Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。

本文将手把手教你使用高性能推理引擎vLLM部署Qwen大模型，并提供Python和Java两种语言的实现代码，帮助不同技术背景的开发者快速上手。

LLaMA Factory微调后的大模型Chat对话效果，与该模型使用vLLM推理架构中的对话效果，可能会出现不一致的情况。

今天我们就来深入解析两款主流的大模型推理引擎——vLLM和Ollama，帮助您做出正确的技术选型。

如果你一直在用Ollama进行本地LLM实验，现在想转向vLLM以获得生产级性能，这篇文章的主要目的是讲解这两个框架的区别，探讨选择正确框架的重要性，并提供一步步的指导。

在本专栏的前面文章基于Spring AI MCP实现了本地 ChatBI 问答应用，本文还是依据该场景，采用 LangChain + vLLM + Qwen3-32B + MCP 技术栈构建该流程

MindSpeed LLM作为昇腾AI生态的重要技术支撑，专为大规模语言模型设计，具有超强的计算能力和灵活的开发支持。

模型微调通常来说，虽然可以提高任务的效果，但通常来说，微调的成本远大于提示词调优，模型微调相对来说复杂性高、资源需求大而且成本高。

我看过很多 LangChain 教程，大多数上来就是"什么是 Agent""什么是 RAG"，看完脑子里全是词，手上什么都没有。

整体来看，这一讲的核心结论是：AI Agent 时代，比拼的不只是模型本身，而是上下文管理、任务组织和人类设定目标与边界的能力。