适用场景：
三、 Xinference：功能全面，灵活的企业级选择——尤其擅长“榨干”显存潜力
如果你的需求超出了简单的本地运行，需要更强的灵活性、支持更多类型的模型或更精细的控制，Xinference 值得关注。
核心优势 1：更优的多 GPU 资源利用 (理论上)。
核心优势 2：启动时动态量化——在有限显存上运行更大模型成为可能。
Ollama 主要依赖加载预先量化好的模型文件（如 GGUF）。如果某个模型的某个量化版本（如 4-bit）所需的显存依然超过你的硬件限制，Ollama 就无能为力了。
Xinference 则提供了一个“杀手锏”：启动时动态量化。你可以先下载模型的原始高精度版本（例如 FP16，可能需要 60GB 显存）。然后，在通过 Xinference 启动这个模型服务时，你可以指定使用较低的精度加载（例如 quantization: '4bit' 或 '8bit'）。Xinference 会在加载过程中（利用 bitsandbytes 等库）动态地将模型量化到你指定的精度。
这意味着什么？即使你的 GPU 只有 40GB 显存，装不下原始的 60GB FP16 模型，但你仍然有可能通过 Xinference 的动态 4-bit 量化功能，将这个原本跑不起来的 60GB 模型成功加载并运行起来（因为 4-bit 量化后实际占用的显存会远小于 60GB）。这极大地扩展了在显存受限硬件上选用更大、能力更强模型的可能性。
其他特点：
性能和并发：其架构设计考虑了并发处理，通常优于 Ollama，但对于 LLM 推理的极致吞吐量优化可能不如 VLLM。
复杂度：比 Ollama 复杂。你需要自己准备模型文件，配置也相对更多。
在 Ubuntu 上通过 Docker 部署和运行 Xinference (示例)：
前提：确保你的 Ubuntu 上已经安装了 Docker，并且当前用户有权限运行 Docker 命令（或者使用sudo）。
创建数据和模型挂载目录 (推荐):
mkdir-p~/.xinference#存储Xinference配置和数据库mkdir-p/path/to/your/llm_models#你存放LLM模型文件的目录
将/path/to/your/llm_models替换成你实际的模型存储路径。
运行 Xinference Docker 容器
这里使用了官方推荐的镜像，注意替换模型挂载路径)
dockerrun-d--gpusall\-p9997:9997\-v~/.xinference:/root/.xinference\-v/path/to/your/llm_models:/models\--namexinference-service\xprobe/xinference:latest\xinference-local-H0.0.0.0
d: 后台运行。
-gpus all: 允许容器使用所有可用的 GPU。如果你想指定 GPU，可以使用-gpus '"device=0,1"'。
p 9997:9997: 将容器的 9997 端口映射到宿主机的 9997 端口（Xinference 默认 API 和 Web UI 端口）。
v ~/.xinference:/root/.xinference: 挂载配置目录，持久化数据。
v /path/to/your/llm_models:/models:关键！将你存放模型文件的宿主机目录挂载到容器内的/models路径。
-name xinference-service: 给容器命名，方便管理。
xprobe/xinference:latest: Xinference 的官方 Docker 镜像。
xinference-local -H 0.0.0.0: 启动 Xinference 服务并监听所有网络接口。
访问 Web UI:在浏览器中打开http://<你的服务器IP>:9997。你应该能看到 Xinference 的管理界面。
通过 Web UI 或 API 启动模型:
Web UI:在 "Launch Model" -> "Language Models (LLM)" 中，选择模型类型（如auto或具体格式），在 "Model Path" 中输入容器内的模型路径（例如/models/Qwen1.5-7B-Chat），选择量化方式（如none,4-bit），配置其他参数（如副本数），然后启动。
