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大语言模型部署实战：Ollama与vLLM性能对比

社长从来不假装·2026-08-02·阅读 117 GEO检测（免费）
大语言模型部署OllamavLLM
|难度：普通|阅读约 16 分钟

1. 项目背景与硬件配置

这次测试源于我们在实际业务中遇到的大语言模型部署需求。作为技术团队，我们需要在有限的硬件资源下，找到最高效的模型部署方案。我们选择了一台配备8张2080Ti显卡的服务器作为测试平台，这种配置在中小型企业和研究机构中相当常见，具有很好的代表性。

服务器具体配置如下：

  • CPU：Intel® Xeon® Gold 6242R（24核48线程）
  • GPU：8×NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti（每张11GB GDDR6显存）
  • 内存：256GB DDR4 ECC
  • 系统：Ubuntu 22.04 LTS
  • 存储：2TB NVMe SSD + 8TB HDD

选择2080Ti显卡有几个考虑：首先，虽然它不是最新的专业计算卡，但性价比极高；其次，11GB显存对于27B参数的模型来说刚好处于临界点，能很好地测试框架的显存优化能力；最后，多卡配置可以考察框架的分布式推理能力。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 环境准备与框架安装

2.1 系统基础环境配置

在开始安装推理框架前，我们首先对系统进行了优化配置：

bash复制# 安装基础依赖
sudo apt update && sudo apt install -y \
    build-essential \
    python3-dev \
    python3-pip \
    python3-venv \
    nvidia-cuda-toolkit \
    nvidia-driver-535

# 验证CUDA安装
nvidia-smi

特别注意要安装与显卡驱动匹配的CUDA版本。我们使用的是535版本的驱动，对应CUDA 12.2。安装完成后，通过nvidia-smi命令确认所有8张显卡都被正确识别。

2.2 Ollama安装与配置

Ollama是一个专注于本地大模型运行的框架，以其易用性著称。安装过程确实如文档所示非常简单：

bash复制curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

但实际使用中我们发现几个需要注意的点：

  1. Ollama默认会将模型存储在~/.ollama目录，如果系统盘空间不足，可以通过环境变量修改：
    bash复制
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