大家跑开源大模型都用什么框架？vLLM和TensorRT-LLM有点纠结

我最近也是从transformers转到vLLM的，7B模型跑起来确实快不少，不过你提到的算子报错我也遇到过，后来发现升级到最新版能解决大部分问题。TensorRT-LLM我试过一次配置太折腾，直接放弃了。要是自己玩的话Ollama确实省心，装完就能用，但要调参或者搞批量处理还是vLLM更灵活。你现在主要跑对话场景的话，vLLM的continuous batching优势挺明显的，可以再给它点时间。

自己玩的话真的别折腾TensorRT-LLM，我上次光调engine就花了一晚上，最后发现Ollama两分钟搞定，7B模型聊聊天完全够用。vLLM适合批量处理或者服务化部署，要是你有那种高并发的场景再考虑它，不然单机单卡真没必要。另外你提到transformers慢，其实可以试试bitsandbytes加载4bit，显存直接砍半，速度也能接受，就是精度稍微掉一点。

vLLM对7B模型日常用其实够了，算子报错多半是量化或自定义op的兼容问题，换成AWQ或GPTQ能省不少心。TensorRT-LLM性能确实猛但调参成本太高，我折腾一晚上直接放弃。自己玩的话Ollama最香，一条命令跑起来，llama.cpp适合折腾CPU推理，别在部署上耗太多时间，重点还是模型效果。

自己玩就Ollama，省心到爆，别折腾那些框架了。
vLLM踩坑确实多，但吞吐量香，生产环境再咬牙上吧。

你这需求跟我当时一模一样，7B模型纯自己玩真的别折腾vLLM和TRT-LLM了，Ollama直接装完就能跑，显存不够还能自动给我切CPU版，省下的时间多调两轮prompt不香吗。不过要是想认真搞并发或者做服务，vLLM的坑确实多，但社区活跃报错搜得到答案，TensorRT-LLM性能是猛，可光那套engine转换流程就够劝退的，我试过一次直接放弃。

自用7B的话其实Ollama真够了，省心程度完全不是一个级别，vLLM那些优化在单卡场景下优势没想象中大。我之前折腾TensorRT-LLM搞了两天，最后发现转完engine精度掉了一点点，反而懒得调了。不过你要是后续要上服务或者并发请求多，vLLM还是值得啃一下的，报错多看看GitHub issue，很多坑其实都有解。

自己玩就别折腾TensorRT-LLM了，Ollama加llama.cpp真能省一大半头发，等真要上线再上vLLM不迟。

说实话你这纠结我太懂了，当时我也在vLLM和TensorRT-LLM之间反复横跳。vLLM胜在省心，PagedAttention对显存利用率提升明显，7B模型跑对话场景吞吐量确实够用，但遇到量化算子或者某些新架构支持不全时，那个报错信息对新手太不友好了，得翻源码才能搞定。TensorRT-LLM性能确实猛，尤其批量推理时延迟能压得很低，但搞engine转换和动态shape配置那套流程，没个两三天熟悉不来，调精度和batch size又得反复试，真心劝退。我自己最后是分场景用——平时写代码测试或者跑实验就用vLLM，毕竟迭代快，社区issue也活跃；真要上生产或者做极致性能优化，才去碰TensorRT-LLM。你如果只是自己玩，强烈建议直接上Ollama，一条命令拉模型，CPU/GPU自动调度，显存不够还能自动分片，体验丝滑到没脾气。唯一要注意的是Ollama对自定义采样参数和并发控制限制多一些，但7B模型做文档摘要完全够用。另外llama.cpp适合纯CPU环境或者你想折腾量化格式，但接口没Ollama友好。最后提个醒，不管选哪个，先把你的显存大小和是否支持FlashAttention搞清楚，这俩对性能影响比框架本身还大。

自己玩的话Ollama真的省心，llama.cpp也够用，别一上来就折腾TensorRT-LLM，那玩意调参调得人想摔键盘。vLLM适合批量处理或者服务化部署，7B模型吞吐确实香，但遇到不支持的算子确实头疼，我上次跑个量化模型直接报错，查半天文档才搞定。你要是主要做对话和摘要，其实transformers加个bitsandbytes量化也能凑合，就是慢点，但胜在稳。我建议先拿Ollama跑通流程，等真需要高并发再考虑换vLLM不迟。

