大模型部署主流工具对比：Ollama,vLLM,llama.cpp,LM Studio

原创已于 2025-03-26 17:25:09 修改 · 2.9k 阅读

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#llama #linux #人工智能 #ai

于 2025-03-25 16:22:40 首次发布

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‌Ollama

简单易用的LLM部署工具

‌Ollama‌是一个开源的本地运行和管理大语言模型（LLM）的工具，旨在帮助用户快速在本地设备上部署和管理大模型，如Llama 2和DeepSeek。通过Ollama，用户可以在不依赖云端的情况下实现智能对话、文本生成等功能，保护数据隐私并降低对硬件的要求。‌

Ollama提供了一个直观且易于使用的命令行界面（CLI），使得即使是非技术人员也能轻松安装和使用。此外，它还支持通过HTTP接口和Web UI进行访问，进一步增强了用户体验。

特点
- 具备简单直观的命令行界面，操作便捷，可快速启动模型。
- 内置了大量预训练模型，涵盖多种不同类型，方便用户选择使用。
- 支持对模型进行微调，用户能够根据自身需求定制模型。
- 支持macOS、Windows和Linux系统，具有良好的跨平台兼容性。
优势
- 部署过程极为简单，即使是没有深厚技术背景的用户也能轻松上手。
- 模型管理功能强大，能方便地进行模型的下载、更新和删除操作。
- 社区活跃度较高，用户可以在社区中获取帮助和分享经验。
适用场景
- 适合初学者快速体验大模型，无需复杂配置即可使用。
- 用于快速验证模型在特定任务上的表现，节省时间。
- 适用于个人开发者进行小型项目开发。
吸引点
- 简洁的操作流程降低了使用门槛，让更多人能够参与到大模型应用中。
- 丰富的模型库提供了多样化的选择，满足不同需求。
不足之处
- 对于复杂的定制需求，其功能可能相对有限。
- 性能优化方面可能不如一些专门针对性能优化的工具。

安装示例

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

运行示例

ollama run deepseek-r1

vLLM

高性能LLM推理引擎

‌vLLM（虚拟大型语言模型）‌是一种由vLLM社区维护的开源代码库，旨在帮助大型语言模型（LLM）更高效地大规模执行计算。vLLM通过优化推理服务器和内存管理技术，显著提升了生成式AI应用的输出速度和性能。

特点
- 采用了先进的推理加速技术，能够显著提高模型的推理速度。
- 支持分布式推理，可充分利用多核CPU和GPU资源。
- 提供了 Python API，方便与其他 Python 项目集成。
优势
- 高性能的推理能力使得在处理大规模数据或高并发请求时表现出色。
- 分布式推理功能可扩展性强，能根据需求灵活调整计算资源。
- 与 Python 生态的良好集成，便于开发者进行二次开发。
适用场景
- 适用于需要快速响应的实时应用，如聊天机器人、智能客服等。
- 处理大规模数据集的推理任务，如大规模文本生成。
- 适合企业级应用，对性能和可扩展性有较高要求的场景。
吸引点
- 快速的推理速度能提升用户体验，满足实时交互需求。
- 分布式推理和良好的扩展性为大规模应用提供了保障。
不足之处
- 部署和配置相对复杂，需要一定的技术基础。
- 对于小型项目或对性能要求不高的场景，可能会显得过于复杂。

安装示例

pip install vllm

运行示例

vllm serve --host 0.0.0.0 --port 8080 --model-path /modelpath

llama.cpp

CPU 上的轻量级王者

‌llama.cpp‌是一个基于C/C++的开源项目，旨在高效地运行大型语言模型（LLM）推理，特别是在本地设备上。它由Georgi Gerganov开发，专注于轻量级、高性能的模型推理，支持多种硬件平台，包括CPU和GPU。llama.cpp的主要目标是通过最小化设置和优化性能，在本地和云端设备上运行LLM推理，特别适合资源受限的环境。‌

