大模型部署主流工具对比：Ollama,vLLM,llama.cpp,LM Studio
Ollama简单易用的LLM部署工具
Ollama是一个开源的本地运行和管理大语言模型（LLM）的工具，旨在帮助用户快速在本地设备上部署和管理大模型，如Llama 2和DeepSeek。通过Ollama，用户可以在不依靠云端的情况下实现智能对话、文本天生等功能，保护数据隐私并降低对硬件的要求。
Ollama提供了一个直观且易于使用的命令行界面（CLI），使得纵然黑白技术人员也能轻松安装和使用。别的，它还支持通过HTTP接口和Web UI进行访问，进一步增强了用户体验。
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[*]特点
[*]具备简单直观的命令行界面，操纵便捷，可快速启动模型。
[*]内置了大量预练习模型，涵盖多种不同范例，方便用户选择使用。
[*]支持对模型进行微调，用户能够根据自身需求定制模型。
[*]支持macOS、Windows和Linux体系，具有良好的跨平台兼容性。
[*]优势
[*]部署过程极为简单，纵然是没有深厚技术配景的用户也能轻松上手。
[*]模型管理功能强大，能方便地进行模型的下载、更新和删除操纵。
[*]社区活泼度较高，用户可以在社区中获取帮助和分享履历。
[*]适用场景
[*]得当初学者快速体验大模型，无需复杂配置即可使用。
[*]用于快速验证模型在特定任务上的表现，节流时间。
[*]适用于个人开辟者进行小型项目开辟。
[*]吸引点
[*]简洁的操纵流程降低了使用门槛，让更多人能够参与到大模型应用中。
[*]丰富的模型库提供了多样化的选择，满足不同需求。
[*]不敷之处
[*]对于复杂的定制需求，其功能大概相对有限。
[*]性能优化方面大概不如一些专门针对性能优化的工具。
[*]
安装示例
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 运行示例
ollama run deepseek-r1
vLLM
高性能LLM推理引擎
vLLM（虚拟大型语言模型）是一种由vLLM社区维护的开源代码库，旨在帮助大型语言模型（LLM）更高效地大规模实行计算。vLLM通过优化推理服务器和内存管理技术，显著提升了天生式AI应用的输出速度和性能。
[*]特点
[*]采用了先进的推理加速技术，能够显著提高模型的推理速度。
[*]支持分布式推理，可充分使用多核CPU和GPU资源。
[*]提供了 Python API，方便与其他 Python 项目集成。
[*]优势
[*]高性能的推理本领使得在处理大规模数据或高并发哀求时表现精彩。
[*]分布式推理功能可扩展性强，能根据需求灵活调解计算资源。
[*]与 Python 生态的良好集成，便于开辟者进行二次开辟。
[*]适用场景
[*]适用于需要快速相应的实时应用，如聊天机器人、智能客服等。
[*]处理大规模数据集的推理任务，如大规模文本天生。
[*]得当企业级应用，对性能和可扩展性有较高要求的场景。
[*]吸引点
[*]快速的推理速度能提升用户体验，满足实时交互需求。
[*]分布式推理和良好的扩展性为大规模应用提供了保障。
[*]不敷之处
[*]部署和配置相对复杂，需要一定的技术基础。
[*]对于小型项目或对性能要求不高的场景，大概会显得过于复杂。
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安装示例
pip install vllm 运行示例
vllm serve --host 0.0.0.0 --port 8080 --model-path /modelpath
llama.cpp
CPU 上的轻量级王者
llama.cpp是一个基于C/C++的开源项目，旨在高效地运行大型语言模型（LLM）推理，特别是在本地设备上。它由Georgi Gerganov开辟，专注于轻量级、高性能的模型推理，支持多种硬件平台，包括CPU和GPU。llama.cpp的主要目标是通过最小化设置和优化性能，在本地和云端设备上运行LLM推理，特别得当资源受限的情况。
[*]特点
[*]轻量级实现，对硬件资源的要求较低，可在普通设备上运行。
[*]支持多种量化方法，能够在保证一定精度的条件下大幅淘汰内存使用。
[*]提供了简单的命令行工具，方便进行模型推理。
[*]优势
[*]低资源消耗使得在资源有限的设备上也能运行大模型。
[*]量化技术有效降低了内存需求，提高了模型的运行效率。
[*]开源且代码简洁，便于开辟者进行修改和扩展。
[*]适用场景
[*]适用于在资源受限的设备上进行模型推理，如嵌入式设备、移动设备等。
[*]对内存使用有严格要求的场景，如在内存较小的服务器上部署。
