随着大语言模型（LLM）在各类业务场景中的广泛应用，选择合适的推理引擎对于模型部署的效率、性能及成本控制至关重要。推理引擎负责优化模型的运行时表现，包括处理速度和资源利用率。本文将介绍并对比四种主流的推理引擎Ollama、vLLM、SGLang以及Hugging Face Pipeline，分析其技术特性、模型文件格式兼容性，并提供场景化的选型建议，以协助用户根据实际需求作出决策。
推理引擎特性解析
Ollama
Ollama 是一款轻量级推理框架，专注于降低大型语言模型（LLM）的硬件部署门槛，通过本地轻量化运行方便开发者在个人设备上进行模型交互与管理。同时，其优化的量化模型架构可无缝迁移至Function AI平台，降低云上部署成本，提升推理效率，适配从本地开发到云端生产的全链路低成本需求。
核心特性：
模型小型化，显存占用低：专注于量化模型部署，减少模型计算复杂度和存储需求，降低模型算力门槛，部署效率更高且成本更低。
简化的模型管理：通过
Modelfile统一管理模型权重、配置及相关数据，用户可通过命令行界面轻松完成模型的下载、配置和运行。
vLLM
vLLM 是一款为大型语言模型推理与服务设计的高性能开源引擎。其通过创新的内存管理机制，显著提升了 LLM 推理的吞吐能力和内存使用效率。关注模型的并发问题可以优先考虑vLLM。
核心特性：
高并发与低延迟：结合 PagedAttention 与连续批处理（Continuous Batching）技术，vLLM 能够实现相较于传统方案数倍的吞吐量提升，同时降低请求处理延迟。
广泛的兼容性：支持与 Hugging Face 生态中的常见模型无缝集成，并兼容 NVIDIA、AMD 等主流 GPU 硬件。同时提供 OpenAI API 兼容的服务接口，便于应用迁移。
进阶优化支持：集成了包括张量并行、流水线并行、推测解码及多种量化方案在内的优化技术。
SGLang
SGLang 是一款面向大型语言模型及视觉语言模型的高速推理引擎。它通过对后端运行时与前端编程语言的协同设计，旨在提供更快、更可控的模型交互体验。
核心特性：
性能卓越：后端集成了 RadixAttention（用于前缀缓存优化）、连续批处理、Token Attention 等技术，尤其适合多轮对话，长文本生成速度提升3~5倍。
灵活易用：前端提供 Pythonic 接口，支持复杂的生成逻辑编排，如链式调用、控制流和并行处理。
资源友好：轻量化设计，支持边缘设备部署和低内存消耗。在多副本部署时，其负载均衡器可基于缓存命中率进行智能路由。
Hugging Face Pipeline
Hugging Face Pipeline 是 transformers 库提供的一个高级 API，旨在简化各类预训练模型（覆盖文本、图像、音频等模态）的推理应用。它封装了数据预处理、模型调用及后处理等标准流程。
核心特性：
高度封装与易用性：用户仅需数行代码，通过指定任务类型（如文本生成、摘要、问答等），即可调用相应的预训练模型，Pipeline 会自动处理模型和分词器的加载。
广泛的任务与模型支持：支持自然语言处理、计算机视觉和语音领域内的众多标准任务，并能无缝对接 Hugging Face Hub 上的海量模型资源。
模型文件格式与引擎匹配
不同推理引擎对模型文件格式的支持范围直接影响工具链的选择。以下是常见的模型文件格式及其适配的推理引擎：
文件格式 | 说明 | 适用引擎 | 说明 |
GGUF | 一种为 GGML 库优化的二进制格式，侧重快速加载与高效 CPU 推理，支持多种量化策略。 | Ollama | Ollama 广泛采用 GGUF 格式，简化了本地环境中此类模型的部署与运行。 |
Safetensors | 安全且快速的模型权重序列化格式，加载速度快且不易受恶意代码影响，已成为许多新模型的标准格式之一。 | vLLM、SGLang | vLLM 和 SGLang 等高性能引擎普遍支持 Safetensors，以实现高效的权重加载和高吞吐推理。 |
PyTorch ( | PyTorch 模型的标准保存格式，通常是包含模型 state_dict（权重和偏置）的 ZIP 归档文件。 | vLLM、Hugging Face Pipeline | Hugging Face Pipeline 原生支持加载此格式的模型。鉴于 Hugging Face Hub 上大量模型源于 PyTorch，Pipeline 提供了便捷的直接使用途径。 |
选型建议：
若模型以GGUF提供，优先选择 Ollama。
若追求高性能并使用 Safetensors 或 PyTorch 格式的模型，推荐 vLLM 或 SGLang。
若需要便捷调用多样化的模型或使用 PyTorch 原生格式，Hugging Face Pipeline 是首选。
引擎选择策略
1. 场景导向选型
本地开发、快速验证与教学场景：
Ollama：适用于在个人设备上快速部署和测试 LLM（特别是 GGUF 格式）以及对数据隐私有较高要求的场景。
Hugging Face Pipeline：适用于各类预训练模型（包括 PyTorch 格式及 Safetensors）进行原型开发、教学演示或中小型批处理任务。
大规模部署与高吞吐量追求：
vLLM：适合高并发、大规模 LLM 推理服务，尤其是在 GPU 内存效率和吞吐量上有高要求的场景（支持 Safetensors 及 PyTorch 模型）。vLLM 凭借其 PagedAttention 和连续批处理技术，是构建高性能 LLM 服务的有力选择。
SGLang：适合涉及复杂生成逻辑（如多轮对话、工具调用）的应用。
2. 特定功能考量
结构化输出：推荐 SGLang，其在结构化生成任务上具有优势。
多模态能力：Ollama 和 SGLang 正在扩展对多模态模型的支持，而 Hugging Face Pipeline 已原生支持多模态任务。
高级编程与控制：SGLang 提供更灵活的前端接口，适合复杂应用编排。
3. 部署与维护复杂度
低门槛：Ollama 和 Hugging Face Pipeline 易于部署和使用，适合快速上手。
高性能但需技术积累：vLLM 和 SGLang 在追求更高性能的同时，其配置和调优可能需要更深厚的技术积累。
选型概要
建议在确定选型前，针对具体业务负载进行基准测试，并结合团队现有技术栈和运维能力进行综合评估。各推理引擎均在持续发展，请关注其官方渠道以获取最新的特性与性能信息。
引擎 | 核心优势 | 典型适用模型格式 | 主要应用场景 |
Ollama |
| GGUF | 本地开发、原型验证、小型应用、数据隐私敏感型部署。 |
vLLM | 高并发高吞吐，显存管理效率突出 。 | Safetensors, PyTorch (.pt/.pth) | 大规模、高并发 LLM 推理服务，对性能和成本效益有较高要求的生产环境。 |
SGLang | 缓存效率突出，擅长复杂生成任务与结构化输出。 | Safetensors, PyTorch (.pt/.pth) | 需要复杂逻辑控制、多轮对话、工具调用、或高效生成特定结构化数据（如JSON）的应用。 |
Hugging Face Pipeline | 简单易用，兼容适配广泛，与 Hugging Face 生态集成紧密。 | PyTorch (.pt/.pth), Safetensors | 快速原型构建、教学、中小规模批处理，以及需要通过简单接口调用多样化模型的便捷性优先场景。 |