Ollama vs vLLM vs TGI：2026年LLM推理引擎怎么选？

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。

💡 你将学到

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。

📜 目录

• 推理引擎是LLM部署的关键
• 三款推理引擎对比
• Ollama — 简单就是一切
• vLLM — 吞吐量之王
• TGI — 深度HF集成
• 如何选？
• 总结
• 相关文章

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

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？

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。

相关文章

• 2026年LLM推理服务器对比：vLLM vs Ollama vs Triton vs TGI
• 统一 LLM API 网关 2026：LiteLLM、one-api、new-api 对比
• LM Studio vs Ollama vs vLLM：本地部署 LLM 三种方案横评