本地大语言模型部署工具对比：Ollama vs LM Studio 如何选择适合自己的 AI 助手

最新推荐文章于 2025-03-20 17:10:32 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 语言模型 自然语言处理
原文链接：https://blog.eimoon.com/p/comparison-local-llm-deployment-tools-ollama-vs-lm-studio/
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一、llama.cpp 基础介绍

llama.cpp 是 Meta 开源的一个高效、轻量级的 LLaMA 语言模型实现。
llama.cpp的logo

作为 LLaMA 模型的 C++ 移植版本，llama.cpp 相比原始 Python 实现具有更快的推理速度和更低的内存占用。该项目由 Georgi Gerganov 于 2023 年 3 月创建，目前已获得数百位开发者的贡献。

其最大特点是让普通用户能够在个人电脑等消费级硬件上运行大语言模型，无需依赖高端 GPU。通过各种量化技术，llama.cpp 可以显著降低模型体积和内存占用，同时保持良好的性能表现。

值得一提的是，llama.cpp 不仅支持 Meta 的 LLaMA 模型，目前已扩展到支持 37 种不同的模型。它也启发了许多优秀项目的诞生，如 LM Studio 和 Ollama 等都是基于 llama.cpp 构建的。

主要特点

  • 采用 C++ 开发，专注于模型推理优化
  • 支持多平台：Windows、Linux、macOS、Android 甚至树莓派
  • 通过 4-bit、GGUF 量化技术，大幅降低显存需求
  • 支持在 8GB 显存的消费级显卡上运行大型模型

适用场景

  • 适合开发者在本地轻量级运行大语言模型
  • 适用于手机、嵌入式设备等边缘计算场景
  • 特别适合需要离线使用的场景

局限性

  • 仅支持模型推理，不支持模型训练
  • GPU 推理速度不及 vLLM（后者采用 PagedAttention 技术）
  • 接口相对底层，对新手不够友好

二、Ollama：让本地 AI 部署更简单

Ollama（全称"optimized llama"）由 Jeffrey Morgan 于 2023 年 7 月创立，是一个让用户能够便捷使用本地大语言模型的工具。它以安装简单、使用方便而闻名，特别适合初学者和非技术用户。

Ollama 支持创建自定义模型并运行多种预训练模型，完全开源，促进了社区协作。Ollama默认使用的是命令行的形式，没有自带图形化界面，如果你想要类似 ChatGPT 的网页交互体验，可以参考社区提供的客户端列表，或者使用浏览器插件Page Assist

核心优势

  • 对 llama.cpp 进行了友好封装，提供简洁的命令行和 API 接口
  • 完善的模型管理功能：支持拉取、存储、运行各类 GGUF 格式模型
  • 采用类 Docker 的容器化设计，支持通过 Modelfile 打包分发模型
  • 自动识别并利用 GPU 加速（如果硬件支持）

使用场景

  • 适合想要本地运行 AI 但不愿深入技术细节的用户
  • 开发者快速测试和部署大语言模型
  • 需要通过 API 集成到其他应用的场景

三、vLLM：面向生产环境的高性能推理框架

alt text vLLM 是一个专为 GPU 优化的高吞吐量推理框架，特别适合云端大规模部署。

技术特点

  • 基于 Python + CUDA 开发，深度整合 PyTorch
  • 创新性的 PagedAttention 算法优化显存管理
  • 支持连续批处理，可并行处理多个请求
  • 原生支持主流模型架构，无需格式转换
  • 提供兼容 OpenAI 的 API 服务

应用场景

  • 高并发的生产环境部署
  • 要求低延迟、高吞吐的 GPU 推理
  • 大规模模型服务部署

四、LM Studio：面向桌面用户的 AI 助手

LM Studio界面
LM Studio 是一款专注于本地大语言模型交互的桌面工具。它提供了直观的用户界面，支持模型发现、下载和运行，并内置了聊天界面。相比 Ollama，LM Studio 在用户界面方面更加友好，同时提供了更多来自 Hugging Face 等平台的模型选择。

产品特点

  • 基于 llama.cpp 开发，提供图形界面，无需命令行操作
  • 专注桌面端用户体验（区别于 Ollama 的命令行导向）
  • 支持 GGUF 格式模型的下载、管理和运行
  • 支持 Windows 和 macOS，内置 GPU 加速

