私有化部署大型语言模型（LLM）已成为企业提升数据安全、满足合规要求和实现个性化应用的关键手段。针对不同企业的规模、性能需求及应用场景，选择合适的LLM部署方案尤为重要。以下是基于当前主流方案和开源模型的最佳实践总结。

vLLM与Ollama的特点与选择

vLLM专注于高性能GPU推理，支持多用户并发请求，适合需要大规模、高性能的企业私有网络环境。其优势在于良好的扩展性以及针对GPU和服务器的性能调优，适合对响应速度和并发性能有较高要求的场景。然而，vLLM的部署和调优工程量较大，至少是Ollama的三倍，需求专业的GPU适配和参数调整。

Ollama则提供便捷的本地化部署方案，适合中小企业或需要快速上线的项目。其部署门槛和维护成本相对较低，能够快速实现模型的本地执行，但在大规模高并发时可能无法满足最高性能需求。

企业可根据自身规模、安全合规要求、硬件资源和业务场景，灵活选择vLLM 或 Ollama，甚至二者结合，采用混合云+私有网络的部署策略，既保障数据安全，又提高系统灵活性。

开源模型的选择与考量

目前市场上评价较高的开源模型包括中国的qwen3、GLM4.5，以及国外的Google Gemma 3和Meta的Llama 4。中国开源模型在性能和开放性方面领先，许多国外团队也基于中国开源模型进行定制和微调，但部分国外客户尤其是美国客户对中国模型存在顾虑，可能更倾向选用Gemma 3 或 Llama 4。

• qwen3与GLM4.5：中国开源模型实力强劲，性能优良，广泛被业界认可，适合对性能有较高要求且愿意自主优化的项目。

• Gemma 3：Google DeepMind最新推出，强调单GPU/TPU高效运算，支持大上下文和多模态，尤其适合中小企业、教育和科研，兼顾成本和性能。

• Llama 4：Meta公司的代表作，被广泛应用于多种国外项目，开放度高但部分功能可能有所限制。

私有化部署的工程量与成本考虑

选择vLLM意味着较高的部署复杂度和工程投入，需要优化GPU相关参数和服务器环境，整体工作量是Ollama的3倍以上。而Ollama的便捷快速部署适合快速验证和应用场景落地。

另外，云端私有化选择如Azure OpenAI服务虽然功能全面，但成本较高，企业应权衡开源本地部署与云端服务的成本效益。

总结

• 大规模高性能场景，推荐以vLLM为基础，配合高性能GPU，确保良好扩展性和多用户并发处理能力。

• 快速本地化部署和中小企业，选择Ollama更合适，便于快速上线和运营。

• 模型选择应结合企业客户背景和合规需求，优先考虑qwen3和GLM4.5等国产强势开源模型，或面向部分国际客户则可选用Gemma 3、Llama 4。

• 部署策略可采用混合云+私有网络方式，兼顾灵活性和数据安全。

• 充分评估部署工程量和资源投入，合理规划硬件及技术团队建设。

通过合理选择部署方案和开源模型，企业能够实现安全、性能和成本的最佳平衡，满足私有化LLM应用的多样化需求。