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自架推論伺服器怎麼選:從 Ollama 到 Xinference,六套工具的定位與取捨

自架推論伺服器分三層:執行引擎(llama.cpp)、服務引擎(vLLM、SGLang)、模型管理平台(Ollama、Xinference、Triton)。選對層級比選對工具重要——先問你的瓶頸在排程還是在部署流程,再決定複雜度放在哪裡。

Xinference:一個平台管 LLM、Embedding、語音與圖像模型的自架推論伺服器

Xinference 把 vLLM、SGLang、llama.cpp、Transformers、MLX 五種後端包在同一個管理層,用 Web UI 和 OpenAI 相容 API 統一管理 LLM、embedding、rerank、語音和圖像模型,適合需要多類型模型共存的自架部署;但管理層的解析邏輯也讓攻擊面比純 serving engine 大(CVE-2026-61539 是案例)。