适用人群

  • 偏好图形界面的非技术用户
  • 需要本地 AI 写作、问答服务的用户
  • 寻找轻量级离线 AI 助手的用户

不足之处

  • 不适合规模化部署
  • 推理性能不及 vLLM
  • 扩展性有限，缺乏类似 Ollama Modelfile 的配置能力
  • 没有开源

五、总结

特性llama.cppOllamavLLMLM Studio
核心定位CPU/边缘推理开发者本地工具生产级 GPU 服务非开发者桌面应用
用户界面命令行CLI + 简单 APIAPI 服务器图形化界面 (GUI)
硬件依赖CPUCPU（可选 GPU）GPUCPU/GPU 自动适配
模型兼容性GGUF/GGML 格式多格式（依赖后端）HuggingFace 原生HuggingFace 格式
部署复杂度需手动配置一键运行需调优和集群部署零配置，开箱即用
典型场景嵌入式设备、量化推理快速原型开发云端高并发 API个人体验、非技术用户
量化支持✅✅（依赖后端）❌❌
开源/闭源开源开源开源闭源（免费）
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program哲学
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07-24 6687
相较于ollama来讲，LMStudio定位是一个功能全面的闭源平台，拥有一系列强大的特性和简单易用的操作界面，提供了一套完整的工具组合，用于训练、评估和部署模型，既适合科研也适合实际应用环境。当前，越来越多的开发者投入到大模型开发中，其中面临一个比较大的痛点就是如何让模型运行在本地电脑上，这通常来自两个使用场景，一是方便在离线状态下进行大模型应用开发调试，另一个是能够开发一些不依赖于网络的本地化大模型应用。提供了一系列广泛的预训练模型：由于模型种类和构架的多样性，用户能根据其需求挑选到最合适的模型。
本地 LLM 运行工具Ollama 与 LM Studio 对比
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02-08 1791
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适合希望在本地环境中探索和应用大型语言模型的用户，无论你是技术专家还是普通用户，都可以通过 LM Studio 轻松实现 AI 模型的本地化部署和实验。行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，
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对比Ollama、LocalLLM、Lm Studio三个大模型聚合工具的优缺点和适用人群。
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2025.3.20 LM Studio 已更新到 0.3.13 版本和Ollama一样都已经支持默认安装配置下，国内网络环境直接下载。LM Studio是一款能够本地离线运行各类型大语言模型的客户端应用，本地 AI 工具包。LM Studio单个模型支持多个量化版本下载。图形界面手动便捷分配GPU、CPU卸载比例。LM Studio 图形界面。默认支持RX 580显卡。Windows命令行。运行模型硬件资源分配。图形界面更改模型目录。
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在人工智能的浪潮中，本地部署 LLM 工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署 LLM 工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LM Studio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。ollama 的安装便捷性堪称一流。只需一条简单的命令，就能在本地迅速启动开源大型语言模型，无论是 mac 还是 linux 系统，都能轻松驾驭。
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中，我完成到了初始化GraphRAG这里，之后的大模型Api没有调用，本文记录了整个GraphRAG+ollama+Lmstudio实操完整详细流程。包括完整的GraphRAG的操作，ollama的端口获取、Lmstudio完整的模型瞎子和Api获取。小白学习，可供大家参考。
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1. 下载LM Studiohttps://lmstudio.ai/2. 安装后打开主界面3. 下载自己感兴趣的大模型由于网络原因，通过IDM手动下载后拷贝到相应文件夹下点击下载后，左下角点击“ 1 downloading”可以查看详情从详情中提取出模型下载地址然后手动下载，比如“https://huggingface.co/TheBloke/phi-2-GGUF/resolve/main/phi...
