爆！三大热门大型模型服务方案实测：VLLM、LLaMA.cpp、SGLang 谁才是你的最强生产力引擎？

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在这个大模型爆发的时代，从写代码、生成图像，到撰写报告、构建多模态系统，AI 正逐步成为技术人的第二大脑。然而，有一个关键问题常常被忽视：模型装好了，怎么高效地部署和服务？

是的，单机推理还算简单，但当你需要支撑 Web API、大量并发请求、低延迟响应、多用户隔离、LoRA 热插拔……你就会发现，部署一个大型语言模型（LLM）或者视觉语言模型（VLM），不仅仅是“模型 + 显卡”这么简单。

今天这篇文章，我们就来扒一扒当前大火的三种大模型服务方案：VLLM、LLaMA.cpp HTTP Server 和 SGLang，每一个都号称“快、稳、省资源”，但它们到底有什么不同？分别适合什么场景？有哪些坑要避？本文将为你一一揭晓。

01｜VLLM：大厂也在用的吞吐怪兽，GPU 推理首选

如果你关注 HuggingFace、Mistral、OpenChat 等社区项目，就一定见过 VLLM 的身影。这个由 UC Berkeley 和 SkyLab 团队开源的项目，主打一个字：快！

VLLM 最大的杀手锏就是它的独门技术 —— PagedAttention，通过内存分页管理和连续批处理机制，它几乎把 GPU 的带宽榨干，带来了极致的并发性能。加上支持 tensor 并行、管道并行、流式输出，它成为高性能推理的事实标准之一。

优点速览：

  • HuggingFace 一键启动，支持几乎所有主流模型

  • 支持自动量化（如 awq、aqlm、bitsandbytes）

  • 兼容 OpenAI 接口，轻松接入前端应用

  • 支持多 LoRA 动态加载，适合多租户场景

  • 支持 CUDA 和 AMD ROCm，A 卡用户狂喜！

安装体验一把非常简单：

pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct --dtype auto --api-key token-abc123

Essential vllm Arguments  vllm 基本参数

    --host HOSTNAME: 服务器主机名（默认：localhost）--port PORT: 服务器端口号（默认：8000）--api-key 服务器访问 API 密钥（如有提供，服务器需要在头部要求此密钥）--model 模型：要使用的 HuggingFace 模型的名称或路径（例如，Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct）--tokenizer 分词器：要使用的分词器名称或路径（例如，Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct）--quantization 方法：模型权重的量化方法（例如，aqlm，awq，fp8，bitsandbytes，None）--dtype 模型权重和激活数据类型（例如，auto，half，float16，bfloat16，float32）--device 设备：执行设备类型（例如，auto，cuda，cpu，tpu）--lora-modules 模块：LoRA 模块配置（名称=路径对的列表）

    Docker 用户可直接拉镜像运行：

    调用方式？像用 OpenAI 一样简单！

    如果你有高性能 GPU，尤其是 A100、H100 或 MI300，想要压榨最大吞吐，VLLM 是不二之选。

    02｜LLaMA.cpp HTTP Server：轻量本地部署神器，Intel + RTX 也能玩

    如果你的设备不是满血 A100，而只是一台普通消费级电脑（比如 RTX 3060 或者 M1/M2），那就不得不提出圈已久的 LLaMA.cpp 项目了。它不仅支持 INT4/INT8 量化模型，还能在 CPU 上运行，部署成本极低。

    而它的 HTTP Server 模块，更是直接打通了 RESTful API，内嵌 Web UI，让你一键搭建本地小型 AI 助手或应用服务端。

    核心优势：

    • 全本地化部署，无需联网

    • 支持 OpenAI API 协议，秒变本地 GPT 服务端

    • 兼容 GGUF 格式模型（支持 Mistral、Nous、LLaMA 变体）

    • 支持并行解码、连续批处理、LoRA 热加载

    • 正在开发多模态扩展（未来可期）


    使用也非常简单：

    git clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcd llama.cpp && make

    下载模型示例：

    cd modelswget https://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF/resolve/main/mistral-7b-instruct-v0.2.Q2_K.gguf

    启动服务：

    cd.../llama-server -m models/mistral-7b-instruct-v0.2.Q2_K.gguf -c 2048

    服务端默认监听 127.0.0.1:8080，API 与 OpenAI 完全一致，你甚至可以把它接入 LangChain、Flowise 等 AI 框架，一键部署本地 AI 流程。

    对于没有高端 GPU，或者对隐私有极高要求的项目，LLaMA.cpp HTTP Server 是极具性价比的解决方案。

    03｜SGLang（即将登场）：下一代推理编排框架，支持 Agent & 函数调用

    你是否曾遇到以下问题：

    • 想让模型调用多个工具，流程一团乱？

    • 想实现函数调用、插件机制，却不想自己造轮子？

    • 想统一部署多个微服务接口，但传统 OpenAI API 不够灵活？


    别急，这就是 SGLang 登场的时机！

    这是一个支持“多步骤推理、函数调用、流程控制”的全新模型服务框架，背后由 LMSYS 团队打造（就是 Chatbot Arena 的作者们）。在下一篇内容中，我们将深入拆解这个被称为“RAG + Toolformer + Multi-agent 编排终极框架”的强大项目。

    安装 SGLang，请运行以下命令：

    启动服务器，请运行以下命令：

    ! python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct --port 30000

    写在最后：谁适合你？

    项目
    性能级别
    部署难度
    接口兼容性
    场景推荐
    VLLM
    ⭐⭐⭐⭐⭐（超强）
    ⭐⭐
    OpenAI API
    GPU 推理、在线 API 服务、高吞吐
    LLaMA.cpp
    ⭐⭐（轻量）
    ⭐
    OpenAI API
    本地部署、隐私场景、边缘设备
    SGLang
    ⭐⭐⭐⭐（智能）
    ⭐⭐
    自定义 DSL
    多 Agent、插件系统、函数调用场景

    AI 的世界不再是单模型的孤岛，而是高度复杂的系统协作。不同的服务工具，决定了你能否真正把大模型从“玩具”升级为“生产力引擎”。

    参考：https://blog.gopenai.com/serving-large-models-part-one-vllm-llama-cpp-server-and-sglang-3a079af6966e

    👇欢迎在留言区告诉我你正在用哪种大模型部署方案，踩过哪些坑，又有哪些彩蛋？转发 + 在看，解锁下一期深度对比评测！

    （文：AI技术研习社）

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