文章对比了7种主流大模型部署框架：Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed，详述各框架的技术架构、优缺点和适用场景。个人开发者推荐Ollama或Transformers；企业高并发场景适合vLLM或SGLang；边缘计算推荐LMDeploy；分布式需求考虑DeepSpeed和ModelScope。合理选型可最大化发挥大模型性能，建议结合业务需求调整参数并监控GPU指标。

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“ 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。”

随着大模型的成本越来越低，以及企业生产中对大模型的定制化需求，越来越多的企业选择在本地部署大模型；这样既满足了数据安全性需求，同样也增加了企业定制化的选择。

但由于大模型是资源大户，再加上并发性需求，因此选择一个好的高性能的大模型部署框架是很多企业都要面临的主要问题。

所以，今天就来介绍几种部署大模型的方式和框架。

企业级大模型部署方案

很多人在学习大模型技术的过程中，可能都尝试过在本地下载和部署一些小模型；比如说使用ollama，gpt4all，LM Studio等。

但在企业级应用中和自己学习有着本质的差别，在企业场景中对大模型的性能，并发，容错，以及成本(包括技术成本和资金成本)都有着更高的要求；因此，本地部署大模型是一项专业的技术领域，而技术人员对不同平台和框架的选择，会直接影响到大模型的效果。

本文将对主流的大模型部署前端框架进行对比，包括Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed

Transformers（Hugging Face）

官网： https://huggingface.co/docs/transformers

技术架构：基于PyTorch/TensorFlow/JAX，提供统一的模型加载、微调和推理接口，支持动态批处理和量化。

优点：模型生态丰富，灵活性强。

缺点：原生推理效率低，多GPU支持复杂。

适用场景：快速原型验证、小规模推理任务。

ModelScope（阿里云）

官网：https://modelscope.cn

技术架构：集成模型开发全生命周期工具链，支持多模态模型。

优点：一站式服务，性能优化。

缺点：生态封闭，灵活性受限。

适用场景：企业级云原生部署、多模态应用。

vLLM

官网： https://vllm.readthedocs.io

技术架构：PagedAttention和Continuous Batching，显存利用率高，支持高并发请求。

优点：吞吐量极高，兼容性广。

缺点：依赖Linux/CUDA，模型转换成本高。

适用场景：高并发在线服务。

LMDeploy（零一万物）

官网： https://github.com/InternLM/lmdeploy

技术架构：Turbomind引擎和W4A16量化，优化短文本多并发。

优点：低延迟，轻量化部署。

缺点：社区生态较小，长上下文支持弱。

适用场景：实时对话系统、边缘计算。

Ollama

官网： https://ollama.ai

技术架构：基于llama.cpp的轻量级封装，支持CPU/GPU混合推理。

优点：极简部署，跨平台支持。

缺点：性能有限，功能单一。

适用场景：个人开发者测试、教育场景。

SGLang

官网： https://github.com/sgl-project/sglang

技术架构：RadixAttention和结构化输出优化，支持JSON/XML格式生成加速。

优点：企业级性能，多模态支持。

缺点：学习成本高，硬件要求高。

适用场景：企业级高并发服务、需结构化输出的应用。

DeepSpeed

官网：https://www.deepspeed.ai/inference

技术架构：ZeRO-Inference和Tensor Parallelism，支持超大规模模型推理。

优点：分布式优化，无缝衔接训练。

缺点：配置复杂，延迟较高。

适用场景：大规模分布式推理、与训练流程集成的场景。

总结与选型建议

• 个人开发者：优先使用Ollama（零配置）或Transformers（灵活）。
• 企业高并发场景：选择vLLM（吞吐量）或SGLang（结构化输出）。
• 边缘计算/实时交互：LMDeploy的低延迟特性最佳。
• 分布式需求：DeepSpeed和ModelScope支持多节点扩展。

通过合理选择框架，开发者可最大化发挥大模型的性能潜力。建议结合业务需求参考官方文档调整参数，并监控GPU显存与吞吐量指标。

随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习AI大模型呢？

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（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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