我跟你情况差不多，也是从transformers转过来的，vLLM那个算子报错确实让人头大，尤其是一些冷门模型或者刚出的架构，经常要等社区补丁。不过说实话，7B这个规模上，如果只是自己用，llama.cpp加Ollama真的是最省心的，量化之后显存压力小很多，速度也够日常对话了，我后来基本就是Ollama一把梭。TensorRT-LLM我也折腾过一晚上，性能确实猛，但那个engine转换和动态shape调参，对非深度学习工程背景的人来说性价比太低，除非你要做高并发的线上服务，不然我觉得没必要一开始就啃这个。vLLM的话，我建议你试试最新的版本，它对主流模型的覆盖已经好很多了，报错的话去GitHub issue里搜一下，很多都有现成解决方案。另外，文档摘要这种任务，其实对吞吐量要求没那么极端，用vLLM的continuous batching跑个小batch反而比单条推理更稳。我的建议是，先Ollama跑通流程，等真遇到性能瓶颈了再考虑vLLM，TensorRT-LLM可以等你有明确部署需求时再研究，不然容易劝退。

说实话我跟你情况差不多，7B这档模型我也折腾过一阵。vLLM确实快，但那个算子报错真不是一般新手能扛的，尤其碰到组里自己微调过的模型，经常得去GitHub翻issue，心态容易炸。TensorRT-LLM我试过一次转engine，光调精度和batch就花了一个周末，最后性能提升是明显，但性价比对非生产环境真不高。我自己现在反而回到了transformers加torch.compile，配合flash-attention，速度其实够用，而且调试起来心里有底。要是纯自己玩，Ollama绝对是最省心的，llama.cpp用在CPU上也不错，但如果你要跑对话加摘要这种多轮场景，显存控制上还是vLLM的PagedAttention更香，就是得接受它得慢慢养熟。所以看你目的了，学习研究不急着上线，就Ollama起步，后续真要做服务再忍痛学TensorRT-LLM不迟。

7B这个量级其实vLLM够用了，算子报错大概率是模型架构没对上，换成它官方支持的llama或qwen系列基本就没坑了。TensorRT-LLM性能确实猛，但转engine那套流程每次换模型都得重来，自己玩真没必要折腾。我之前也是纠结半天，后来发现Ollama底层跑llama.cpp，日常对话和摘要完全够，开箱即用省下来的时间比那点吞吐量值钱多了。建议先拿Ollama把需求跑通，真到要压测并发再上vLLM也不迟。

自己玩的话真没必要上TensorRT-LLM，光转engine那套流程就够折腾半天，调完精度和batch可能还不如直接Ollama省心。vLLM我现在7B模型跑得挺稳，吞吐确实香，但遇到新模型或者冷门架构报算子错也是常事，建议先查下它的supported models列表再动手。生产环境追求极致性能再考虑TensorRT-LLM吧，学习场景vLLM加llama.cpp组合基本能覆盖了。你主要跑哪家的7B？有些模型社区已经有人踩过坑，直接抄配置能少走弯路。

7B这个量级其实vLLM就挺够用了，吞吐比transformers强太多，算子报错一般是模型架构太新或者量化版本的问题，换个官方支持的模型基本没事。TensorRT-LLM性能确实猛，但转engine那套流程每次换模型都要折腾一遍，自己玩真没必要。我平时学习场景直接Ollama起步，省心，等要压测或者上生产再切vLLM。非要纠结的话，先vLLM跑通，遇到瓶颈再考虑TensorRT-LLM也不迟。

自己玩的话真别硬上TensorRT-LLM，光转engine那套就够折腾半天，调参调到你怀疑人生。vLLM其实已经够用了，7B模型吞吐比transformers快好几倍，报错的话建议先确认下CUDA版本和模型架构支不支持，很多坑都是版本对不上。Ollama和llama.cpp胜在开箱即用，但并发一上来就拉胯，看你更在意省心还是在意性能。我现在是vLLM跑服务，本地随手测试就用Ollama，两套切换着来挺舒服的。