特点
- 轻量级实现，对硬件资源的要求较低，可在普通设备上运行。
- 支持多种量化方法，能够在保证一定精度的前提下大幅减少内存使用。
- 提供了简单的命令行工具，方便进行模型推理。
优势
- 低资源消耗使得在资源有限的设备上也能运行大模型。
- 量化技术有效降低了内存需求，提高了模型的运行效率。
- 开源且代码简洁，便于开发者进行修改和扩展。
适用场景
- 适用于在资源受限的设备上进行模型推理，如嵌入式设备、移动设备等。
- 对内存使用有严格要求的场景，如在内存较小的服务器上部署。
- 适合开发者进行模型研究和学习，方便理解模型的推理过程。
吸引点
- 低资源消耗让更多设备能够运行大模型，扩大了应用范围。
- 开源代码为开发者提供了深入研究和定制的机会。
不足之处
- 功能相对单一，主要侧重于模型推理，缺乏一些高级的管理和优化功能。
- 对模型的支持范围可能相对较窄，主要集中在特定类型的模型。

安装示例

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git

cd llama.cpp

# 启动cuda加速 （服务器使用的是nvidia-A10的gpu，编译使用的cuda编译版本）

cmake -B build -DGGML_CUDA=ON

cmake --build build --config Release

运行示例

cd llama.cpp/build/bin

./llama-cli -m /models/qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf  -co -cnv -p "你是AI助手" -fa -ngl 80 -n 512

LM Studio

‌LM Studio是一款功能强大的桌面应用程序，旨在让用户能够在本地设备上轻松运行、管理和部署大型语言模型（LLMs），而无需依赖昂贵的云端服务‌‌。它降低了使用大语言模型的门槛，提供了离线运行、灵活使用模型和广泛模型兼容性等核心功能，特别适合开发者和爱好者使用。‌

特点
- 拥有直观的图形用户界面（GUI），操作方便，无需编写代码。
- 支持多种模型格式，能轻松集成不同来源的模型。
- 提供了可视化的模型配置和管理功能，方便用户进行参数调整。
优势
- GUI 界面降低了使用门槛，非技术人员也能轻松使用。
- 多模型格式支持增加了模型选择的灵活性，用户可以使用不同类型的模型。
- 可视化配置和管理功能让用户能够直观地调整模型参数，提高效率。
适用场景
- 适合普通用户进行模型体验和测试，无需具备编程知识。
- 用于快速比较不同模型在同一任务上的表现，方便选择合适的模型。
- 适用于非技术部门的人员使用，如市场调研、内容创作等部门。
吸引点
- 直观的 GUI 界面让操作变得简单易懂，提高了用户体验。
- 多模型支持和可视化管理功能为用户提供了便利。
不足之处
- 相比命令行工具，在自动化和脚本化方面可能存在一定局限性。
- 对于复杂的定制需求，GUI 界面可能无法提供足够的灵活性。

安装示例：

下载地址：Download LM Studio - Mac, Linux, Windows

对比总结

工具名称	特点	优势	适用场景	吸引点	不足之处
Ollama	有简单直观命令行界面，内置大量预训练模型，支持模型微调	部署简单，模型管理功能强，社区活跃	初学者体验、快速验证模型、个人开发者小型项目	操作门槛低，模型选择多	复杂定制功能有限，性能优化不足
vLLM	采用推理加速技术，支持分布式推理，有 Python API	推理性能高，可扩展性强，与 Python 生态集成好	实时应用、大规模数据集推理、企业级应用	推理速度快，扩展性好保障大规模应用	部署配置复杂，小型项目使用可能过于复杂
llama.cpp	轻量级，支持多种量化方法，有简单命令行工具	资源消耗低，量化技术降内存，开源代码简洁	资源受限设备、对内存要求高的场景、模型研究学习	低资源让更多设备可用，开源便于定制	功能单一，模型支持范围窄
LM Studio	有直观图形用户界面，支持多种模型格式，有可视化配置管理功能	操作方便，多模型格式支持，可视化配置高效	普通用户体验测试、比较不同模型、非技术部门使用	GUI 界面易懂，多模型支持和可视化管理便利	自动化和脚本化有局限，复杂定制灵活性不足

选择建议

初学者或个人开发者进行简单体验和小型项目：可优先选择 Ollama 或 LM Studio。Ollama 操作简单且模型管理方便，LM Studio 则有直观的图形界面，无需编程知识。
对推理性能和可扩展性有高要求的企业级应用或实时应用：vLLM 是较好的选择，其推理加速和分布式推理能力能满足大规模数据处理和高并发需求。
在资源受限设备上运行模型或进行模型研究学习：llama.cpp 更合适，它对硬件资源要求低，且开源代码便于理解和修改。