在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

LLaMA-Factory是中文友好型大模型训练框架，本文详细介绍了从安装配置、数据准备、模型下载到训练脚本编写的完整流程。重点提供了基于DeepSpeed的分布式训练脚本示例，包括LoRA微调参数配置，以及训练后的模型合并与推理方法。项目结构清晰，文档完善，特别适合中文用户快速上手大模型微调任务。对于希望尝试大模型训练的同学来说，从 LLaMA-Factory 入手是一个非常不错的选择！在实际工

Ollama 和 vLLM各有千秋，选择哪种方案取决于具体需求。如果需要一个简单易用、快速部署的LLM解决方案，并且对推理速度要求不高，那么Ollama是不错的选择。如果追求高性能的LLM推理，并且具备一定的技术基础，那么vLLM更适合。

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某双一流大学硕士生，也最近刚好准备参加 2024年秋招，在找大模型算法岗实习中，遇到了很多有意思的面试，所以将这些面试题记录下来，并分享给那些和我一样在为一份满意的offer努力着的小伙伴们！！！

vLLM 是一个用于大型语言模型（LLM）推理和服务的快速且易于使用的库。

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本文系统综述了基于大型语言模型(LLM)的智能体，将其视为通往通用人工智能的潜在路径。文章详细阐述了LLM智能体的定义、核心组件（规划、记忆、反思等）、与强化学习智能体的对比，以及单智能体和多智能体系统的架构。同时介绍了主流数据集、基准测试，探讨了在自然科学、工程系统等领域的应用前景，并分析了LLM固有约束、安全信任等挑战及持续学习、多模态融合等发展趋势。

是一种基于注意力机制的图神经网络（GNN）模型，专为动态知识图谱的学习而设计。它结合了图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）和异构图 Transformer（Heterogeneous Graph Transformer, HGT）的特点。AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识