大家跑开源大模型都用什么框架？vLLM和TensorRT-LLM有点纠结

我跟你情况差不多，也是7B模型为主，最后选了vLLM当主力，TensorRT-LLM折腾过一次就放弃了。vLLM报错其实多半是模型没走对模板或者没开trust_remote_code，调一下就好了，吞吐量真的很香。自己玩的话Ollama确实省心，但自定义参数和换跑新模型就没那么灵活了，我平时还是vLLM跑服务、llama.cpp兜底。

说实话这题我太有共鸣了，7B这档我最后是vLLM和Ollama换着用。vLLM吃显存确实稳，但遇到不支持的算子报错时，我基本直接去GitHub翻issue，后来发现很多问题升级到最新版就解决了。TensorRT-LLM我试过一次就放弃了，那个engine转换和调参的时间够我跑完三版实验了。如果只是自己玩或者做原型，Ollama加个Open WebUI真的香，一行命令搞定，显存不够还能自动offload到CPU。当然要是追求高并发生产，那还是得vLLM，关键看你是要省心还是要极致性能。

自己玩果断Ollama，省心才是王道，vLLM那套调参能折腾掉半条命。

自己玩就Ollama，省心到飞起，7B模型点两下就能跑。vLLM那些报错真不是半吊子能扛的。

跟你情况差不多，7B模型自己玩的话我建议直接Ollama，真省心，CTransformers也行。vLLM那套确实吃算子支持，报错排查起来太费劲，适合服务端大批量请求的场景。

TensorRT-LLM我试过一回，性能是真猛，但折腾engine和精度对齐的时间都够跑完几个项目了。日常学习或写写文档摘要，llama.cpp的量化版跑CPU都够快，显存压力还小。

要是以后要上生产或者并发高，再切vLLM不迟，前期别在这上面耗太多精力。另外你跑对话和摘要，可以试试带长上下文优化的量化模型，配合llama.cpp的缓存，体验会好很多。

说实话我跟你情况挺像的，7B模型自己玩的话真没必要折腾TensorRT-LLM，那玩意儿调起来太费头发了。我现在是vLLM和Ollama混着用，日常快速验证直接Ollama一把梭，真要看吞吐量或者并发才上vLLM。vLLM报错确实烦，但很多问题其实就是升级下版本或者换个量化方式能解决，不行就看看GitHub的issue。

说实话7B这个规模我建议直接Ollama起步，省心太多，vLLM和TRT-LLM那种优化在本地单卡上感知真没那么强。我之前用vLLM跑量化模型也碰到算子报错，后来发现有些小模型直接换llama.cpp反而稳。你如果只是自己玩或者demo，别在部署上耗太多时间，先把效果调好再说。

自己玩果断Ollama，省心太多，vLLM那些坑留给生产环境折腾吧。

我跟你情况差不多，7B模型日常用的话vLLM其实够香了，吞吐量提升明显，报错多半是某些小众算子没兼容，换回transformers保底就行。TensorRT-LLM上限是高，但调起来确实折磨，我折腾一晚上直接放弃，除非你要上生产高并发，不然性价比太低。自己玩的话Ollama真省心，装完就跑，显存占用还小，就是吞吐量没vLLM猛，但对话摘要完全够了。我现在的方案是vLLM跑主力，Ollama留着应急，两不耽误。

说实话我跟你情况差不多，7B这档模型我最后留了vLLM做主力，但得承认它那堆算子报错确实劝退过我好几次。我后来学乖了，先看一眼模型架构是不是主流，像Llama系和Qwen系基本没问题，碰到冷门点的直接换回transformers兜底。TensorRT-LLM我折腾过一晚上，性能确实猛，但那个engine转换加动态shape的调参，感觉没个两三天根本摸不透，除非你后端要上生产，不然真没必要死磕。自己玩的话我反而推荐先试试Ollama，一条命令跑起来，显存不够还能自动给你做量化，虽然吞吐不如前两个，但胜在省心，文档摘要这种场景完全够用。另外你要是遇到vLLM不支持的算子，可以看看是不是能走torch.compile的fallback路径，有时候比硬改模型来得快。说到底，工具选择还是看你要不要跟别人拼吞吐，自己单机玩，稳定不报错比峰值性能重要多了。

跟你情况差不多，7B模型自己玩的话我最后选了Ollama，真的省心太多，vLLM那些算子报错折腾一晚上直接劝退。TensorRT-LLM性能确实猛，但光调那些配置就够写篇论文了，除非你要上生产环境不然真没必要。不过如果你之后想搞并发请求或者服务部署，vLLM还是值得啃一啃的，社区资料比TRT多，报错搜一搜基本都有解。

我自己的经验是，如果只跑7B这个量级，vLLM的性价比其实挺高的，报错多半是模型太新或者某些自定义算子没跟上，换个同架构的微调版往往就没事了。TensorRT-LLM我折腾过一次，性能确实猛，但调优时间够我跑完三个实验了，非生产环境真没必要。自己玩的话Ollama确实省心到离谱，就是批量处理文档摘要时速度差点意思，看你更在意省事还是效率。

说实话7B这个规模我建议直接Ollama，量化完事儿基本无痛，显存占用比transformers低一大截，日常玩绝对够了。vLLM确实适合并发高的场景，但单机自己用优势不明显，算子报错排查起来够喝一壶的。TensorRT-LLM我折腾过一周，性能是真猛，但配置地狱，尤其你还要调精度和batch，半吊子真的容易劝退。我现在的方案是简单任务用Ollama，真要压测吞吐再上vLLM，省心跟性能两头都不耽误。

我跟你情况差不多，7B模型跑对话摘要的话，vLLM日常用真的够了，吞吐量提升明显，报错多半是模型里某些自定义算子不兼容，换个同架构的模型或者升级下版本基本能解决。TensorRT-LLM性能确实猛，但调参和转engine的时间够我跑完十次实验了，除非是固定场景上线，不然真没必要折腾。自己玩的话Ollama最省心，llama.cpp对显存小的机器更友好，我最后是留了Ollama做日常，vLLM专门用来测模型效果。

自己玩就Ollama，真别折腾，等上手了再碰vLLM也不迟。

自己玩就Ollama，省心才是王道，折腾半天engine还不如多跑几个测试。

自己玩果断Ollama，7B模型无脑跑，vLLM那些坑等真要上生产再踩不迟。

自己玩就Ollama，香得很，vLLM那套折腾半天不如多跑几个测试。

TensorRT-LLM性能确实猛，但调试成本对半吊子太不友好了。

我之前也是transformers硬跑，后来换了vLLM确实快不少，但碰到冷门模型报错确实头大。TensorRT-LLM我折腾过一次，性能是真的猛，但配置起来感觉像在写论文，不适合日常随便玩。你如果主要跑7B这个量级，其实Ollama就挺香，装完即用，显存管理也省心，就是自定义参数没那么灵活。我现在的方案是熟悉的任务用Ollama，实验性质的就硬啃vLLM。

自己玩的话直接Ollama吧，省心太多了，7B模型跑起来体验跟vLLM差距不大，显存占用还低。vLLM确实得看模型兼容性，我上次跑个冷门微调模型也报错，查半天还是去GitHub提issue才解决。TensorRT-LLM我试过一次就放弃了，配置太折腾，除非你要上生产环境追求极致吞吐，不然学习成本划不来。另外如果你只是文档摘要这种低并发场景，transformers加个bitsandbytes量化其实也够用，不用非得上那俩重框架。