【大模型进阶】视频课程1：大模型部署到三种方式-优快云博客

你希望了解Ollama、vLLM、LMDeploy三种大模型部署方式的核心区别和特点，我会从部署定位、核心优势、适用场景、操作难度四个维度为你做清晰梳理：

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Ollama 是一款主打**“零门槛、轻量级”**的本地大模型部署工具，核心定位是让普通用户无需复杂配置即可快速运行大模型。

操作极简：无需手动处理模型权重转换、环境配置（内置依赖封装），通过简单命令即可完成部署和调用，例如 ollama run llama3 一键拉取并运行Llama 3模型，新手友好度拉满。
轻量灵活：支持自动适配本地硬件（CPU/GPU自动切换），占用资源可控，适合个人开发者、本地测试、小型场景试用，支持常见模型格式（如GGUF），可快速切换不同模型。
功能聚焦：核心满足“快速运行模型”的基础需求，提供REST API调用接口，但在高性能优化（如高并发、显存利用率）上弱于vLLM和LMDeploy。
适用场景：个人本地体验大模型、小型项目原型验证、无复杂部署需求的单机使用。

vLLM 是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能大模型推理部署引擎，核心定位是解决大模型推理中的“高并发、低延迟、高显存利用率”问题。

核心优势：PagedAttention 技术：这是vLLM的核心竞争力，通过借鉴操作系统的分页内存管理思想，高效复用显存空间，大幅提升显存利用率（相比传统部署方式可提升数倍），同时支持高并发请求处理，延迟显著降低。
通用性强：支持绝大多数主流大模型架构（Llama、GPT-2、GPT-3、Falcon等），兼容Hugging Face模型格式，无需额外修改模型即可部署，支持CPU/GPU（以GPU为主）。
部署难度中等：需要手动配置Python环境、CUDA依赖（针对GPU部署），提供命令行和API接口，适合有一定技术基础的开发者或企业级场景。
适用场景：高并发的API服务部署、企业级大模型应用、需要低延迟推理的场景（如智能客服、内容生成平台）、多用户同时调用的场景。

LMDeploy 是上海人工智能实验室推出的大模型全流程部署与优化平台，核心定位是为企业级场景提供“从模型优化到部署上线”的端到端解决方案，功能覆盖更全面。

核心优势：全流程优化+丰富功能
- 内置多种优化技术（如Tensor Parallelism、显存优化、量化压缩等），兼顾推理性能和资源占用；
- 支持模型量化（4bit/8bit等），在不显著损失精度的前提下大幅降低显存消耗；
- 提供多场景部署支持（单机部署、集群部署、云原生部署），还支持流式输出、多轮对话等实用功能。
企业级属性：文档完善、兼容性强（支持Llama、Qwen、ChatGLM等主流国产/海外模型），提供监控、运维相关配套能力，相比vLLM更偏向“工程化落地”。
部署难度略高：功能丰富对应的配置项更多，需要熟悉大模型部署的工程细节，适合企业研发团队、规模化部署场景。
适用场景：企业级大模型规模化部署、国产模型优先适配场景、需要量化压缩+集群部署的复杂业务、对运维监控有要求的生产环境。

维度	Ollama	vLLM	LMDeploy
核心定位	新手友好、轻量试用	高性能、高并发推理	企业级、全流程部署
操作难度	极低（一键部署）	中等（需配置环境）	较高（工程化配置）
性能表现	基础满足，无极致优化	显存利用率高、延迟低	兼顾性能与可扩展性
适用人群	个人用户、新手开发者	技术开发者、中小企业	企业研发团队、运维团队
核心亮点	极简易用、快速上手	PagedAttention 技术	全流程优化、企业级特性