LLM 服务框架概览

随着大型语言模型（LLMs）的普及，如何高效地部署和提供服务成为了业界关注的焦点。为了解决这一挑战，多种开源 LLM 服务框架应运而生。在众多选择中，Ollama、vLLM、SGLang 和 LLaMA.cpp Server 以其独特的设计理念和性能优势脱颖而出。本文将深入探讨这四个杰出开源框架的工作原理、核心创新、性能优化策略、突出特性以及各自的最佳应用场景，帮助开发者选择最适合其项目需求的工具。

Ollama：本地 LLM 的便捷之选

Ollama 是一个专为简化 LLM 在本地运行而设计的开源框架，支持多平台操作。它提供一个轻量级服务器，能够轻松地下载、管理和运行各类 LLM 模型，其设置过程非常简单。Ollama 的底层基于 C++ 实现的 llama.cpp 库，能够高效利用 CPU 和 Apple Silicon GPU 进行推理。通过其独特的 Modelfile 系统，用户可以自定义模型的提示词（Prompt）和参数设置，并通过 API 调用动态切换模型。

性能特性

Ollama 优先考虑的是易用性而非极致的吞吐量。它支持 4 位或 5 位模型量化（通常采用 GGML/GGUF 格式），这显著减小了模型体积并加速了推理过程，使得在普通硬件上也能流畅运行 30B+ 参数的模型。例如，在 NVIDIA H100 GPU 上，一个 4 位量化的 14B 模型每秒可生成约 75 个 Token。然而，Ollama 通常一次为每个模型处理一个请求，批处理能力有限，因此不适用于大规模并发服务场景。

突出特性

· • 易用性与集成： 提供一站式模型管理，通过简单的命令行即可下载和启动模型。

· • API 兼容性： 提供与 OpenAI 兼容的 API 接口，方便现有 OpenAI 客户端无缝接入。

· • 跨平台支持： 全面支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统。

· • Modelfile 系统： 允许用户将模型与自定义系统提示或特定参数打包，实现更灵活的模型配置。

理想用例

Ollama 最适合本地和个人部署、小型服务、开发者实验、离线或对数据隐私有严格要求的场景，以及请求量不高的应用，例如 VS Code 中的代码助手或小型组织内部的私有聊天机器人。其核心优势在于极佳的易用性、便捷的模型管理和多模型切换的灵活性。

vLLM：高性能 LLM 推理的 GPU 加速器

vLLM 是一个源自 UC Berkeley 研究的高性能 LLM 服务库，专注于在 GPU 服务器上最大化模型推理的吞吐量和效率。它主要由 Python 实现，并包含优化过的 GPU 计算核（Kernels），提供与 OpenAI 兼容的 HTTP API。vLLM 的核心在于通过创新的内存管理和调度算法，有效解决了传统 Transformer 模型推理中的性能瓶颈。

性能优化

· • PagedAttention 机制： vLLM 将模型的注意力键/值（KV）缓存（KV Cache）视为一个虚拟内存系统，将 KV 张量存储在灵活的“页面”中。这种机制从根本上消除了传统实现中 KV 缓存的内存碎片和过度分配问题，从而大幅提升了 GPU 内存利用率。基准测试显示，vLLM 的吞吐量比标准的 HuggingFace Transformers 推理高出高达 24 倍。

· • 连续批处理（Continuous Batching）： vLLM 采用“流水线”式的方法，动态地将新到达的请求添加到当前正在处理的批次中，而无需等待当前批次完成。这种策略使得 GPU 能够持续保持繁忙状态，显著降低了高负载下的推理延迟。

· • 多 GPU 扩展： 支持多 GPU 和分布式部署，允许服务甚至超出单个 GPU 内存限制的大型模型。

突出特性

· • 顶尖吞吐量与低延迟： 凭借 PagedAttention 和连续批处理等核心算法，vLLM 在处理并发请求或长对话场景时表现卓越。

· • OpenAI API 兼容性： 极大地便利了开发者将现有基于 OpenAI API 的应用迁移到本地 vLLM 部署，实现成本效益和数据控制。

理想用例

vLLM 是高需求生产环境的理想选择，例如需要每秒处理大量用户查询的 AI 服务、实时 LLM 驱动的应用（如实时聊天机器人）。它特别适合那些可以访问 GPU 硬件并追求极致推理效率和可扩展性的团队。

SGLang：面向复杂 LLM 工作流的灵活引擎

SGLang 是一个相对较新的框架，旨在将 LLM 服务的性能和灵活性推向新的高度。它代表“结构化生成语言”（Structured Generation Language），不仅是一个高性能的服务引擎，更是一个用于构建复杂 LLM 驱动应用的强大编程接口。SGLang 由知名的 LMSYS 团队开发，并已深度集成到 PyTorch 生态系统中。

性能优化

· • RadixAttention： SGLang 引入 RadixAttention，实现了跨多个生成调用之间 KV 缓存的自动复用。这对于需要迭代或分支对话的复杂 LLM 程序（如代理（Agent）工作流）至关重要。

· • 综合优化策略： SGLang 结合了多种尖端技术，包括连续批处理、零开销调度系统、推测解码（Speculative Decoding）、张量并行（Tensor Parallelism，支持多 GPU）以及长输入分块处理。

· • 动态量化： 支持 FP8 和 INT4 等多种量化执行方式，以及 GPTQ 量化，最大限度地提升了硬件的计算速度。

性能表现

在处理复杂的多调用工作负载（例如执行多步骤 LLM 任务的 AI 代理）时，SGLang 的吞吐量比现有系统（如 Guidance 或 vLLM）高出 5 倍。即使在直接的文本生成任务中，它也能提供具有竞争性甚至更优的速度。2024 年中期的基准测试显示，SGLang 在 70B 参数模型上实现了比 vLLM 高 3.1 倍的吞吐量。

