随着大语言模型（LLM）技术从实验室走向产业落地，推理部署框架已成为打通“模型能力”与“实际应用”的关键枢纽。对于开发者而言，选择一款适配业务场景、兼顾性能与成本的部署框架，直接决定了大模型应用的落地效率与用户体验。本文将系统梳理当前主流的vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等推理框架，从核心技术原理、架构设计亮点、关键性能指标、适用场景边界四个核心维度展开深度解析，并补充实用部署小贴士，为小白开发者和企业工程师的大模型部署选型提供清晰参考。

一、vLLM：基于PyTorch的高性能推理引擎

vLLM[1]（Vectorized Large Language Model Serving System）是由伯克利大学团队开发的开源推理框架，专注于解决大模型服务中的显存效率与吞吐量瓶颈。

其核心技术创新在于引入了**PagedAttention（分页注意力）和Continuous Batching（连续批处理）**两大关键技术，通过借鉴操作系统内存分页管理思想，显著提升了显存利用率和推理吞吐量。

项目地址：https://github.com/vllm-project/vllm.git

1、核心技术特点

vLLM的核心架构基于PyTorch，但通过深度优化实现了高性能。其核心技术亮点包括：

• PagedAttention[2]：借鉴了操作系统的分页机制，将注意力键值对（KV Cache）存储在非连续显存空间。传统的大模型推理需要为每个请求的序列分配连续的显存块，而vLLM将KV Cache划分为固定大小的"页"，动态分配和复用显存空间，解决了显存碎片化、预留浪费和并发限制三大瓶颈。这种设计使得显存利用率从传统框架的60%提升至95%以上，支持处理更多并发请求。

PagedAttention：KV 缓存被划分为块；块在内存空间中不需要连续。

使用 PagedAttention 的请求示例生成过程

• Continuous Batching[3]：摒弃了传统的等待凑批处理模式，能够实时将新请求动态加入处理队列，确保GPU持续处于工作状态。这种技术使vLLM在高并发场景下保持较低的TTFT（首字出词时间），在Llama3.1-170B-FP8单H100测试中，TTFT仅为123ms，比TensorRT-LLM（194ms）和SGLang（340ms）表现更优。
• 多卡并行优化：支持张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism），通过NCCL/MPI等通信库实现模型权重的智能切分与同步，既优化了内存使用，又提升了整体计算性能。
• 量化优化支持：内置 GPTQ[4]、AWQ[5] 等量化技术，有效压缩模型体积，进一步提升 GPU 资源利用率。

2、适用场景与优势局限分析

适用场景：vLLM特别适合企业级高并发应用，如在线客服、金融交易和智能文档处理等对延迟与吞吐量要求极高的场景。其在单卡和多卡部署中均能保持较低的TTFT，适合需要快速响应的实时应用。

二、SGLang：基于Radix树的高吞吐推理引擎

SGLang[6]是由伯克利团队开发的另一款大模型推理引擎，专注于提升LLM的吞吐量和响应延迟，同时简化编程接口。

其核心技术是RadixAttention，通过高效缓存和结构化输出优化，为高并发场景提供解决方案。

项目地址：https://github.com/sgl-project/sglang

1、核心技术特点

SGLang的核心创新在于引入了RadixAttention技术和结构化输出机制：

• RadixAttention[7]：利用Radix树管理KV缓存的前缀复用，通过LRU策略和引用计数器优化缓存命中率。与传统系统在生成请求完成后丢弃KV缓存不同，SGLang系统将提示和生成结果的缓存保留在基数树中，实现高效的前缀搜索、重用、插入和驱逐。这种技术使得SGLang在多轮对话和规划任务中表现突出，测试显示在Llama-7B上跑多轮对话，吞吐量比vLLM高5倍。

RadixAttention 操作示例，采用 LRU 驱逐策略，展示了九个步骤

• 结构化输出：通过正则表达式实现约束解码，可以直接输出符合要求的格式（如JSON、XML），这对API调用和数据处理特别有帮助。这种机制使得SGLang在处理结构化查询时更加高效，减少了后处理的工作量。
• 轻量模块化架构：采用完全Python实现的调度器，虽然代码量较小，但扩展性良好。其架构支持跨GPU缓存共享，进一步减少多卡计算的浪费

适用场景与优势局限

适用场景：SGLang特别适合需要高吞吐量的场景，如搜索引擎API、金融交易系统和实时数据处理平台等。其在处理结构化输出和多轮对话任务时具有明显优势。

三、TensorRT-LLM：NVIDIA的深度优化推理引擎

TensorRT-LLM[8]是NVIDIA推出的基于TensorRT的深度优化推理引擎，专为大语言模型设计，旨在充分发挥NVIDIA GPU的计算潜力。

项目地址：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

1、核心技术特点

TensorRT-LLM的核心技术包括：

• 预编译优化：通过TensorRT的全链路优化技术，对模型进行预编译，生成高度优化的TensorRT引擎文件。这种预编译过程虽然带来冷启动延迟，但能显著提升推理速度和吞吐量。
• 量化支持：支持FP8、FP4和INT4等多种量化方案，通过降低计算精度减少显存占用和提升推理速度。在FP8精度下，TensorRT-LLM能实现接近原生精度的性能，同时显存占用减少40%以上。
• 内核级优化：针对Transformer架构的各个计算模块（如注意力机制、前馈网络等）进行深度优化，实现高效的CUDA内核。这种优化使得TensorRT-LLM在NVIDIA GPU上表现出色。
• 张量并行与流水线并行：支持多GPU协同工作，通过张量并行和流水线并行扩展模型规模，提高推理吞吐量

