Ollama 与 vLLM 核心对比（含权威来源与关键参数）

张开发
• 2026/4/21 2:06:12 • 15 分钟阅读

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Ollama 与 vLLM 核心对比（含权威来源与关键参数）
一、Ollama定位面向个人本地、轻量化使用的大模型运行工具安装简单、友好易用、开箱即用适合本地调试与轻量部署侧重易用性不追求高并发与极致性能。权威来源官网https://ollama.comGitHubhttps://github.com/ollama/ollama二、vLLM定位企业级、高并发、生产级大模型推理部署框架兼容 OpenAI API 协议可统一适配、调度各类模型实现高效部署与运行。其定位与 Spring AI 类似Spring AI 面向应用层做模型调用统一适配vLLM 面向部署层做模型运行统一适配与性能加速。权威来源官网https://docs.vllm.aiGitHubhttps://github.com/vllm-project/vllmvLLM 核心技术PagedAttention定位vLLM 实现高性能的核心底层技术用于优化 KV Cache 与 GPU 显存管理。核心原理借鉴操作系统分页内存管理思想将 KV Cache 切分为固定大小的物理块物理块在 GPU 显存中可以不连续再通过页表映射为连续的虚拟地址空间以此缓解显存碎片化、提升显存利用率实现高吞吐、高并发推理。权威论文标题Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention地址https://arxiv.org/pdf/2309.06180vLLM 关键参数max_num_seqsmax_num_seqs是 vLLM 中控制最大并发序列数的核心参数默认值为 256。该参数并非越大越好设置过大会显著增加显存占用容易引发 OOM同时推高请求延迟设置过小则会限制系统吞吐。256 是通用安全值实际使用需要根据显卡显存、模型规模、序列长度进行平衡调优。三、精简总结Ollama个人向、轻量、易用的本地部署工具。vLLM企业向、高并发、生产级部署框架。PagedAttentionvLLM 核心显存优化技术解决碎片、提升效率。max_num_seqsvLLM 关键并发参数默认 256需合理调优并非越大越好。关注我走失不迷路带你用最直白、最精炼的方式揭开大模型底层与实战部署的神秘面纱持续输出干货、不讲废话。想要了解详情关注公众号计算机知识的传播者

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