以下是对比分析：性能

发布时间：2025-06-24 20:09:32  作者：北方职教升学中心  阅读量：999

在选择大模型部署工具时，需要考虑多个因素，包括语言和模型的性能、

• VLLM: 主要支持 LLaMA #xff0系列模型c;同时，
• SGLang: 社区支持可能不如其他工具完善c;但它具有多语言支持的优势。c;SGLang 是你的首选。

1. 支持语言和模型。
2. LLaMA.cpp: 这是针对性的 C++ 优化的 LLaMA 模型实现�特别适用于资源有限的环境。以下是对比分析：
   
   1. 性能。
   2. LLaMA.cpp: 支持 ARM 架和构 x86 结构，适用于嵌入式设备和移动设备。
   3. Ollama: 适用于快速部署和轻量级推理需求。
   • VLLM: 提供丰富的 API 和文档，活跃的社区�适合开发者。
   • LLaMA.cpp: 专为 LLaMA #xfff0模型设计c;支持多种 LLaMA 模型变体。易用性和社区支持。
   • LLaMA.cpp: 相对较小的社区，但是提供了详细的文档和示例代码。硬件支持、
     可以最大限度地提高部署效果和效率。
   • Ollama: 支持各种主流模型󿀌如 LLaMA、
   • Ollama: Ollama 是轻量级推理引擎，支持各种模型󿀌并且可以在 CPU 和 GPU 上运行。
   1. 易用性和社区支持。支持、
   2. Ollama: 支持 CPU 和 GPU 加速，但支持多GPU不如支持多GPU VLLM。如汉语和英语。
   3. SGLang: SGLang 多语言大模型，支持多种语言，内存使用࿰是通过虚拟张量技术优化的c;支持多GPU加速，适用于需要高性能推理的场景。
      • 如果您需要高性能和多GPU支持，VLLM 是最佳选择。其设计目标是快速启动和低延迟推理。
   • VLLM (Virtual Tensor Language): VLLM 是一个高性能的推理库，特别适用于长序列任务。它在 CPU 表现非常出色，特别是在低功耗设备上。
   1. 硬件支持。

   总结。

   2. SGLang: 适用于需要多语言支持的场景。Falcon、
   3. 如果需要多语言支持＀，
   4. SGLang: 支持常见的 CPU 和 GPU 结构，但硬件优化可能不如其他工具。
   1. 适用场景。
   2. LLaMA.cpp: 适用于资源有限的环境，如嵌入式设备或移动应用。Alpaca 等。它还支持其他类似的支持 transformer 模型。
   • VLLM: 支持多GPU和TPU加速，适用于分布式计算环境。
   • SGLang: 支持多语言模型󿀌适用于需要处理多种语言的场景。

   根据您的具体需要和场景选择合适的工具，

   • VLLM: 适用于需要高性能推理和多GPU支持的场景。
   • 如果您想在资源有限的环境中运行模型，LLaMA.cpp 这是个不错的选择。其性能主要取决于具体的实现和优化。
   • 如果你需要一个易于使用的工具，希望快速部署模型，Ollama 这是个不错的选择。
   • Ollama: 提供友好的用户界面和 API，适用于快速部署和使用。