2025年主流大模型推理框架全面解析及最佳实践

生成式AI的快速发展使得大模型在企业、科研和个人开发中得到广泛应用。然而，如何高效、稳定地在不同硬件环境中部署这些大型模型仍然是一个关键挑战。面对海量并发请求的企业级应用或资源受限的轻量化场景，不同的推理平台和引擎在性能、易用性、硬件依赖和生态系统支持等方面各有千秋。本文将详细探讨当前市场上八款主流的大模型推理平台，并通过对比表格帮助读者快速选择最适合的解决方案。

vLLM：多GPU高效推理方案

vLLM采用PagedAttention技术，通过智能管理KV缓存页、动态批处理和异步调度机制，降低了内存占用并提高了推理吞吐量。它支持多GPU分布式部署，能够在低延迟情况下处理大规模并发请求，尤其适用于金融交易、智能客服等领域。尽管如此，vLLM依赖于高端NVIDIA GPU，且代码架构较为复杂，这增加了定制开发的成本。

Ollama：简易本地推理平台

Ollama以其跨平台一键安装和友好的用户界面著称，支持Windows、macOS和Linux系统。该平台内置了超过1700个预训练模型，经过int4量化处理后可以显著减少显存需求。此外，Ollama支持完全离线运行，保证了数据的安全性和隐私性。不过，在高并发场景下，其响应性能可能会受到限制。

SGLang：高吞吐量与快速响应的引擎

SGLang利用RadixAttention优化，实现了理论上的十万级token/s吞吐量，响应延迟也得到了显著改善。它还内置了高性能JSON解析模块，方便构建结构化数据查询API服务。SGLang采用了轻量级模块化架构，便于集成新技术以优化推理效率。然而，当前版本仅支持Linux平台，且对多模态任务的支持尚处于起步阶段。

LMDeploy：针对国产硬件优化的推理工具

LMDeploy专注于华为昇腾等国产GPU的深度适配，显著提升了推理效率和显存利用率。它在视觉-语言混合模型方面具有明显优势，适用于复杂业务场景。尽管如此，LMDeploy的更新迭代速度相对较慢，分布式部署和高并发处理能力也有待提升。

Llama.cpp：轻量级CPU推理解决方案

Llama.cpp是一个完全基于CPU实现的推理框架，无需高性能GPU，适用于嵌入式设备、边缘计算及资源受限环境。它的架构简单易部署，拥有活跃的开源社区支持。不过，与GPU加速方案相比，Llama.cpp的推理速度较慢，不适用于大规模在线服务。

TensorRT-LLM：NVIDIA平台上的高性能推理引擎

TensorRT-LLM基于NVIDIA TensorRT进行了深度优化，确保了极低延迟和超高吞吐量。通过预编译和量化技术（如FP8/INT4），它能够最大化利用NVIDIA GPU的计算潜力。然而，预编译过程可能导致冷启动延迟，且仅限于NVIDIA CUDA平台。

Hugging Face TGI：稳定的云端推理服务平台

Hugging Face TGI作为Hugging Face Inference API的核心组件，提供了RESTful API与OpenAI兼容接口，支持连续批处理和流式输出。它在云端推理服务中被广泛验证，文档丰富，生态成熟。尽管如此，在极端高并发场景下，其定制化优化能力可能不如专用解决方案。

MLC-LLM：基于ML编译技术的新锐推理引擎

MLC-LLM利用ML编译技术对大模型进行全链路优化，降低了首次响应时间（TTFT），适合快速原型验证。它在低并发场景下表现出色，展示了编译优化技术的巨大潜力。不过，当前版本多为夜间构建，稳定性和文档支持仍有待完善。

综合选择建议与未来展望

对于在线客服、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，推荐选择vLLM、TensorRT-LLM或Hugging Face TGI。个人开发者和本地原型验证可以选择Ollama或Llama.cpp，它们分别在易用性和无GPU环境下的推理能力上表现出色。针对国产硬件环境，LMDeploy则是一个理想的选择。SGLang与MLC-LLM展现了高吞吐量和编译优化的前沿技术潜力，未来发展前景广阔。

展望未来，大模型推理技术将继续朝着跨平台、异构计算、模块化智能调度、多模态融合以及开源生态与产业协作的方向发展。这将为各领域提供更加多元、灵活和高效的推理解决方案。