API/Client:你也可以通过 Xinference 的 Python 客户端或 REST API 来启动模型。
检查状态:在 Web UI 查看模型状态，或使用docker logs xinference-service查看容器日志。
适用场景：
四、 VLLM：性能标杆，高吞吐推理的利器
如果你追求的是极致的 LLM 推理性能（高 TPS、低延迟、高并发），尤其是在提供 API 服务或实时问答系统时，VLLM 是目前业界的标杆之一。
核心优势：性能优化。
PagedAttention 技术：这是 VLLM 的“杀手锏”。它极大优化了 KV Cache 的显存管理方式，相比传统方法能在同等显存下支持更长的上下文、更高的并发量，并显著提升 GPU 利用率和吞吐量。这对于需要处理长文本或高并发的 RAG 问答系统（我们选择用它支撑 RAGFlow）至关重要。
连续批处理 (Continuous Batching)：不同于静态批处理，它可以动态地将请求组合起来处理，进一步提高 GPU 效率。
针对热门模型进行 Kernel 优化。
同样提供 OpenAI 兼容的 API 接口。
量化支持：支持加载常见的预量化模型格式（如 AWQ, GPTQ 等）。
性能和并发：在支持的模型上，通常能达到非常领先的吞吐量和较低的延迟。
复杂度：部署和调优相对复杂。
在 Ubuntu 上通过 Docker 部署和运行 VLLM (示例)：
前提：确保 Docker、NVIDIA 驱动、CUDA 环境都已正确安装，并且安装了nvidia-docker2(或确保 Docker 配置支持-gpus参数)。
准备模型文件:将你需要部署的模型文件（可能包含多个文件和子目录）放在宿主机的一个目录下，例如/path/to/your/vllm_models/Qwen1.5-14B-Chat。
运行 VLLM Docker 容器这是一个参考命令，你需要根据你的模型、硬件和需求调整参数）
#基础示例命令，需要替换<占位符>并添加更多参数dockerrun-d--gpusall--restartunless-stopped\--namemy_vllm_server\-p8000:8000\-v/path/to/your/vllm_models/<your_model_folder>:/model\vllm/vllm-openai:latest\--model/model\--trust-remote-code\--served-model-name<your_model_service_name>\--dtypeauto\--tensor-parallel-size1#如果是单GPU#--tensor-parallel-size2#如果是双GPU#--max-model-len8192#根据模型和需求设置#--gpu-memory-utilization0.9#调整GPU显存使用率#--max-num-seqs256#调整最大并发请求数#--quantization<awq|gptq>#如果加载量化模型
-gpus all: 使用所有 GPU。
-restart unless-stopped: 容器异常退出时自动重启。
-name vllm_qwen3014: 容器名称。
-ipc=host: 使用宿主机的 IPC 命名空间，有时对多 GPU 通信有帮助。
p 8018:8000: 将容器的 8000 端口（VLLM 默认 API 端口）映射到宿主机的 8018 端口。
v /home/dell/models/Qwen/Qwen3-14B:/model: 挂载模型目录。
vllm/vllm-openai:latest: VLLM 官方提供的兼容 OpenAI API 的镜像。
-model /model: 指定容器内模型的路径。
-trust-remote-code: 如果模型代码托管在 Hugging Face Hub 上需要。
-served-model-name Qwen3-14B: 指定服务暴露的模型名称。
-dtype half: 使用半精度 (float16)，通常比auto更明确，比bfloat16兼容性稍好)。
-tensor-parallel-size 2: 使用 2 个 GPU 进行张量并行。
-max-model-len 16384: 最大支持的模型上下文长度。
-gpu-memory-utilization 0.7: GPU 显存使用率限制为 70%，留出余量。
