主流大模型推理框架对比

企业需求推荐方案快速上线、高吞吐、开源免费vLLM与 Hugging Face 生态深度集成TGINVIDIA GPU + 极致性能跨平台 / 资源受限llama.cpp超大模型（100B+）统一 AI 服务中台💡 实际选型建议结合GPU 型号、模型大小、QPS 要求、运维能力、是否需要量化等因素综合评估。可先用 vLLM 或 TGI 快速验证，再根据性能瓶颈迁移到 TensorRT-LLM。

wangqiaowq

742人浏览 · 2026-01-27 13:23:15

wangqiaowq · 2026-01-27 13:23:15 发布

以下是一些主流的、与 vLLM 功能/定位相近的大模型推理框架，并附上它们的特点和适用场景对比：

一、主流大模型推理框架对比

框架	开源	核心优势	支持模型	企业友好性	备注
vLLM	✅	高吞吐、PagedAttention、支持连续批处理（continuous batching）、兼容 OpenAI API	Llama、Mistral、Qwen、Baichuan 等 HuggingFace 模型	⭐⭐⭐⭐	社区活跃，适合高并发在线服务
TGI (Text Generation Inference)	✅（Hugging Face 维护）	支持量化（GGUF/AWQ）、张量并行、FlashAttention、OpenAI 兼容 API	Llama、Falcon、Mistral、Qwen 等	⭐⭐⭐⭐	Hugging Face 官方推荐，集成度高
TensorRT-LLM	✅（NVIDIA）	极致性能优化（针对 NVIDIA GPU）、支持 FP8/INT4 量化、多 GPU 推理	Llama、Mistral、Gemma、Qwen 等	⭐⭐⭐⭐⭐	企业级首选（需 NVIDIA 生态）
DeepSpeed-Inference	✅（Microsoft）	支持超大规模模型（如 100B+）、ZeRO-Inference、模型并行	多种 Transformer 模型	⭐⭐⭐	更适合训练后推理，部署复杂度较高
llama.cpp + llama-server	✅	CPU/GPU 轻量级推理、支持 GGUF 量化、跨平台	Llama 系列及兼容 GGUF 的模型	⭐⭐⭐	适合边缘/资源受限环境
SGLang	✅（新兴）	结合 vLLM 与 RadixAttention，支持结构化生成、函数调用	Llama、Mistral 等	⭐⭐⭐	学术界新秀，适合复杂提示工程
FastChat + Controller	✅	支持多模型、Web UI、OpenAI API 兼容	多种开源模型	⭐⭐	更偏向研究/演示，非生产级优化
Triton Inference Server + Backend	✅（NVIDIA）	通用推理平台，支持多框架（TensorRT、ONNX、PyTorch）	任意可导出模型	⭐⭐⭐⭐⭐	企业级部署标准，但需自行集成 LLM 后端

二、企业级服务推荐（按场景）

1. 追求极致性能 + NVIDIA GPU 环境

首选：TensorRT-LLM
- 优势：NVIDIA 官方深度优化，支持 FP8、INT4、多卡推理，吞吐和延迟表现极佳。
- 缺点：依赖 CUDA 生态，学习曲线较陡，需手动构建 engine。
- 适合：金融、搜索、广告等对延迟敏感的高并发场景。

2. 快速上线 + OpenAI API 兼容 + 中等规模部署

首选：vLLM 或 TGI
- vLLM：吞吐更高，社区活跃，适合云原生部署（K8s + Docker）。
- TGI：Hugging Face 官方维护，支持 AWQ/GGUF 量化，文档完善。
- 两者都支持 --port 启动 OpenAI 兼容 API，便于替换现有系统。

3. 混合 CPU/GPU 或边缘设备部署

首选：llama.cpp + llama-server
- 支持 Apple Silicon、x86、ARM，内存占用低。
- 可通过 llm-cli 或 REST API 提供服务。
- 适合：IoT、移动端、内部工具等轻量场景。

4. 大规模模型（>70B） + 多节点推理

首选：DeepSpeed-Inference 或 TensorRT-LLM（多节点）
- DeepSpeed 支持 ZeRO-Inference 和模型并行，适合超大模型。
- TensorRT-LLM 也支持多 GPU/多节点，但需 NVIDIA 集群。

5. 统一推理平台（多模型/多框架）

首选：NVIDIA Triton Inference Server
- 可同时部署 LLM、CV、语音等多个模型。
- 支持动态批处理、监控、A/B 测试等企业功能。
- 需配合 TensorRT-LLM 或自定义 backend 使用。

三、总结建议

企业需求	推荐方案
快速上线、高吞吐、开源免费	vLLM
与 Hugging Face 生态深度集成	TGI
NVIDIA GPU + 极致性能	TensorRT-LLM
跨平台 / 资源受限	llama.cpp
超大模型（100B+）	DeepSpeed-Inference
统一 AI 服务中台	Triton + TensorRT-LLM/vLLM backend

💡 实际选型建议结合 GPU 型号、模型大小、QPS 要求、运维能力、是否需要量化 等因素综合评估。可先用 vLLM 或 TGI 快速验证，再根据性能瓶颈迁移到 TensorRT-LLM。

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