[*]得当开辟者进行模型研究和学习，方便明确模型的推理过程。
[*]吸引点
[*]低资源消耗让更多设备能够运行大模型，扩大了应用范围。
[*]开源代码为开辟者提供了深入研究和定制的时机。
[*]不敷之处
[*]功能相对单一，主要侧重于模型推理，缺乏一些高级的管理和优化功能。
[*]对模型的支持范围大概相对较窄，主要集中在特定范例的模型。
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安装示例
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
# 启动cuda加速 （服务器使用的是nvidia-A10的gpu，编译使用的cuda编译版本）
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release 运行示例
cd llama.cpp/build/bin
./llama-cli -m /models/qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf -co -cnv -p "你是AI助手" -fa -ngl 80 -n 512
LM Studio
LM Studio是一款功能强大的桌面应用程序，旨在让用户能够在本地设备上轻松运行、管理和部署大型语言模型（LLMs），而无需依靠昂贵的云端服务。它降低了使用大语言模型的门槛，提供了离线运行、灵活使用模型和广泛模型兼容性等焦点功能，特别得当开辟者和爱好者使用。
[*]特点
[*]拥有直观的图形用户界面（GUI），操纵方便，无需编写代码。
[*]支持多种模型格式，能轻松集成不同泉源的模型。
[*]提供了可视化的模型配置和管理功能，方便用户进行参数调解。
[*]优势
[*]GUI 界面降低了使用门槛，非技术人员也能轻松使用。
[*]多模型格式支持增加了模型选择的灵活性，用户可以使用不同范例的模型。
[*]可视化配置和管理功能让用户能够直观地调解模型参数，提高效率。
[*]适用场景
[*]得当普通用户进行模型体验和测试，无需具备编程知识。
[*]用于快速比较不同模型在同一任务上的表现，方便选择合适的模型。
[*]适用于非技术部门的人员使用，如市场调研、内容创作等部门。
[*]吸引点
[*]直观的 GUI 界面让操纵变得简单易懂，提高了用户体验。
[*]多模型支持和可视化管理功能为用户提供了便利。
[*]不敷之处
[*]相比命令行工具，在自动化和脚本化方面大概存在一定范围性。
[*]对于复杂的定制需求，GUI 界面大概无法提供充足的灵活性。
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安装示例：
下载地点：Download LM Studio - Mac, Linux, Windows
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对比总结
工具名称特点优势适用场景吸引点不敷之处Ollama有简单直观命令行界面，内置大量预练习模型，支持模型微调部署简单，模型管理功能强，社区活泼初学者体验、快速验证模型、个人开辟者小型项目操纵门槛低，模型选择多复杂定制功能有限，性能优化不敷vLLM采用推理加速技术，支持分布式推理，有 Python API推理性能高，可扩展性强，与 Python 生态集成好实时应用、大规模数据集推理、企业级应用推理速度快，扩展性好保障大规模应用部署配置复杂，小型项目使用大概过于复杂llama.cpp轻量级，支持多种量化方法，有简单命令行工具资源消耗低，量化技术降内存，开源代码简洁资源受限设备、对内存要求高的场景、模型研究学习低资源让更多设备可用，开源便于定制功能单一，模型支持范围窄LM Studio有直观图形用户界面，支持多种模型格式，有可视化配置管理功能操纵方便，多模型格式支持，可视化配置高效普通用户体验测试、比较不同模型、非技术部门使用GUI 界面易懂，多模型支持和可视化管理便利自动化和脚本化有范围，复杂定制灵活性不敷
选择建议
[*] 初学者或个人开辟者进行简单体验和小型项目：可优先选择 Ollama 或 LM Studio。Ollama 操纵简单且模型管理方便，LM Studio 则有直观的图形界面，无需编程知识。
[*] 对推理性能和可扩展性有高要求的企业级应用或实时应用：vLLM 是较好的选择，其推理加速和分布式推理本领能满足大规模数据处理和高并发需求。
[*] 在资源受限设备上运行模型或进行模型研究学习：llama.cpp 更合适，它对硬件资源要求低，且开源代码便于明确和修改。
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