vLLM vs 
LMDeploy
vLLM vs LMDeploy comparés pour 2026 — fonctionnalités, licence, facilité d'utilisation, performance et lequel choisir. Service à haut débit pour la production vs Outil pour compresser et servir des LLM.
Mis à jour régulièrement · curé par OpenSourceAI.tech
vLLM vs LMDeploy en un coup d'œil
| Spécification | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Catégorie | Serveur d'inférence | Serveur d'inférence |
| Type | Serveur d'inférence | Serveur d'inférence |
| Licence | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| S'exécute localement | Auto-hébergé | Auto-hébergé |
| Langue principale | Python | Python |
| Facilité d'utilisation | Avancé | Avancé |
| Meilleur pour | équipes de production servant des modèles à grande échelle | équipes optimisant le service quantifié |
| Étoiles GitHub | 87.6k | 8k |
Comparaison des fonctionnalités
| Fonctionnalité | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| API compatible OpenAI | ✓ | ✓ |
| Batching continu | ✓ | ✓ |
| Quantification | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Sortie structurée | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Comment vLLM et LMDeploy se comparent
| Critère | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Popularité | 4.5 | 2.5 |
| Maintenance | 5.0 | 5.0 |
| Facilité d'utilisation | 2.5 | 2.5 |
| Confidentialité | 4.5 | 4.5 |
| Liberté de licence | 5.0 | 5.0 |
Les scores sont calculés automatiquement à partir de signaux publics — étoiles GitHub (popularité), activité récente de commit (maintenance), type de licence (liberté), conception locale (confidentialité) et complexité d'intégration (facilité d'utilisation). Indicatif, pas un verdict.
Ce que chacun est
vLLM
vLLM est un moteur d'inférence et de service à haut débit utilisant PagedAttention pour maximiser l'utilisation du GPU, le choix par défaut pour servir des modèles ouverts à grande échelle.
- Débit de premier ordre via PagedAttention
- Serveur compatible OpenAI, large support de modèles
- La norme de facto pour le service en production
LMDeploy
LMDeploy est un ensemble d'outils pour compresser, quantifier et servir des LLM avec un haut débit de requêtes via son moteur TurboMind.
- Haut débit via le moteur TurboMind
- Quantification et compression intégrées
- Gestion efficace du cache KV
Principales différences
vLLM est un serveur d'inférence, tandis que LMDeploy est un serveur d'inférence. En résumé, vLLM convient aux équipes de production servant des modèles à grande échelle, et LMDeploy convient aux équipes optimisant le service quantifié.
Lequel devriez-vous choisir ?
Choisissez vLLM pour les équipes de production servant des modèles à grande échelle. Choisissez LMDeploy pour les équipes optimisant le service quantifié.
Il n'y a rarement un gagnant — de nombreuses configurations utilisent les deux. Le bon choix dépend de votre matériel, des compétences de votre équipe et de votre préférence pour la simplicité ou le contrôle.
Questions fréquemment posées
vLLM ou LMDeploy est-il plus facile à utiliser ?
Les deux sont à un niveau similaire (Avancé). Votre choix devrait dépendre de l'adéquation plutôt que de la difficulté.
vLLM et LMDeploy sont-ils gratuits ?
vLLM est gratuit et open source (Apache-2.0), et LMDeploy est gratuit et open source (Apache-2.0). Aucun ne facture pour le logiciel de base.
Puis-je exécuter vLLM et LMDeploy localement ?
vLLM : auto-hébergé · LMDeploy : auto-hébergé. Les deux peuvent être utilisés sans envoyer vos données à un cloud tiers où leur configuration le permet.
vLLM vs LMDeploy — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez vLLM pour les équipes de production servant des modèles à grande échelle. Choisissez LMDeploy pour les équipes optimisant le service quantifié.
Les gens comparent aussi
Explorez plus d'IA open-source
Parcourez des milliers d'outils, modèles et projets d'IA open-source — tous regroupés au même endroit, mis à jour quotidiennement.
Explorez le répertoire →