Ollama vs vLLM vs TGI：2026年LLM推理引擎怎么选？
🩺 摘要
跑大模型推理不止Ollama一个选择。vLLM吞吐量高10倍，TGI HuggingFace集成最好。这篇对比三个主流推理引擎。
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推理引擎是LLM部署的关键
你把模型选好了，但怎么让它跑得又快又省显存？这就是推理引擎的工作。
三款推理引擎对比
| 引擎 | 核心优势 | 适合场景 | 并发能力 |
|---|---|---|---|
| Ollama | 安装最简单 | 个人使用、开发 | 低 |
| vLLM | 吞吐量最高 | 生产部署、多用户 | 高 |
| TGI | HF集成最好 | HuggingFace生态 | 中高 |
Ollama — 简单就是一切
Ollama的理念是"一条命令跑模型"。ollama run qwen2.5:7b 就搞定了。
适合： 个人使用、折腾、开发测试
vLLM — 吞吐量之王
vLLM使用了PagedAttention技术，显存利用率比Ollama高3-5倍。
# 安装
pip install vllm
# 启动服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
适合： 生产部署、多人共用
TGI — 深度HF集成
TGI（Text Generation Inference）是HuggingFace官方的推理引擎。
适合： 如果已经在用HuggingFace生态
如何选？
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 个人电脑跑模型 | Ollama |
| 团队API服务 | vLLM |
| HuggingFace部署 | TGI |
| 边缘设备 | Ollama |
总结
个人用Ollama（最简单），团队用vLLM（最高效），HF生态用TGI（集成最好）。 三个引擎都开源免费，都可以接入OpenAI兼容的API。
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