一文带你了解大模型部署的七种方案

近年来，随着大规模预训练模型（LLM）的蓬勃发展，如何将这些模型高效、可靠地投入生产成为业界关注的热点。不同团队对部署方案的需求差异巨大：有的注重零代码快速上线，有的追求极致的吞吐与低延迟，有的强调端边协同，有的倾向本地化轻量化。面对纷繁复杂的部署选型，本文汇总并深度解析七种代表性方案，帮助架构师与工程师们快速对比与决策。

轻口味

3103人浏览 · 2025-05-06 12:30:00

轻口味 · 2025-05-06 12:30:00 发布

背景与概述

1. Transformers（Hugging Face）部署

1.1 核心定位

Hugging Face Transformers 是最成熟的开源生态，集成了上千个预训练模型以及丰富的推理管道和示例代码，覆盖 NLP、CV、Speech 等多模态场景 (Hugging Face)。

1.2 部署方式

零代码 SageMaker Inference Toolkit
通过 AWS SageMaker Inference Toolkit，可直接将 Transformers 模型打包成容器，并一键发布为实时 API Endpoint：

from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel
huggingface_model = HuggingFaceModel(
    model_data="s3://your-bucket/model.tar.gz",
    role="SageMakerRole",
    transformers_version="4.31",
    pytorch_version="2.0",
    py_version="py310"
)
endpoint = huggingface_model.deploy(instance_type="ml.g5.2xlarge",
                                    initial_instance_count=1)

(Hugging Face)

Hugging Face Inference Endpoints
在 HF 平台上创建托管式推理端点，支持自动扩缩容、版本管理与监控。只需在 Web 控制台几步即可完成部署，极大降低运维门槛 (Hugging Face)。
自建容器 + Kubernetes
可利用 Dockerfile 自定义镜像，内置 transformers 与 uvicorn，在 Kubernetes 集群中通过 Deployment 与 HPA 管理，适合混合云 / 私有云场景。

1.3 性能优化

动态批处理：结合 SageMaker 或自建推理框架，实现请求合并与延迟平衡。
ONNX 导出与 TensorRT 加速：可将模型转换为 ONNX 格式，并在 NVIDIA Triton Server 中执行，以进一步降低延迟。

2. ModelScope 部署

2.1 核心定位

ModelScope（魔搭）是阿里巴巴开源的“模型即服务”平台，集成了模型管理、评估、导出与一键部署，便于快速构建 MLOps 流水线 (ModelScope 魔搭社区)。

2.2 部署方式

PAI EAS 一键部署
登录阿里云 PAI 控制台，在「模型在线服务（EAS）」中选择 ModelScope 模型，即可完成场景化部署，只需配置模型、版本与实例规格等参数 (阿里云帮助中心)。

本地容器化部署

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope-agent:v0.3.0
docker run -ti --net host \
  -v /data/work:/data/work \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope-agent:v0.3.0 bash
cd /data/work
modelscope-agent start --model your_model_id --port 8000

(ModelScope 魔搭社区)

2.3 应用场景

金融风控、内容审核、智能推荐等需快速迭代与多模型共存的业务，ModelScope 的端到端一站式体验尤为高效。

3. vLLM 部署

3.1 核心定位

vLLM 由 UC Berkeley Sky Computing Lab 开发，专注于大模型的高吞吐低延迟推理，采用 PagedAttention 管理 KV 缓存，实现对超长上下文的高效支持 (vLLM, sky.cs.berkeley.edu)。

3.2 部署方式

Python API / CLI

pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.api_server --model facebook/opt-13b --port 8000

Kubernetes 集群
将上述服务打包为容器，并结合 HPA 自动扩缩容，适配多租户场景。

3.3 性能调优

PagedAttention：通过分页加载键值对，显著降低显存占用。
多模型并行：可与 DeepSpeed 配合，进一步提升吞吐与 GPU 利用率。

4. LMDeploy 部署

4.1 核心定位

LMDeploy 是 MMRazor & MMDeploy 团队推出的工具链，集成压缩、并行与高性能 CUDA 内核，提供持续批处理（persistent batching）等创新技术，相比 vLLM 吞吐提升 1.8× (GitHub, LMDeploy)。

4.2 使用示例

pip install lmdeploy
lmdeploy serve --model facebook/opt-6.7b --engine TurboMind --port 9000

支持 PyTorch 与 Custom CUDA 引擎切换，方便根据硬件环境优化性能。

4.3 典型场景

大规模并发请求，如智能客服、在线教育问答，对于持续批处理能力有强需求时，LMDeploy 表现突出。

5. Ollama 本地化部署

5.1 核心定位

Ollama 提供轻量化的本地 CLI 框架，完全兼容 OpenAI API 输入输出规范，适合在边测边迭代或资源受限环境下进行快速试验 (Medium, apidog)。

5.2 快速上手

# 安装 Ollama
curl -sSf https://ollama.com/install.sh | sh

# 运行模型
ollama run llama3.2 "给我讲个故事"

# 启动服务
ollama serve llama3.2 --port 11434

5.3 特点与扩展

完全本地化：无须云端依赖，数据隐私性高。
Docker 支持：可将 Ollama 镜像化，结合 Streamlit/Gradio 快速构建 Web UI。

6. SGLang 部署

6.1 核心定位

SGLang 是一款面向大语言与视觉语言模型的快速服务框架，通过后端运行时与前端 DSL（Domain-Specific Language）协同设计，实现更精细的交互控制与扩展性 (GitHub, ROCm 博客)。

6.2 部署流程

git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git
cd sglang && pip install -e .
sglang serve --model path/to/model --port 8080

6.3 典型应用

多模态交互系统，如智能客服机器人，可灵活定义 DSL 脚本，实现复杂对话与视觉分析请求。

7. DeepSpeed 部署

7.1 核心定位

DeepSpeed 是微软开源的深度学习优化库，支持 ZeRO 系列并行、优化内核、量化与多阶段 Offload，覆盖训练与推理全流程，助力超大模型部署 (DeepSpeed, Hugging Face)。

7.2 集成示例

from transformers import AutoModelForCausalLM
import deepspeed

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt-j-6b")
ds_engine = deepspeed.init_inference(model,
                                     mp_size=2,
                                     dtype=torch.float16,
                                     replace_method="auto")