以下是部署DeepSeek模型时选择vLLM与Ollama的核心区别列表：

1. 适用场景与目标用户

• vLLM
• 面向生产环境的高性能需求场景，例如云端服务、大规模API并发请求。
• 适合需要低延迟、高吞吐量的企业级应用，如实时聊天、批量文本生成。
• Ollama
• 专为本地开发和小规模部署设计，适合个人开发者、研究者快速测试模型。
• 适用于对隐私敏感的场景（如本地数据处理）或资源有限的设备（如个人电脑）。

2. 架构与性能特点

• vLLM
• 基于PagedAttention技术，显著优化显存利用率，支持超长文本生成。
• 支持动态批处理（continuous batching），提升GPU利用率，吞吐量高于传统方案30倍以上。
• 依赖CUDA环境，需NVIDIA GPU支持。
• Ollama
• 轻量化设计，无需复杂配置即可本地运行，支持CPU/GPU混合推理。
• 默认使用GGUF模型格式，量化兼容性好，但对长文本生成的显存优化较弱。
• 跨平台支持（Windows/macOS/Linux），可在无GPU的设备上降级运行。

3. 功能与扩展性

• vLLM
• 提供标准化HTTP API接口（兼容OpenAI格式），便于集成到现有服务。
• 支持多GPU分布式推理，可扩展至大型集群。
• 对模型微调或自定义适配需要较高开发成本。
• Ollama
• 提供命令行交互和REST API，内置模型管理（拉取/切换模型）。
• 支持模型量化、本地化私有部署，开箱即用。
• 社区模型库丰富，但深度定制能力有限。

4. 部署复杂度与资源消耗

• vLLM
• 需配置Python环境、CUDA依赖，部署流程相对复杂。
• 对硬件要求高（推荐高端GPU），但资源利用率更优，适合长期运行。
• Ollama
• 一键安装（直接下载二进制文件），无复杂依赖。
• 内存占用低，可灵活调整量化等级以适应低显存设备，适合短期实验或原型验证。

5. 社区与维护支持

• vLLM
• 由UC Berkeley团队维护，更新频繁，企业用户案例多。
• 文档详细，但问题解决依赖技术社区（如GitHub Issues）。
• Ollama
• 开源社区活跃，提供预构建模型库，但核心团队支持有限。
• 生态工具丰富（如LangChain集成），但高级功能依赖社区贡献。

总结建议

• 选择vLLM：若需求为高性能、高并发生产部署，且具备GPU运维能力。
• 选择Ollama：若优先快速本地验证、低资源消耗或数据隐私保护。