2、适用场景与优势局限

**适用场景：**TensorRT-LLM特别适合对延迟要求极高的企业级应用，如实时客服系统、金融高频交易和需要快速响应的API服务。

四、Ollama：轻量级的本地推理平台

Ollama[9]是由AI社区开发的轻量级本地推理平台，专注于简化大模型本地部署和运行，特别适合个人开发者和研究者。

项目地址：https://github.com/ollama/ollama

1、核心技术特点

Ollama的核心技术特点包括：

• 基于Go语言的封装：Ollama基于Go语言实现，通过模块化封装将模型权重、依赖库和运行环境整合为统一容器。这种设计使得用户无需关注底层依赖，仅需一条命令行即可启动模型服务。
• llama.cpp集成：Ollama封装了llama.cpp，一个高性能的CPU/GPU大语言模型推理框架，支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化。
• 跨平台支持：全面支持macOS、Windows和Linux系统，特别适合ARM架构设备，如苹果M系列芯片。
• 本地化部署：支持完全离线运行，确保数据安全与隐私，适合对本地数据保护有高要求的应用。
• 低硬件门槛：无需高端GPU，支持消费级设备和边缘设备运行，降低了大模型部署的硬件要求

2、适用场景与优势局限

适用场景：Ollama特别适合个人开发者、教育展示和本地隐私要求高的场景，如个人知识库、教育演示和原型验证等。

五、XInference：分离式部署的分布式推理框架

XInference[10] 是一个高性能的分布式推理框架，专注于简化AI模型的运行和集成，特别适合企业级大规模部署。

项目地址：https://github.com/xorbitsai/inference

1、核心技术特点

XInference的核心架构：

• API层：基于FastAPI构建，提供RESTful接口和OpenAI兼容接口，便于与现有应用集成。
• Core Service层：引入自主研发的Xoscar框架，简化分布式调度和通信任务，支持多卡并行和Kubernetes集群扩展。
• Actor层：由ModelActor组成，负责加载和执行模型任务。每个ModelActor分布在ActorPool中，可以独立运行和管理。
• 分离式部署：将模型的Prefill（初始计算）和Decode（生成阶段）分配到不同GPU，利用DeepEP通信库加速KVCache传输，提升资源利用率。
• 算子优化：在Actor层引入FlashMLA/DeepGEMM算子，适配国产海光DCU和NVIDIA Hopper GPU，提升计算效率。
• 连续批处理：结合vLLM的连续批处理技术，优化请求调度，提高GPU利用率

2、适用场景与优势局限

适用场景：XInference特别适合企业级大规模部署，如智能客服系统、知识库问答和需要分布式扩展的场景。

六、LightLLM：轻量级高性能推理框架

LightLLM[11] 是一个基于Python的LLM推理和服务框架，以轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。

项目地址：https://github.com/ModelTC/LightLLM

1、核心技术特点

LightLLM的核心技术包括：

• 三进程异步协作：将tokenization、模型推理和detokenization三个过程分别交给不同进程处理，实现异步执行，减少I/O阻塞。
• 动态批处理：根据请求特性和系统负载情况，智能调整批处理策略，平衡吞吐量和延迟。
• TokenAttention机制：以token为单位的KV缓存内存管理，实现内存零浪费，支持int8 KV Cache，可将最大token处理量提升约两倍。
• 零填充(nopad-Attention)：能够高效处理长度差异较大的输入序列，避免传统填充方式带来的计算资源浪费。
• FlashAttention集成：显著提升注意力计算速度，同时降低GPU内存占用。
• 张量并行技术：支持多GPU进行张量并行计算，加速大规模模型的推理过程

2、适用场景与优势局限

适用场景：LightLLM特别适合需要高吞吐量的场景，如大规模语言模型API服务、多模态模型在线推理和高并发聊天机器人后端等

七、国产硬件适配框架：昇腾与LMDeploy

随着国产AI芯片的发展，针对昇腾等国产硬件的推理框架也日益成熟。昇腾AI处理器和LMDeploy是国产硬件适配的代表。

1、昇腾AI处理器框架

昇腾AI处理器是华为基于自研达芬奇架构开发的AI加速芯片，其推理框架主要包括：

• MindSpore Inference[12]：华为开发的推理框架，基于昇腾达芬奇架构，支持On-Device执行（整图下沉至芯片）、算子融合（如矩阵乘法与激活函数合并）和静态图优化，提升推理性能 。
• CBQ量化技术：华为诺亚方舟实验室联合中科大开发的跨块重建后训练量化方案，仅用0.1%的训练数据，一键压缩大模型至1/7体积，浮点模型性能保留99%，真正实现"轻量不降智" 。
• 昇腾CANN软件栈：提供多层次编程接口，通过开发AscendCL和TBE编程接口，使不同AI应用可在CANN平台上高效快速地运行 。

2、LMDeploy：视觉语言混合任务专家

LMDeploy[13]是由上海人工智能实验室模型压缩和部署团队开发的部署工具箱，专注于大语言模型和视觉语言模型的部署。

核心技术：

• 国产GPU深度适配，针对昇腾等国产硬件进行优化
• 显存优化，通过动态量化和模型切分降低显存占用
• 多模态融合支持，同时处理视觉和语言数据
• TurboMind引擎，提供高效的4bit推理CUDA kernel

3、适用场景：

国内企业、政府机构部署，视觉语言混合任务。

八、框架选型对比与适用场景分析

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？