vLLM vs 
LMDeploy
vLLM vs LMDeploy a confronto per il 2026 — caratteristiche, licenza, facilità d'uso, prestazioni e quale scegliere. Servizio ad alta capacità per la produzione vs Toolkit per comprimere e servire LLM.
Aggiornato regolarmente · curato da olud.ai
vLLM vs LMDeploy a colpo d'occhio
| Spec | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Categoria | Server di inferenza | Server di inferenza |
| Tipo | Server di inferenza | Server di inferenza |
| Licenza | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| Esegue localmente | Auto-ospitato | Auto-ospitato |
| Lingua principale | Python | Python |
| Facilità d'uso | Avanzato | Avanzato |
| Migliore per | team di produzione che servono modelli su larga scala | team che ottimizzano il servizio quantizzato |
| Stelle GitHub | 89.7k | 8k |
Confronto delle caratteristiche
| Caratteristica | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| API compatibile con OpenAI | ✓ | ✓ |
| Batching continuo | ✓ | ✓ |
| Quantizzazione | ✓ | ✓ |
| Multi-GPU | ✓ | ✓ |
| Output strutturato | ✓ | ✗ |
| Docker | ✓ | ✓ |
Come si comportano vLLM e LMDeploy
| Criterio | vLLM | LMDeploy |
|---|---|---|
| Popolarità | 4.5 | 3.0 |
| Manutenzione | 5.0 | 5.0 |
| Facilità d'uso | 2.5 | 2.5 |
| Privacy | 4.5 | 4.5 |
| Libertà di licenza | 5.0 | 5.0 |
I punteggi sono calcolati automaticamente da segnali pubblici — stelle GitHub (popolarità), attività recente dei commit (manutenzione), tipo di licenza (libertà), design locale-prima (privacy) e complessità di onboarding (facilità d'uso). Indicativo, non un verdetto.
Cosa è ciascuno
vLLM
vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alta capacità che utilizza PagedAttention per massimizzare l'utilizzo della GPU, la scelta predefinita per servire modelli open a grande scala.
- Massima capacità di throughput tramite PagedAttention
- Server compatibile con OpenAI, ampio supporto per modelli
- Lo standard de facto per il servizio in produzione
LMDeploy
LMDeploy è un toolkit per comprimere, quantizzare e servire LLM con un alto throughput di richieste tramite il suo motore TurboMind.
- Alto throughput tramite il motore TurboMind
- Quantizzazione e compressione integrate
- Gestione efficiente della cache KV
Differenze chiave
vLLM è un server di inferenza, mentre LMDeploy è un server di inferenza. In breve, vLLM è adatto ai team di produzione che servono modelli su larga scala, e LMDeploy è adatto ai team che ottimizzano il servizio quantizzato.
Quale dovresti scegliere?
Scegli vLLM per i team di produzione che servono modelli su larga scala. Scegli LMDeploy per i team che ottimizzano il servizio quantizzato.
Raramente c'è un vincitore — molte configurazioni utilizzano entrambi. La scelta giusta dipende dall'hardware, dalle competenze del tuo team e se dai valore alla semplicità o al controllo.
Domande frequenti
È più facile usare vLLM o LMDeploy?
Entrambi si trovano a un livello simile (Avanzato). La tua scelta dovrebbe dipendere dall'adattamento piuttosto che dalla difficoltà.
vLLM e LMDeploy sono gratuiti?
vLLM è gratuito e open source (Apache-2.0), e LMDeploy è gratuito e open source (Apache-2.0). Nessuno addebita per il software di base.
Posso eseguire vLLM e LMDeploy localmente?
vLLM: self-hosted · LMDeploy: self-hosted. Entrambi possono essere utilizzati senza inviare i tuoi dati a un cloud di terze parti dove la loro configurazione lo consente.
vLLM vs LMDeploy — quale dovrei scegliere nel 2026?
Scegli vLLM per i team di produzione che servono modelli su larga scala. Scegli LMDeploy per i team che ottimizzano il servizio quantizzato.
Le persone confrontano anche
Esplora più AI open-source
Sfoglia migliaia di strumenti, modelli e progetti di AI open-source — tutti curati in un unico posto, aggiornati quotidianamente.
Esplora la directory →