Ollama vs vLLM：DeepSeek 部署的终极对决，谁才是你的最佳拍档？
在人工智能模型本地化部署的浪潮中，Ollama 与 vLLM 作为两大主流框架，分别以轻量化与高性能的特性成为开发者关注的焦点。本文将深度解析两者在部署 DeepSeek 模型时的技术差异、实战表现以及具体的部署操作步骤，助你根据场景需求做出最优选择。
一、Ollama：轻量化部署的便捷之选
Ollama 作为开源跨平台工具，凭借其极简的部署流程和低硬件门槛，成为个人开发者与小型团队的首选。根据泡泡网实测（摘要 3），搭载酷睿 Ultra 200H 的轻薄本仅需三步即可完成 DeepSeek – R1:8B 模型部署。其通过 IPEX – LLM 优化库与英特尔硬件深度协同，在轻薄本上实现了 15 – 20 tokens/s 的生成速度，满足离线场景的基础需求。
部署操作步骤
1. 下载解压 Ollama 安装包
你可以从 Ollama 的官方网站或者 GitHub 仓库获取适合你操作系统的安装包。下载完成后，将其解压到指定的目录。例如，在 Windows 系统中，你可以使用资源管理器进行解压；在 Linux 系统中，可以使用以下命令：
bash
tar -zxvf ollama.tar.gz
2. 启动服务
解压完成后，进入解压后的目录，启动 Ollama 服务。在 Linux 系统中，可以使用以下命令启动服务：
bash
./ollama serve
在 Windows 系统中，双击对应的可执行文件即可启动服务。
3. 运行模型指令
服务启动后，就可以运行 DeepSeek – R1:8B 模型的指令了。使用以下命令下载并运行模型：
bash
ollama run deepseek - r1:8b
不过，Ollama 的便捷性背后暗藏风险。国家网络安全通报中心指出（摘要 5），Ollama 默认开放 11434 端口且缺乏鉴权机制，存在未授权访问、数据泄露等安全隐患。此外，Ollama 的设计更偏向单节点推理，在处理高并发请求或大规模任务时性能受限，难以满足企业级场景的扩展性需求。
二、vLLM：企业级部署的性能标杆
与 Ollama 不同，vLLM 专为高性能推理而生，尤其适合 DeepSeek 模型的企业级落地。其核心优势体目前四个方面：一是通过 PagedAttention 算法将内存利用率提升 24 倍（摘要 7），显著降低硬件门槛；二是支持连续批处理与异步推理，在 A100 GPU 上吞吐量可达 HuggingFace Transformers 的 24 倍；三是兼容 HuggingFace 模型库与 OpenAI API，简化了模型迁移流程；四是分布式推理能力，在 4 * A100 环境下推理速度提升 3.8 倍（摘要 7），完美应对高并发场景。
部署操作步骤
1. 安装依赖
第一，确保你的系统已经安装了必要的依赖库，如 Python、CUDA 等。然后，使用 pip 安装 vLLM：
bash
pip install vllm
2. 准备模型
从 Hugging Face 或者其他来源下载 DeepSeek 模型文件，并将其放置在指定的目录中。
3. 配置模型参数
在代码中配置模型的参数，例如模型路径、批量大小等。以下是一个简单的 Python 示例：
python
from vllm import LLM, SamplingParams
# 配置模型路径
model_path = "/path/to/deepseek/model"
# 创建LLM实例
llm = LLM(model=model_path)
# 配置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
4. 启动推理服务
编写代码启动推理服务，处理用户的请求。以下是一个简单的 Flask 应用示例：
python
from flask import Flask, request, jsonify
from vllm import LLM, SamplingParams
app = Flask(__name__)
model_path = "/path/to/deepseek/model"
llm = LLM(model=model_path)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
data = request.get_json()
prompt = data.get('prompt')
outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)
return jsonify({'output': outputs[0].outputs[0].text})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8000)
在部署实践中，vLLM 展现出对复杂环境的适应能力。CSDN 博客案例（摘要 4）显示，在鲲鹏 920 服务器上，通过源码编译安装 vLLM 并配置模型参数，可稳定运行 DeepSeek – R1 – Distill – Llama – 8B，支持多用户同时调用。腾讯云教程（摘要 8）进一步演示了 vLLM 在不同算力配置下的灵活扩展，从单卡 4090 到 8 卡集群，均可通过简单命令实现模型部署，展现了企业级工具的专业性。
三、场景化选择：按需匹配最优方案
- 个人开发者与本地场景：Ollama 凭借极简部署与低硬件要求成为首选。例如，在酷睿 Ultra 200H 轻薄本上，开发者可快速搭建离线 AI 助手，满足差旅等场景的即时需求（摘要 3）。但需注意关闭默认端口或添加鉴权，规避安全风险。
- 企业级与高性能需求：vLLM 的高性能与扩展性更胜一筹。当企业需要支持多用户并发访问、处理大规模数据时，vLLM 的分布式推理与内存优化特性（摘要 7）能确保服务稳定运行，同时兼容 OpenAI API 的特性也简化了现有系统的集成成本。
四、总结：技术无优劣，场景定选择
Ollama 与 vLLM 在 DeepSeek 部署中各具千秋：Ollama 以轻量化和便捷性取胜，适合个人开发者与轻量级场景；vLLM 则以高性能与扩展性见长，是企业级应用的不二之选。开发者应根据实际需求权衡利弊，在安全、性能与成本之间找到最佳平衡点，让 DeepSeek 模型在不同场景下释放最大价值。无论是追求快速验证的极客，还是注重稳定性的企业架构师，都能在这场技术对决中找到属于自己的最优解。
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