突出特性

· • 速度与控制的结合： 提供灵活的前端语言，允许用户以脚本化的方式控制 LLM 的文本生成行为，支持多模态输入或生成结构化输出。

· • 复杂工作流支持： 能够强制 LLM 输出特定格式、协调多轮 LLM 调用，甚至并行运行多个查询。SGLang 不仅仅提供“答案”，更像是在 LLM 上运行的“程序”。

理想用例

SGLang 适用于高级开发者、研究人员和生产团队，尤其是那些既需要高性能又需要对 LLM 行为进行细粒度控制的场景。它特别适合构建复杂的 AI 代理、需要使用外部工具或知识的聊天机器人，以及进行提示编程（Prompt Engineering）研究。值得一提的是，xAI 的 Grok 模型和 Microsoft Azure 都已在内部采用了 SGLang。

LLaMA.cpp Server：极致轻量与多功能性

LLaMA.cpp Server 是广受欢迎的 llama.cpp 项目的服务模式，llama.cpp 本身是一个轻量级的 C/C++ LLM 实现。该项目以其在本地 CPU 上高效运行 LLM 的能力而闻名，并通过积极的优化和量化技术实现了出色的性能。2024 年，llama.cpp 引入了集成的 HTTP 服务器，使其成为一个易于使用的本地 LLM 服务解决方案。

性能特性

llama.cpp 使用高效的 C++ 库进行推理，不依赖于外部深度学习框架。它高度依赖量化模型格式（如 4 位、5 位、8 位），以便大型模型能够适应有限的 CPU RAM 或 VRAM。LLaMA.cpp Server 通常一次加载一个模型，并支持 OpenAI Chat Completion API 协议。与 Ollama 不同的是，LLaMA.cpp Server 通常一次只运行一个模型。

性能优化

尽管其 C++ 实现已经高度优化，并引入了推测解码、嵌入生成（Embedding Generation）和语法约束生成等功能，但其在单个 CPU 上的吞吐量远低于基于 GPU 的框架。典型的 7B 参数模型在 CPU 上每核每秒只能生成少量 Token。

突出特性

· • 极致轻量与可移植性： LLaMA.cpp Server 是一个单一的自包含二进制文件，无需 Python 或复杂的依赖项，几乎可以在任何硬件上运行，包括 CPU、CUDA GPU、Apple Metal GPU，甚至通过 WebAssembly 在浏览器中运行。

· • 易于安装： 通常只需编译源代码或通过 Homebrew 等包管理器即可轻松安装。

· • 多功能性： 支持多种模型（包括 LLaMA 变体、GPT-J、MPT 等），并能够生成模型嵌入（Embeddings）和受语法约束的输出。

理想用例

LLaMA.cpp Server 是爱好者、研究人员或需要在资源受限环境中运行 LLM 的小型应用的理想选择。它特别适用于完全离线的本地聊天机器人、在非 NVIDIA 硬件上（如 Apple M1/M2 芯片）进行 LLM 实验，或在边缘设备上生成结构化数据。

四大框架核心特性对比

这四个 LLM 服务框架各有侧重，其选择取决于您的具体用例：

如何选择合适的 LLM 服务框架？

· • Ollama 和 LLaMA.cpp Server 更侧重于易用性和广泛的可访问性。它们能够帮助您快速在本地启动和运行 LLM，但并非为高并发请求或追求极致推理速度而设计。

· • vLLM 和 SGLang 则专注于从现代 GPU 硬件中榨取最大性能。它们通常需要更复杂的设置和强大的 GPU 资源，以提供卓越的吞吐量、低延迟和可扩展性。

· • 在灵活性方面，SGLang 通过其领域特定语言（DSL）支持复杂的 LLM 行为脚本和多模态输入，而 vLLM 则专注于提供高性能的文本生成 API。Ollama 和 LLaMA.cpp 支持 OpenAI 兼容 API 等扩展功能，但不原生提供多步骤编排能力。

· • 在硬件支持方面，LLaMA.cpp 和 Ollama 可在纯 CPU 环境和非 NVIDIA 加速器（如 Apple Silicon GPU）上运行，这使得它们在资源有限的场景下具有优势。而 vLLM 主要面向 NVIDIA CUDA GPU。SGLang 则显示出在 NVIDIA 和 AMD GPU 上运行的灵活性。

· • 在社区和实际应用方面，llama.cpp 拥有庞大的开源社区和活跃的贡献者。vLLM 和 Ollama 在 LLMops 工具链中备受关注，已被许多公司和开发者采纳。SGLang 虽然相对较新，但已在 xAI 的 Grok 模型和 Microsoft Azure 等高知名度项目中得到应用，这证明了其技术实力和未来潜力。

总结而言：

· • Ollama： 最适合在本地机器上轻松部署、管理和尝试多种 LLM 模型。

· • vLLM： 最适合在生产环境中高吞吐量地服务 LLM，特别是那些需要直接、高效提示接口的应用。

· • SGLang： 最适合需要高性能和细粒度控制/结构化输出的尖端 AI 应用和复杂工作流。

· • LLaMA.cpp Server： 最适合轻量级部署和最大化可移植性，即使没有专用 GPU 也能在几乎任何地方运行 LLM。

LLM 服务领域在 2025 年依旧充满活力且不断发展。理解这些框架之间的差异，将帮助您根据自身需求选择合适的工具，并为这些蓬勃发展的开源社区贡献力量。