EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang
本文分析了目前主流的開源大型語言模型（LLM）推理引擎，包含 Ollama、vLLM 與 SGLang 的核心差異與適用情境。Ollama 致力於提供簡單易用的本地模型部署方案，非常適合個人開發者與快速原型開發；相比之下，vLLM 和 SGLang 則專為高併發與高吞吐量的生產環境設計，透過先進的記憶體管理與批處理技術顯著提升運算效能。此外，內文亦提及容器化部署中的資源優化議題，強調有效率的資源調配能降低運算成本。企業與開發團隊在選擇推理框架時，應根據具體的業務規模、吞吐量需求與維運能力進行綜合評估，以實現效能與成本的最佳平衡。