SGLang、Ollama、vLLM和LLaMA.cpp推理框架的对比及选型建议
SGLang、Ollama、vLLM和LLaMA.cpp四个大模型推理框架的对比及选型建议：
一、核心维度对比
- 性能表现
SGLang：通过RadixAttention技术和零开销批处理调度器实现超高吞吐量（共享前缀场景下可达158k tokens/s），结构化输出速度提升10倍。
vLLM：采用PagedAttention和动态批处理技术，吞吐量比原生框架提升24倍，支持多GPU集群部署，适合高并发场景（如千级QPS）。
Ollama：基于LLaMA.cpp优化，本地推理性能中等（约200-500 TPS），适合轻量级任务。
LLaMA.cpp：纯CPU优化，边缘设备上7B模型仅需4GB内存（4-bit量化），但吞吐量较低（≤100 TPS）。
- 硬件兼容性
SGLang：依赖高端GPU（如NVIDIA A100/H100），支持分布式计算。
vLLM：需NVIDIA高端GPU（A100/H100/H20），仅支持Linux环境。
Ollama：全平台兼容（Windows/macOS/Linux），普通消费级GPU（6GB+显存）即可运行。
LLaMA.cpp：支持CPU/ARM/x86架构，适配树莓派、手机等嵌入式设备。
- 适用场景
SGLang：企业级高并发服务（如金融风控、法律合规）、需结构化输出（JSON生成提速10倍）的场景。
vLLM：互联网大厂API服务、长文本生成（10万Token对话）、高吞吐在线推理（如内容生成平台）。
Ollama：个人开发测试、教育辅助、隐私敏感的本地化应用（如医疗数据解析）。
LLaMA.cpp：边缘计算（工业质检盒子）、低功耗设备（车载语音助手）、无GPU环境。
- 易用性与生态
SGLang：需配置调度策略，开发复杂度较高，生态尚在扩展。
vLLM：提供OpenAI兼容API，但依赖Linux环境，部署中等难度。
Ollama：一键安装、图形界面友好，内置1700+预训练模型，适合零基础用户。
LLaMA.cpp：开源社区活跃，支持多语言接口，但需手动编译优化。
二、多维度对比一览表
横向对比分析
| 工具名称 | 性能表现 | 实测吞吐量数据（Qwen-32B，8k上下文输入） | 硬件需求 | 部署方式 | 系统支持 |
|---|---|---|---|---|---|
| SGLang v0.4 | 零开销批处理提升1.1倍吞吐量，缓存感知负载均衡提升1.9倍，结构化输出提速10倍 | 391token/s | 推荐A100/H100，支持多GPU部署 | Docker、Python包 | Linux |
| Ollama | 继承 llama.cpp 的高效推理能力，提供便捷的模型管理和运行机制 | 72token/s | 与 llama.cpp 相同，但提供更简便的资源管理 | 独立应用程序、Docker、REST API | Windows、macOS、Linux |
| VLLM | 借助 PagedAttention 和 Continuous Batching 技术，多 GPU 环境下性能优异 | 129token/s | 要求 NVIDIA GPU，推荐 A100/H100 | Python包、OpenAI兼容API、Docker | 仅支持 Linux |
| LLaMA.cpp | 多级量化支持，跨平台优化，高效推理 | 361token/s | CPU/GPU 均可，针对各类硬件优化 | 命令行工具、API服务器、多语言绑定 | 全平台支持 |
三、选型建议
- 企业服务端
推荐组合：vLLM + SGLang
理由：vLLM的高吞吐（24倍提升）适合处理动态请求，SGLang的RadixAttention技术优化长上下文和结构化输出，适合金融、法律等高要求场景。
- 个人开发者
推荐组合：Ollama + LLaMA.cpp
理由：Ollama简化本地模型管理（5分钟部署），LLaMA.cpp支持边缘设备扩展，平衡易用性与硬件兼容性。
- 嵌入式部署
唯一选择：LLaMA.cpp
理由：4-bit量化后7B模型仅需4GB内存，支持树莓派等低功耗设备，适合工业边缘计算。
- 科研实验
推荐工具：Ollama
理由：快速验证想法，支持1700+模型一键调用，避免环境配置复杂度。