不得不感叹AI的发展真是太快了，各行各业都在被AI影响着！

前段时间我跟了一个央企的AI项目，他们的需求很简单就是要做一个AI应用平台，目的就是要AI办公提效。这个项目的驱动也很有意思，是由上及下的。我猜测，应该是公司大领导为了响应上面，急于做出一些“成绩”。至于这个“成绩”是否真正能产生效益先不管，至少表面工作要做到位！这是态度问题！

按理说，央企的项目，我是没机会参与的，但就因为他们着急落地，所以，我也有幸参与到了这个项目中。

项目细节不说，但有一个点提一下。就是项目初期，他们用的就是Ollama部署的大模型，测试期间没任何问题，但上线后随着并发量的增加，Ollama开始吃不消了，所以后来换成了vLLM。

今天这篇文章，跟大家聊聊大模型部署的两种主流方式Ollama和vLLM有啥差异，我们到底该如何选？

一、Ollama 与 vLLM 的综合对比

维度	Ollama	vLLM
核心定位	轻量化本地部署，简化开发测试	高性能生产级推理，支持高并发与分布式扩展
适用场景	个人开发、原型验证、实时交互（低并发）	API 服务、聊天机器人、企业级应用（高并发）
吞吐量	7B模型：~45 tokens/s（单卡RTX 4090）	7B模型：~240 tokens/s（同硬件）
部署复杂度	简单命令启动	需配置多GPU、分布式调度（如张量并行）
多机集群	不支持	支持

结论：

• Ollama 适合 50人以下团队或PoC（概念验证）阶段，快速启动且资源占用低；

• vLLM是200人以上企业生产环境首选，尤其在金融、客服等需高并发的场景。

二、核心技术对比

1. Ollama 的轻量化设计

• 优势：

  内置模型仓库（直接拉取Llama/Mistral等主流模型）

  自动硬件适配（CPU/GPU无缝切换）

• 局限：

  无分布式扩展能力

  批处理效率低（静态分组导致显存浪费）

2. vLLM 的高性能奥秘

• PagedAttention：

  将KV Cache划分为固定大小“页”，实现按需分配显存（类似OS内存管理）
  显存利用率从传统框架的60%→95%+

• Continuous Batching：

  动态合并不同长度请求（一个batch内处理[32, 128, 64] tokens）

  吞吐量较HuggingFace提升24倍（Anthropic实测）

三、性能实测数据（参考网络）

测试背景：Llama2-13B, A100 80GB

指标	Ollama	vLLM	提升幅度
吞吐量	78 tokens/s	420 tokens/s	438%
首Token延迟	350ms	210ms	40%
显存占用	38GB	22GB	-42%
最大并发	32请求	256请求	8倍

四、总结

• 选Ollama当：
  ☑️ 需要10分钟内启动模型
  ☑️ 资源受限（消费级GPU/边缘设备）
  ☑️ 低并发交互场景（如个人知识库）

• 选vLLM当：
  ☑️ 企业级生产环境（≥200 QPS）
  ☑️ 千亿模型部署需求
  ☑️ 要求显存利用率>90%

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