大家跑开源大模型都用什么框架？vLLM和TensorRT-LLM有点纠结

7B这个规模其实不用太纠结，vLLM遇到算子报错多半是模型太新或者用了AWQ这类量化，换GPTQ或者FP16基本能避坑。TensorRT-LLM那套折腾完确实性能香，但你要不是追求极限吞吐，日常单卡用着有点杀鸡用牛刀。自己玩的话Ollama真省心，API兼容也好，显存不够还能自动分片。我目前是Ollama跑交互，真要压测才上vLLM，两不耽误。

说实话你这情况跟我当时一模一样，我最后是vLLM和Ollama双轨跑的。7B模型日常对话和文档摘要，Ollama真的省心到不行，一条命令搞定，显存管理也智能，虽然吞吐不如vLLM，但单用户场景根本感觉不到差别。vLLM我留着跑批量任务或者需要高并发的时候用，但算子报错确实烦，我后来直接锁定几个主流模型（比如Qwen、Llama）的固定版本，不追新，稳定性一下就上来了。TensorRT-LLM我试过一次就放弃了，那个engine转换和精度对齐的坑太深，除非你明确要压榨GPU极限，否则投入产出比不划算。还有个折中思路，你可以试试SGLang，它兼容vLLM的API，但算子覆盖更全，我最近跑一些冷门模型都用它兜底。如果你只是自己玩，别犹豫，直接Ollama，等哪天遇到性能瓶颈或者要部署服务了，再切vLLM也不迟。另外显存不够的话，可以看看llama.cpp的量化版，CPU推理也能跑，就是速度差点意思。

我之前也卡在这俩上，后来发现别一上来就上vLLM，先把transformers的batch size和gradient checkpointing调好，7B模型速度能提升不少。TensorRT-LLM性能确实猛，但调参太费神，我折腾了一周末直接弃坑。如果你主要是自己玩，Ollama真的香，一条命令跑起来，显存管理也省心，文档摘要这种场景完全够用。等真要上生产再考虑vLLM，那时候它的算子报错你也有精力去查了。

自己玩就Ollama，省心到爆，vLLM那些花活等真上生产再折腾不迟。

我最近也在折腾这事儿，7B模型的话其实Ollama真够用了，一条命令搞定还省心，vLLM那些高级特性在小模型上优势不明显。TensorRT-LLM性能确实猛，但光调那些参数就能劝退一半人，除非你有明确的并发需求，不然别跟自己过不去。真遇到算子报错，先看看是不是模型太新，换个量化版或者等两周再试，比硬啃源码快多了。

说实话你这情况我太懂了，当初我折腾7B模型的时候也是从transformers一路换过来的，vLLM确实快但遇到算子不兼容真能卡到怀疑人生。我后来是直接投奔了Ollama，主要它内置的模板对常见模型支持特别稳，显存管理也智能，7B模型在16G卡上跑对话任务基本不用操心。TensorRT-LLM我也试过，性能确实猛但调参成本太高，感觉适合那种要上线服务、反复压测的场景，自己玩真没必要遭这罪。你要是主要做文档摘要，llama.cpp的CPU推理其实也够用，而且量化后体积小很多，跑起来安静不烫手。我现在是两头用，日常实验丢Ollama，真要测吞吐上限再切vLLM，反正环境隔离也不冲突。你提到报错懵，我建议先查一下模型有没有对应的AWQ或GPTQ量化版，有时候是精度问题导致算子走偏。

说实话我跟你情况差不多，7B模型跑对话和摘要，vLLM和TensorRT-LLM我都折腾过一阵。vLLM确实上手快，但碰到那些冷门模型或者自定义算子，报错信息能把人看懵，最后还得去翻源码或者issue，挺消磨耐心的。TensorRT-LLM性能是猛，但你要是不搞生产环境，只是自己玩玩，那套转engine、调精度、卡batch的流程，光配置时间都够你跑完好几轮实验了，真没必要。我现在日常自己用的话，反而更推荐Ollama，虽然吞吐量不如前面两个，但胜在零配置，模型管理也省心，跑7B的对话和摘要完全够用。如果你以后要做并发请求或者上线服务，再回头啃vLLM也不迟，那时候你对模型和显存的理解也更深了，踩坑效率会高很多。另外提醒一句，transformers慢不只是推理框架的问题，你试试把torch.compile开起来，再配合flash-attention，速度提升也很明显，算是零成本优化。

