VLLM是一款经过优化的推理引擎，在令牌生成速度和内存管理效率上表现出色，是大规模AI应用的理想之选。Ollama则是一个轻量级、易上手的框架，让在本地电脑上运行开源大语言模型变得更加简单。
区别
| 对比维度 | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| 核心定位 | 轻量级本地化工具，适合个人开发者和小规模实验 | 生产级推理框架，专注高并发、低延迟的企业级场景 |
| 硬件要求 | 支持 CPU 和 GPU，低显存占用（默认使用量化模型） | 必须依赖 NVIDIA GPU，显存占用高 |
| 模型支持 | 内置预训练模型库（支持1700+模型），自动下载量化版本（int4为主） | 需手动下载原始模型文件（如 HuggingFace 格式），支持更广泛模型 |
| 部署难度 | 一键安装，开箱即用，无需编程基础 | 需配置 Python 环境、CUDA 驱动，依赖技术经验 |
| 性能特性 | 单次推理速度快，但并发处理能力弱 | 高吞吐量，支持动态批处理和千级并发请求 |
| 资源管理 | 灵活调整资源占用，空闲时自动释放显存 | 显存占用固定，需预留资源应对峰值负载 |
Ollama 显存占用低的原因
模型量化技术
Ollama 默认下载的模型为 int4 量化版本（如 Qwen2.5-14B 模型权重从 9GB 压缩至 4.7GB），显著减少显存需求26。而 vLLM 通常使用原始 FP16/BF16 模型，显存占用更高（例如 Qwen2.5-14B 在 vLLM 中需要 39GB 显存，而 Ollama 仅需 11GB）。优化的显存管理
Ollama 基于 llama.cpp 的底层优化（如分块加载和混合精度计算），结合轻量级框架设计，进一步降低显存压力。vLLM 则通过 PagedAttention 技术提升并发效率，但需固定分配显存块，导致资源占用较高。
性能与速度
推理速度：
单次请求：Ollama 因量化模型和轻量级架构，单次推理速度更快（例如 Qwen2.5-7B 平均响应时间 3 秒左右，vLLM 约 3.5-4.3 秒）。
高并发场景：vLLM 凭借动态批处理和并行计算，吞吐量显著优于 Ollama（如 vLLM 的并发请求处理速度可达 Ollama 的 24 倍）。
模型质量损失：
- 量化可能导致模型精度下降（如生成内容质量或指令遵循能力降低），部分用户实测发现 Ollama 的生成效果弱于 vLLM 的原始模型。
扩展性限制：
- Ollama 主要面向单机本地化场景，多 GPU 并行支持有限；vLLM 支持分布式部署和多卡扩展，适合大规模服务。
vLLM 与 Ollama 定位
“Ollama 是集成工具，而 vLLM 是框架” —— 这是理解两者最核心的区别。
| 维度 | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| 接口灵活性 | 封装良好，用户只需 CLI 或简单 API 调用，参数可调范围有限 | 框架级 API，完全可定制推理流程，可访问底层配置（如上下文管理、批处理策略、token流控制） |
| 模型管道控制 | 固定推理流程，量化、缓存、token生成策略都封装在工具内 | 完全开放，可在 Python 端对生成逻辑、prompt处理、token级别生成顺序进行精细控制 |
| 扩展/集成能力 | 适合直接集成到小型应用或桌面端交互 | 可作为推理引擎嵌入大型系统，支持自定义中间件、日志、指标收集和多模型组合 |
| 调试与观察 | 输出结果有限，调试能力受限 | 完全可观测，支持 step-by-step token生成、streaming调试、日志分析 |
| 自定义策略 | 主要是 top-k/top-p/temperature 级别参数 | 支持动态批处理、生成策略、prompt预处理、后处理、自定义回调函数等 |
总结：
Ollama安装更简单，小规模使用和开发，而VLLM的定制性更强，更适合企业场景。
