@midudev: 如果你想在本地使用AI并获得良好性能,不要用Ollama。它不能充分利用你的GPU。最好使用vLLM:…

X AI KOLs Timeline 工具

摘要

一条推文推荐使用vLLM代替Ollama进行本地AI,理由是更好的GPU利用率、更高的效率,以及在测试中速度提升高达2倍。vLLM是一个快速、开源的LLM推理和服务库,支持多种模型和硬件后端。

如果你想在本地使用AI并获得良好性能,不要用Ollama。它不能充分利用你的GPU。最好使用vLLM:✓ 更高的效率 ✓ 模型服务时更高的性能 ✓ 在我的测试中,速度提升高达2倍 → https://github.com/vllm-project/vllm…
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/25 07:13

简单、快速、廉价的LLM服务,人人可用

| 文档 | 博客 | 论文 | Twitter/X | 用户论坛 | 开发者 Slack |

相似文章

大语言模型与本地AI硬件的推理引擎(2026版)

X AI KOLs

本文提供了一份全面的指南,针对2026年本地AI硬件上的大语言模型推理引擎,解释了如何根据硬件策略、工作负载和服务模型进行选择,并涵盖了诸如llama.cpp、MLX、ExLlamaV2/3、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM和NVIDIA Dynamo等引擎。