说实话我跟你差不多，最后选了vLLM配7B模型日常用，TensorRT-LLM折腾过一次就放弃了，那配置流程对半吊子太不友好。不过vLLM遇到算子报错确实头疼，后来发现升级到最新版能解决不少问题，建议你直接源码装别用pip的旧版。要是纯自己玩懒得折腾，Ollama真挺省心，装完就能跑，就是自定义参数差点意思。

说实话你的痛点我太懂了，7B这个规模卡在中间确实尴尬。我自己最后是vLLM和Ollama双轨跑的，日常写代码或者快速验证用Ollama，毕竟零配置，一条命令起来就能玩，显存控制也够用。但真到了要压测吞吐或者做并发请求的时候，vLLM的PagedAttention优势就出来了，batch开大点，吞吐直接翻倍，不过你说的算子报错我也遇到过，尤其是新模型或者量化版本，建议直接看官方支持的模型列表，别硬刚。

TensorRT-LLM我试过一次就放弃了，不是它不强，是调优成本太高，转engine那步对新手就是劝退，而且每次改模型结构都要重新优化，感觉像在搞科研而不是部署。如果你只是自己玩，真心别碰这个，除非你有明确的性能瓶颈并且愿意花一周时间折腾。

另外你可以试试SGLang，最近社区热度挺高，算子兼容性比vLLM好一些，而且RadixAttention做多轮对话缓存特别爽，文档摘要这种场景简直量身定做。我7B模型现在主力就是它，单卡4090跑起来稳定性和速度都挺满意。

最后说一句，如果只是本地自用不加并发，llama.cpp加个量化版7B确实最省心，CPU也能跑，但别指望它吃满GPU性能。建议你先用Ollama把流程跑通，再上vLLM或SGLang对比下差距，心里就有数了。

说实话跟你情况挺像，7B模型自己玩的话我后来直接换Ollama了，省心是真省心，显存不够还能自动offload CPU。vLLM我也试过，吞吐确实猛，但遇到冷门算子报错真的头疼，最后发现多半是版本不匹配，升级下或者换个镜像就好。TensorRT-LLM性能天花板高，但调起来太费劲，除非你要上生产不然真没必要。我的建议是：先Ollama跑通业务，真遇到并发瓶颈再切vLLM，到时候报错也大概知道怎么排查了。

自用就Ollama，省心太多，vLLM那套调参折腾半天不如多跑几个测试。

玩7B的话llama.cpp够用了，TensorRT-LLM那配置流程真不是人干的，别给自己找罪受。

自用的话Ollama确实省心，vLLM折腾半天不如先跑通再说。

说实话我跟你情况差不多，最后选了vLLM，主要图它改起来省事，transformers代码直接换一下就能跑。TensorRT-LLM那套转engine的流程我折腾过一次，小模型收益其实没想象中大，除非你追求极致吞吐。自己玩的话Ollama是真省心，但7B模型想调点采样参数或者挂lora就有点受限了。

