OpenShift AI llm-d vs vLLM vs Ollama 深度比较：LLM推理引擎的选择指南

infrastructure #llm 📝 Blog|Analyzed: 2026年4月12日 00:00•

Published: 2026年4月11日 23:51

•

1分で読める

分析

这篇文章对三种主要的LLM推理引擎进行了极具价值和及时的比较，阐明了针对不同开发和部署阶段的最佳工具。它出色地分解了PagedAttention和Continuous Batching等复杂的技术概念，使开发人员更容易优化他们的AI基础设施。像OpenShift AI上的llm-d这样的平台的引入，突显了企业级可扩展性和分布式处理方面令人兴奋的飞跃！

关键要点

Reference / Citation

"在生产环境中运营大语言模型 (LLM) 时，推理引擎的选择被认为是一个重要的要点。从2025年下半年到2026年，随着Red Hat在OpenShift AI上正式发布（GA）llm-d，面向企业的选择范围似乎正在扩大。"

Q

Qiita AI2026年4月11日 23:51

* Cited for critical analysis under Article 32.

Building a Safe AI Agent Approval Pipeline: Draft, Approve, Execute in 30 Minutes

The Era of DIY AI: Replacing Expensive SaaS with Browser-Based LLMs and JSON

Related Analysis

开源大语言模型的胜利：经过微调的Llama 3在企业级稳定性上超越GPT-4o

2026年4月11日 20:04

产业的演进：从脆弱的织布机到极具韧性的数据中心

2026年4月11日 19:34

应对爆发式增长：生成式人工智能的可扩展性未来

2026年4月11日 19:49

来源: Qiita AI