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.com
  • GitHub：https://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.ai
  • GitHub：https://github.com/vllm-project/vllm

（vLLM 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/2309.06180

（vLLM 关键参数：max_num_seqs）

• max_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。
  • PagedAttention：vLLM 核心显存优化技术，解决碎片、提升效率。
  • max_num_seqs：vLLM 关键并发参数，默认 256，需合理调优，并非越大越好。

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