自己玩强烈推荐Ollama，零配置直接跑，省下的时间多调几轮prompt不香吗？

vLLM适合批量处理，个人用有点杀鸡用牛刀，报错排查也够喝一壶的。

说实话我跟你情况差不多，7B模型日常玩的话真没必要一上来就折腾TensorRT-LLM，那玩意儿调精度和batch size能把人磨疯，而且换了显卡又得重新来一遍。vLLM胜在社区活跃，遇到算子报错去GitHub搜一下基本都有解，但你要说它多省心也不见得，PagedAttention那套对显存碎片化确实友好，不过小模型上提升没那么玄乎。我自己现在主力是llama.cpp，量化之后7B跑CPU都能出活儿，文档摘要这种场景延迟完全能忍，关键是部署简单到离谱，一个二进制文件就搞定。Ollama更适合纯小白，但你想改采样参数或者挂个自定义模板的时候，它那层封装反而碍手碍脚。要是你打算长期折腾，建议vLLM和llama.cpp都留着，前者留着以后上并发服务，后者日常跑测试，TensorRT-LLM等你哪天觉得自己真成高手了再碰也不迟。另外提一句，transformers慢很多时候是没开torch.compile或者bf16，你可以先试试把这俩开了，说不定能再苟一阵子。

自己玩的话直接Ollama吧，省下的折腾时间够你多跑好几个测试了。vLLM确实挑算子，报错多半是flash attention版本不匹配，升级到最新版能解决大部分问题。TensorRT-LLM上限是高，但调优门槛真不是半吊子能搞定的，我上次转个qwen花了一下午。

说实话我跟你情况挺像的，之前也是transformers跑7B模型，显存动不动就爆，后来换了vLLM确实快了不少，但你说的算子报错我也遇到过，特别是碰到一些新模型架构的时候，查半天源码才能改对。TensorRT-LLM我试过一次就放弃了，那套engine转换流程对非资深玩家来说太劝退，光调精度和batch就够折腾一晚上。我现在是这么分工的：自己写代码做实验用vLLM，图它兼容性好，改改参数就能跑；日常快速验证想法或者跟朋友分享demo，直接扔给Ollama，一条命令搞定，省下的时间多调几轮prompt不香吗。至于llama.cpp，说实话在CPU上跑小模型挺惊艳的，但如果你有显卡，感觉没必要绕一圈。我倒是好奇你有没有试过把vLLM的gpu-memory-utilization调低点，有时候显存分配太激进反而容易触发奇怪的算子错误。另外如果你主要做文档摘要，其实吞吐量不是唯一指标，延迟和首token速度也重要，这方面vLLM的continuous batching在并发高的时候优势才明显，单跑一个请求未必比transformers快多少。

说实话我跟你情况挺像的，7B这档模型我后来直接锁死Ollama了，图个省心，文档摘要这类场景完全够用。vLLM我试过一次装个冷门量化模型报错，调半天头大，感觉它更适合那种要扛并发的高吞吐场景。TensorRT-LLM确实性能猛，但光那个engine转换和精度对齐就够折腾一晚上，除非你要把单卡压榨到极致，不然真没必要为难自己。

跟你情况差不多，7B模型自己折腾的话我最后选了vLLM，吞吐确实香，但遇到不支持的算子直接换模型或者改配置，别死磕。TensorRT-LLM我试过一次，转engine那步就把我劝退了，除非你要上生产环境追求极致性能，否则真没必要。自己玩的话Ollama确实省心，装完就能跑，就是调参空间小了点，想深入学点东西还是得回vLLM。

我倒是觉得你现在的纠结阶段挺正常的，vLLM和TensorRT-LLM根本不是一个赛道的东西，前者图省事，后者图极致。我自己7B模型日常跑对话的话，反而更推荐你先用Ollama撑着，它的量化版llama.cpp底层做得真不差，显存占用和速度都够用，还能一键切换模型，根本不用折腾算子兼容性。等真遇到并发请求上来了，比如要接API给几个人同时用，再切vLLM也不迟，它报错虽然吓人，但大部分问题就是transformers版本和CUDA版本不匹配，先把环境锁死能逃掉七八成的坑。TensorRT-LLM我就试过一次，那engine构建时间长得能去泡杯咖啡，调精度还容易让输出效果变傻，适合那种部署一次跑半年的场景，自己玩真没必要。另外你提的文档摘要，其实很多模型对长文本支持不好，建议直接上Ollama跑Qwen2.5-7B-Instruct的4bit量化，体验会比vLLM默认的fp16流畅很多。最后说句实话，本地部署最大的成本不是框架，是调prompt和选模型，框架只要不卡死就都是好框架。