11个生产级LLM服务引擎
运送一个 LLM 不是"运行一个模型并暴露 /chat"。在 2026 年，你选择的 serving engine 决定了你的吞吐量、尾部延迟、GPU 内存效率、多租户行为、结构化输出可靠性，以及你的 on-call 轮班会有多痛苦。
以下是对你会实际遇到的 11 个 serving engines 的实用、以生产为重点的巡礼——加上如何选择而不被困住。
1、vLLM
GPU serving 的默认选择
如果你在 NVIDIA/AMD GPU 上部署开源权重 LLM，并希望在没有将自己锁定到单一供应商栈的情况下获得强大性能，vLLM 通常是第一站。
关键优势：分页注意力，连续批处理，自动前缀缓存，分块预填充，投机解码，以及广泛的生态系统集成。
GitHub 链接: https://github.com/vllm-project/vllm
2、SGLang
激进缓存 + serving 研究精力
SGLang 已经围绕 基数注意力（基数/前缀缓存）和现代 serving 概念建立了声誉，包括预填充/解码分解和高级调度。
如果你的工作负载有很多共享提示结构（系统提示，工具脚手架，多轮聊天历史重叠），SGLang 可以大放异彩。
GitHub 链接: https://github.com/sgl-project/sglang
3、TensorRT-LLM
峰值 NVIDIA 性能，更高的平台承诺
如果你全力投入 NVIDIA 并想要最大推理效率，TensorRT-LLM 是一个严肃的竞争者：自定义内核，飞行中批处理，分页 KV 缓存，量化（FP8/FP4/INT4），投机解码等。
权衡：你选择的是更NVIDIA 本地化的工具链，这可以是很好（性能）或痛苦（可移植性）。
GitHub 链接: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM
4、NVIDIA Triton Inference Server
通常与 TRT-LLM 配对
Triton 是"带来你自己的后端"推理服务器，许多平台团队将其标准化。在 LLM 领域，它通常用作优化后端（如 TensorRT-LLM）的生产外壳。
当你关心机队级标准化、多模型服务和一致的部署模式时，选择 Triton。
GitHub 链接: https://github.com/triton-inference-server/server
5、Hugging Face TGI
成熟，但（重要）现在处于维护模式
TGI 是许多 HF 部署的标准。但 Hugging Face 文档指出 TGI 截至 2025 年 12 月 11 日处于维护模式，并为 Inference Endpoints 推荐 vLLM 或 SGLang 等替代品。
所以在 2026 年：
- 现有安装：没问题，保持稳定。
- 新构建：你应该有很强的理由从这里开始。
GitHub 链接: https://github.com/huggingface/text-generation-inference
6、Ollama
最简单的本地到团队 serving（现在也是多模态）
Ollama 的超能力是开发者体验：快速本地设置，简单的模型管理，以及越来越强大的 serving —— 加上通过新引擎支持多模态模型（Ollama 列出的视觉模型）。
适用于：原型，内部工具，"我希望今天在我的笔记本电脑 / 小型服务器上运行这个。"
GitHub 链接: https://github.com/ollama/ollama
7、llama.cpp
可移植性之王（CPU 优先，到处运行）
如果你关心在 CPU、边缘盒子或奇怪硬件组合上运行，llama.cpp 是主力。更广泛的生态系统包括通过 llama-cpp-python 等包装器的 OpenAI 兼容服务器。
权衡：与顶级 GPU 栈相比，你通常会放弃原始吞吐量。
GitHub 链接: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
8、LMDeploy (TurboMind)
C++ 重度性能导向
LMDeploy 将 TurboMind 定位为高效的推理引擎，并提供 OpenAI 兼容服务器路径。
如果你想要更"系统化"的运行时并喜欢其模型覆盖率和工具，这是一个强有力的选择。
GitHub 链接: https://github.com/InternLM/lmdeploy
9、MLC-LLM (MLCEngine)
编译一次，到处运行
MLC-LLM 专注于跨环境的编译器驱动部署，暴露 OpenAI 兼容 API 和多平台目标（Python/JS/移动端）。
适用于：需要跨桌面、移动和嵌入式获得相同模型体验的产品团队。
GitHub 链接: https://github.com/mlc-ai/mlc-llm
10、OpenVINO Model Server
以 Intel 为中心的生产 serving
如果你在 Intel CPU/GPU/NPU 机队上部署，OpenVINO 的 serving 栈是针对那个现实设计的。OpenVINO Model Server 支持生成管道，并突出 LLM 连续批处理/状态服务模式。
当你基础设施是 Intel 密集型（或成本驱动朝向 CPU/NPU）时，这通常是"正确"的选择。
GitHub 链接: https://github.com/openvinotoolkit/model_server
11、DeepSpeed-MII
DeepSpeed 的推理重点 serving 工具包
DeepSpeed-MII 针对高吞吐量、低延迟推理，并与更广泛的 DeepSpeed 推理生态系统集成。
如果你的组织已经使用 DeepSpeed 并想留在那个生态系统中，这是有吸引力的。
GitHub 链接: https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed-MII
原文链接：11 Production LLM Serving Engines (vLLM vs TGI vs Ollama)
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