测试显示，llama.cpp在单并发时表现优异，但多并发下性能急剧下降。该引擎缺乏对张量并行和批推理的优化支持，仅适合CPU卸载场景。对比测试表明，在14张RTX3090的服务器上，vLLM使用张量并行处理Llama3-170B模型时达到800token/s，而llama.cpp仅1token/s。专家建议，多GPU环境应优先选择vLLM、ExLlamaV2等支持张量并行的推理引擎。文章还附带了大

这篇文章会从实用角度出发，通过详细的功能对比、真实的使用体验和具体的应用场景，帮助你在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow这五款主流平台中找到最适合自己的那一个。无论你是AI开发者、企业用户，还是刚接触AI的新手，这篇对比分析都能为你提供清晰的选择指南。

AI大模型时代下的爬虫人也需要紧跟智能的潮流，抓住模型发展的契机，使用AI创建新的爬虫定义新的爬虫范式！数据的解析、整理、格式化可以让大模型来提高处理的效率！介绍一个开源llm爬虫框架：Crawl4AI是一个功能全面、性能优越的网络爬虫工具，特别适合需要处理大量网页数据并进行智能分析的场景。

与传统的HuggingFace Transformers相比，vLLM的吞吐量高达24倍，且无需改变模型架构，它采用创新的PagedAttention算法，优化了注意力键和值的管理，从而提升了推理速度，并且其能够有效地利用多核CPU和GPU资源，显著提升LLM的推理速度。相比于ollama，vllm输出的速度更快，支持的并发更高，目前也没有遇到安全问题，稳定性非常好，更适合作为服务器的接口服务来部

本文深入对比了两种大语言模型部署工具Ollama和vLLM的优缺点。Ollama以简单易用、低内存占用和跨平台支持见长，适合个人开发者和小型项目；vLLM专注于高性能推理，优化内存使用并支持多GPU并行，适合企业级应用。文章建议根据项目需求、技术基础和资源状况选择合适工具，为开发者部署大语言模型提供重要参考。

相对来说，容易安装且功能较完善，30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。缺点是如果你的电脑配置不高，问题回答响应时间较长。

人力资源社会保障部有关报告显示，据测算，当前，****我国人工智能人才缺口超过500万，****供求比例达1∶10。它指的是Agent在行动之前，将一个抽象的宏观目标（Goal）拆解为一系列可执行的子步骤（Sub-tasks），并安排执行顺序的过程。如果是模型回答不对，我就改一下提示词，试各种不同的Prompt，直到它答对为止。它能将一个大目标拆解为多个子任务（Sub-goals），通过思维链（C

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