拆解下。

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(250, 81, 81);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">DeepSeek-R1-8B的显存解剖

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">原始显存需求

• •权重（直接成本）：8B参数 × 2字节（FP16）= 16 GB
• •KV Cache（上下文缓存）
• • 动态增长：2 × 层数 × 头数 × 头维度 × 序列长度 × 批次大小 × 精度
• • （以2048 tokens为例）：2（K/V） × 32层 × 32头 × 128头维度 × 2048序列长度 × 2字节 = 1.07 GB
• •总需求：16 + 1.07 ≈ 17.07 GB（远超RTX 3060的12GB上限）

Ollama的“瘦身魔法

• •4-bit GPTQ量化：权重显存降至8B × 0.5字节 = 4 GB
• •动态卸载策略：将部分权重临时转存至CPU内存，显存占用降至6.2 GB（实测数据）
• •代价：CPU-GPU数据传输使Token生成速度从45 tokens/s降至28 tokens/s

最疯狂的是，我一个前同事用ollama，在macbook air 8g内存上部署了70b的模型。

vLLM的“显存洁癖"

• •设计原则：vllm追求极致吞吐量，拒绝任何可能影响性能的动态卸载
• •显存硬门槛：要求权重+KV Cache完全驻留GPU，导致DeepSeek-R1-8B在12GB显卡上无法启动

Ollama越级部署的三大核心技术

混合精度量化（灵活度碾压vLLM）

• •层级敏感量化：对底层MLP层使用4-bit，顶层Attention保留6-bit（减少精度损失）
• •实测对比（DeepSeek-R1-8B生成任务）：

量化方案	显存占用	PPL（困惑度）
Ollama混合精度	6.2 GB	7.1
vLLM官方INT8量化	10.5 GB	6.9

内存-CPU分级存储（vLLM的禁区）

• •策略：将FP16的Attention权重保留在显存，MLP权重动态加载至内存
• •技术代价：
• • 每次前向传播增加5-8ms的PCIe传输延迟
• • 但显存需求直降40%（从10.5GB→6.2GB）

自适应序列切片

• •长文本处理：当输入超过512 tokens时，自动拆分为多段并行处理
• •显存优化效果：2048 tokens输入时，峰值显存降低32%

vLLM为何“宁死不做越级部署”？

设计目标的根本冲突

• •vLLM的核心使命：服务化场景下的高吞吐、低延迟（如百人同时访问的API）
• •拒绝动态卸载的原因：
• • CPU-GPU数据传输会严重拖慢并发请求的处理速度
• • 显存碎片化可能破坏连续内存分配机制（vLLM依赖的PagedAttention技术）

量化支持的局限性

• •仅支持静态INT8：无法像Ollama混合使用4/6-bit，导致显存压缩率不足
• •校准数据固化：vLLM要求离线量化，而Ollama支持运行时动态调整

硬件兼容性差异

• •Ollama的“妥协艺术”：
• • 为兼容消费级显卡（如RTX 3060），允许牺牲速度换取显存
• • 甚至支持通过系统内存模拟显存（性能下降但能运行）
• •vLLM的“精英主义”：
• • 仅优化Tesla系列显卡（如A100/H100），依赖高带宽显存
• • 在消费卡上性能反而不如Ollama（RTX 4090实测低15%吞吐量）

实战测试——RTX 3060上的生死对决

测试环境

• • 显卡：NVIDIA RTX 3060 12GB
• • 测试任务：DeepSeek-R1-8B生成512 tokens回答

结果对比

框架	显存占用	生成速度	可用性
vLLM	报错退出	-	完全不可用
Ollama	6.2/12 GB	22 tokens/s	流畅运行
原版Hugging Face	17.1/12 GB	报错退出	不可用

关键结论

• •Ollama的生存逻辑：通过量化+动态卸载，将显存需求压缩至硬件的60%以下
• •vLLM的哲学缺陷：为追求工业级性能，放弃对资源受限场景的适配

开发者选型指南

选Ollama的场景

• • 个人开发者/小团队：硬件有限（≤24GB显存）
• • 需要快速验证模型效果，对延迟容忍度高
• • 长文本生成需求（利用切片策略降低峰值显存）

选vLLM的场景

• • 企业级API服务：需要支持高并发（≥100 QPS）
• • 拥有A100/H800等专业显卡，追求极致吞吐量
• • 需兼容现有Kubernetes集群调度系统

终极避坑建议

• •警惕“虚假越级”：部分工具声称支持低显存运行，实则大幅裁剪模型参数（如DeepSeek-8B被阉割成6B）
• •验证量化完整性：使用llm-int8工具检查Attention层是否真的保留高精度
• •压测保平安：对Ollama需测试长时生成的显存泄漏问题（部分版本存在累积占用bug）

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结语：没有神话，只有取舍

Ollama的“越级”本质是技术民主化——让更多人用上大模型，哪怕牺牲速度；vLLM的“高冷”则是商业现实的抉择。未来二者的融合或许会出现（如vLLM引入动态卸载），但在此之前，开发者仍需认清需求，选择最适合的战场。

相关术语

内存（RAM）与显存（VRAM）

• •系统内存（RAM）：由CPU直接管理的主内存，通常称为“内存”，物理上通过主板插槽连接，供所有系统进程共享。
• •显存（VRAM）：GPU专用内存，通过PCIe总线与CPU通信，专为高吞吐并行计算设计。
• •关键区别：
• • CPU不直接拥有内存，而是通过内存控制器访问RAM；
• • GPU显存是独立硬件，与CPU内存物理分离。

Ollama显存优化的本质：CPU-GPU异构内存交换

当Ollama声称“将部分权重转存至CPU内存”时，其技术本质是：
将GPU显存中暂时不用的权重数据，通过PCIe总线转移到系统内存（RAM），并在需要时动态加载回显存。
这一过程涉及以下核心技术：

（1）内存分级策略（Memory Tiering）

• •热数据：当前计算所需的权重（如正在执行的Attention层）保留在显存。
• •冷数据：后续步骤才需要的权重（如下一层的MLP参数）暂存至系统内存。
• •交换粒度：通常以层（Layer）为单位，例如将DeepSeek-R1-8B的32层分成多个组按需加载。

（2）预取与缓存（Prefetching & Caching）

• •预加载机制：在计算当前层时，异步将下一层权重从系统内存提前传输至显存。
• •缓存策略：对频繁使用的权重（如Embedding层）在显存中永久保留副本。

（3）硬件加速传输

• •Pinned Memory：使用torch.cuda.Stream配合锁页内存（Pinned Memory），减少CPU-GPU数据传输延迟。
• •Direct Memory Access（DMA）：绕过CPU直接由GPU控制器管理传输，实测带宽可达PCIe 4.0 x16的32GB/s。