常用推理引擎对比

推理引擎	概述	性能表现	易用性	适用场景	模型支持	硬件需求	部署方式	系统支持	其他说明
ollama	本地化轻量级LLM运行工具，旨在简化大语言模型的部署与管理流程，将LLMs的强大功能带入本地环境，让用户在个人电脑或私有网络中运行模型，以实现更高的数据控制和隐私保护	推理速度快，得益于量化设计和量化模型支持	易用性高，一键安装，提供简单HTTP接口，有第三方工具集成的Web UI，用户可轻松地本地部署和运行模型，还可通过命令行快速启动和管理模型	适用于个人开发者快速实验、本地开发、CPU环境部署以及对数据隐私要求高的场景	支持LlaMA、Mistral等GGUF格式模型	支持CPU和GPU，对硬件要求较低，默认使用量化模型，低显存占用，在普通笔记本电脑或单GPU设备上即可运行	主要为单机部署，本地部署简单，可通过命令行或图形界面快速启动和管理模型	兼容Windows、macOS和Linux系统，跨平台支持性好，用户可在不同操作系统中使用
Xinference	企业级多模态推理服务，支持文本、图像、语音等多模态模型混合部署，内置ModelScope和HuggingFace模型市场集成，还支持自定义Adapter微调模型	推理速度中等，因企业级功能牺牲了部分性能，显存效率中等，多模态支持增加了文本走查开销。有模型预加载机制。支持长文本分块处理	具有一定易用性，提供RESTful和gRPC API接口，内置管理界面方便模型管理和部署，但相比ollama，其企业级功能使得操作相对复杂一些	适用于需要多模态支持的企业级场景，如智能客服中心同时处理文本、图像和语音交互，以及需要模型版本控制、分布式部署的大规模应用	支持LlaMA、ChatGLM、Stable Diffusion等多种模态模型，支持文本、图像、语音等多模态模型混合部署，还支持自定义Adapter微调模型	支持多节点多GPU的分布式部署，对硬件资源要求较高，以满足企业级多模态推理的需求	支持分布式部署，可在多节点多GPU环境中运行，进行内置的管理界面进行模型的部署和管理	支持常见的服务器操作系统，如Linux等
vLLm	一个高吞吐LLM推理框架，专注于大语言模型的高效推理与服务，基于PyTorch和Ray构建，通过创新的PageAttention技术实现了对计算资源的高效利用，适合分布式部署和大规模推理任务	显存复用率达90%以上，文本生成本地最快，得益于PagedAttention技术	易用性相对较低，提供RESTful API，但没有内置Web UI，需自行开发，配置Python环境、CUDA驱动等也增加了使用门槛	适合高吞吐文本生成API场景，如企业级智能文档生成、智能客服的高并发文本回复等	原生兼容HuggingFace格式模型，支持LoRA等轻量化微调，提供模型权重格式转换工具	必须依赖NVIDIA GPU，显存占用相对较高，通常使用原生BF16/FP16模型，但也支持量化模型以降低显存需求，适合在多GPU的服务器环境中运行	支持单机多GPU的分布式部署，基于PyTorch和Ray构建，通过分布式计算框架实现多GPU的并行计算，提高推理性能和吞吐量	支持Linux系统，对Windows和macOS的支持可能存在一定局限性，尤其是在多GPU分布式部署场景下	一个GPU上建议只跑一个模型，引擎主要集中在对模型运行的优化，对于多个模型公用资源这块不是引擎的关注点；国内云服务商默认支持的推理
LlaMA.cpp	基于C/C++的开源推理引擎，专注于轻量级、高性能的模型推理，支持多种硬件平台，通过模型量化等技术，能在资源受限的环境中运行大型语言模型	通过量化、硬件加速和混合运行时等技术，在各种硬件平台上都有不错的推理速度	需要用户具备一定的C++开发能力和对深度学习模型的深入理解，不过也提供了命令行工具和服务器模式，并且被集成到一些开发者工具中，一定程度上降低了使用难度	适合高性能计算环境、本地部署大型模型、需要C++集成的应用程序以及资源受限的设备和场景，如嵌入式系统和边缘计算	主要支持Meta的Llama系列模型，支持GGML和GGUF格式的模型	多种硬件平台，可在普通家用电脑等资源受限的设备上运行	支持本地部署和分布式部署，可通过命令行工具或服务器模式进行部署	支持Linux、Windows等系统，在macOS上针对Apple Silicon有专门优化
SGLang	一个针对大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架，通过共同设计后端运行时和前端语言，使与模型的交互更快、更可控	在高并发和大规模部署场景中表现出色，能充分挖掘GPU计算潜力，小模型和大规格张量并行场景下优化效果明显	提供了完整的API和示例，但使用者需要有一定的技术基础，不过其与OpenAI API兼容的接口层以及离线引擎模拟，简化了开发和运维成本	适用于企业级推理服务、高并发全面支持主流大模型，特别对需要结构化输出的应用以及处理多模态数据的复杂应用场景	对DeepSeek等模型进行了优化，还支持多种生成模型、嵌入模型和奖励模型	推荐A100/H100等高端GPU，支持多GPU部署，也支持AMD NPU等其他硬件平台	支持Docker部署和Python包安装，离线引擎模式允许单脚本驱动多节点推理，简化运维成本	主要支持Linux系统
KTransformers	由清华大学kvcache.ai团队与趋境科技联合发布的开源项目，旨在解决千亿级大模型本地部署难题，通过优化实现了在有限显存和内存的PC上运行大模型	在24GB显存 + 382GB内存的PC上能本地运行DeepSeek - R1、V3的671B满血版，速度提高3 - 28倍，支持更长上下文，每秒最多生成16个tokens	对于初学者可能有一定门槛	适用于本地部署千亿级大模型的场景，为大模型推理从“云端垄断”走向“普惠化”支持，可用于学术研究、本地大规模数据处理等	支持DeepSeek - R1、V3等千亿级大模型	对显存和内存有一定要求，一般需要较强的计算资源来支持千亿级大模型的运行	支持Python包安装	支持常见的操作系统
Hugging Face TGI	Hugging Face推出的高性能大语言模型推理框架，专为部署、服务和推理大语言模型而优化，结合了Rust和Python，支持多GPU、推理加速、量化、并发访问、OpenAI API接口等功能	采用了如Flash Attention、Paged Attention等优化技术，能实现高效推理，但相对vLLM等框架，推理速度可能存在一定局限	部署简便，提供Docker镜像，开箱即用，支持REST API、Websocket和CLI等多种接入方式，对开发者和用户较为友好	适用于LLM私有部署、低延迟服务、多用户访问、token流输出的场景，适合企业级LLM部署、研究人员和开源模型服务	支持所有transformers库中的回归旧文本生成模型，包括多种主流大模型和量化方案	支持多种硬件环境，包括CPU和GPU等	提供Docker镜像，支持本地服务部署，也可推送到Hugging Face Spaces，还支持REST API、Websocket和CLI等多方式接入服务	支持常见的操作系统

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