-max-num-seqs 16: 最大并发序列数。
检查容器状态和日志:
dockerps#查看容器是否运行dockerlogsmy_vllm_server#或者你的容器名，如vllm_qwen3014#持续监控日志：dockerlogs-fmy_vllm_server
观察日志确保模型加载成功，没有 OOM (Out Of Memory) 错误，并且 API 服务在 8000 端口启动。
测试 API:VLLM 启动后，会在容器的 8000 端口（映射到宿主机的指定端口，如 8018）提供 OpenAI 兼容的 API 服务。你可以使用 Curl 或 Python 的requests库来测试/v1/chat/completions或/v1/completions端点。
适用场景：
五、 如何选择？—— 需求驱动，权衡利弊
再次强调，没有绝对的优劣。回顾我自己的选择：用 VLLM 支持 RAGFlow 问答，主要是因为它需要处理大量用户的并发请求，且 RAG 需要较好的长上下文处理能力和低延迟响应，VLLM 的 PagedAttention 在这方面优势明显。而之所以选用 Ollama 支持 Code Review，则是因为 Code Review 场景并发量不高，且 Ollama 上下载的量化模型在同量级下刚好该模型比魔搭社区下载的量化模型要好，且显存占用不算太高，故而进行选择。
帮你梳理一下决策的关键点：
| | | |
| 易用性 | | | ★★☆☆☆ (相对复杂，需 Docker 和参数调优) |
| 性能/吞吐量 | | | |
| 并发处理 | | | ★★★★★ (很高，得益于 PagedAttention) |
| 模型支持广度 | | ★★★★☆ (LLM, Embedding, Rerank, 多模态) | |
| 动态量化 | | | |
| 多 GPU/分布式 | | | ★★★★☆ (支持 Tensor Parallel 等) |
| 部署复杂度 | | | |
| 社区/生态 | | | |
| 最佳场景 | | | 高吞吐/低延迟/高并发 API/压榨 GPU 性能 |
基于以上对比，我们建议按照以下简化决策流程选择适合的框架：
确定优先需求：首先明确您最关键的需求是什么 - 易用性、性能还是灵活性？
评估资源现状：
考虑应用场景：
内部开发测试环境 → Ollama
多种模型统一管理平台 → Xinference
生产环境高并发服务 → VLLM
实际上，很多企业会采用混合策略：在开发环境使用 Ollama 快速验证，在测试环境用 Xinference 探索不同模型，在生产环境部署 VLLM 提供稳定高效服务。这种渐进式采用策略能够平衡学习成本和部署效率。
六、 运维不轻松：选择框架后需要关注什么？
选定并部署好框架只是第一步，长期的稳定运行还需要关注运维：
资源监控是常态：密切关注 GPU 显存使用率（尤其小心 OOM）、显存带宽、GPU 利用率、CPU 和内存负载。不同框架对资源的消耗模式不同。
日志是排错关键：学会看懂框架的运行日志，是快速定位问题的基础。关注错误信息（Error）、警告信息（Warning）。
模型管理（对 Xinference/VLLM）：如何安全存放、版本控制、加载更新模型文件。
依赖与兼容：确保框架版本、Python 库、CUDA 版本、NVIDIA 驱动之间相互兼容。升级任何一个组件都可能带来兼容性风险。
性能调优（尤其 VLLM）：根据实际负载情况，可能需要反复调整框架的启动参数，以达到最佳的性能和资源利用平衡。
总结
选择 LLM 服务框架是一个需要结合自身场景、需求、资源和运维能力进行综合权衡的过程。Ollama 胜在易用，Xinference 强在灵活和动态量化，VLLM 则专注于极致的推理性能。理解它们的差异，才能为你后续的应用打下坚实的基础。
实际选型决策路径
根据我们的实践经验，以下是一个简化但实用的框架选型决策流程：
首先评估团队技术能力和时间限制
然后考虑硬件资源限制
最后结合应用场景
实际上，很多成熟的企业 LLM 实践会在不同阶段采用不同框架，形成互补优势。例如，我们的做法是在开发探索阶段使用 Ollama，在正式 RAG 系统中部署 VLLM，在特定场景如代码审查中仍保留 Ollama 的灵活性。技术选型没有绝对的对错，关键在于找到最适合自身需求与约束的平衡点。