切，瑞士丢丢里面有奥拉玛调用的deep ckr 1144b模型，然后本地知识库里面学了很多东西，呃，也利用了一个嵌入模型，最后这个和用户的交互到底是看欧欧拉吗？里面的本地的deep cre模型对知识库的理解是看到这个嵌入模型
02-23
<think>好的，我现在需要仔细分析用户的问题，并给出合适的回答。首先，用户的问题涉及多个技术术语和概念，比如“瑞士丢丢”、“奥拉玛调用的deep ckr 1144b模型”、“本地知识库”、“嵌入模型”、“欧欧拉”以及“本地的deep cre模型”。看起来用户可能在讨论一个结合了大型预训练模型（如Deep CKR 1144B）和本地知识库的系统，并且涉及嵌入模型的使用，最后与用户交互的部分可能存在疑问。 首先，我需要明确用户提到的各个术语的可能含义。用户可能有一些拼写错误或口误，比如“瑞士丢丢”可能是某个项目或工具的名称，但暂时不确定具体指什么；“奥拉玛”可能是指“Ollama”，一个用于本地运行大型语言模型的工具；“Deep CKR 1144b模型”可能是指某个特定的大模型，比如DeepSeek-R1或类似型号；“欧欧拉”可能是“Ollama”的发音重复；“deep cre模型”可能是拼写错误，实际指“Deep CKR”模型。此外，用户提到本地知识库和嵌入模型，可能是在构建一个RAG（检索增强生成）系统，结合本地知识检索和大模型生成回答。 接下来，用户的问题核心在于：在用户与系统交互时，最终的输出是依赖于Ollama（欧欧拉）调用的模型，还是本地的Deep CKR模型对知识库的理解，以及嵌入模型在其中扮演的角色。需要解释整个工作流程中各组件的相互作用，尤其是嵌入模型如何帮助知识库的理解，以及生成回答时哪个模型起决定作用。 可能的分析步骤： 1. 确定各个术语的正确拼写和所指技术。 2. 解析用户问题中的系统架构，可能是RAG流程。 3. 解释嵌入模型在知识库处理中的作用。 4. 说明Deep CKR模型和Ollama调用的模型在生成回答时的角色。 5. 回答用户关于交互时哪部分起决定作用的问题。 需要注意可能的误解，比如用户可能混淆了模型名称或组件功能，需要适当推测并澄清。同时，要确保回答清晰，帮助用户理解各模块如何协作，特别是在处理本地知识库和生成响应时的流程。</think>在您描述的系统架构中，结合了 **Deep CKR 1144B 大模型**、**本地知识库**和**嵌入模型**，并通过类似 **Ollama（可能被称作“欧欧拉”）** 的工具与用户交互。以下是各组件的作用和交互逻辑的详细解释： --- ### **1. 核心组件与流程** 1. **本地知识库** - 存储结构化或非结构化数据（如文档、问答对等），用于提供领域专业知识。 - 需通过**嵌入模型（Embedding Model）** 将文本转换为高维向量，存入向量数据库（如 FAISS、Milvus），以便快速检索。 2. **嵌入模型（Embedding Model）** - **作用**：将知识库内容与用户问题映射到同一向量空间，计算语义相似度。 - **流程**：用户提问 → 问题文本被嵌入为向量 → 与知识库向量比对 → 返回最相关的片段。 3. **Deep CKR 1144B 模型** - 可能是本地部署的大语言模型（如类 GPT 的私有模型），负责： - 理解用户问题的深层意图。 - 结合检索到的知识库内容生成回答。 - 控制生成内容的逻辑、风格和准确性。 4. **Ollama（或“欧欧拉”）** - 推测为本地运行大模型的工具（类似 LM Studio），承担以下任务： - 调用 Deep CKR 1144B 执行生成任务。 - 管理模型与知识库、嵌入模型的交互流程。 --- ### **2. 用户交互的决策逻辑** - **是否“看 Ollama”？** Ollama 是**流程调度者**而非决策者。最终回答的质量取决于： 1. **知识库检索准确性**：由嵌入模型和检索算法决定。 2. **Deep CKR 模型的理解与生成能力**：模型对检索内容的加工和语言生成。 3. **系统架构设计**：是否对检索内容进行过滤、重排序或逻辑校验。 - **嵌入模型对知识库的理解** 嵌入模型本身不“理解”知识库，而是通过向量化实现**语义匹配**。例如： - 用户问：“如何解决 A 故障？” → 嵌入模型匹配知识库中“A 故障排查步骤”的段落。 - 实际“理解”并生成答案的是 **Deep CKR 模型**，它综合检索结果和自身知识生成回答。 --- ### **3. 简化流程图** ``` 用户提问 → Ollama 接收问题 → 调用嵌入模型检索知识库 → 将检索结果 + 问题输入 Deep CKR 模型 → 生成最终回答 → 返回用户 ``` --- ### **4. 关键结论** 1. **Ollama 的角色**：协调流程，但**不直接决定回答内容**。 2. **Deep CKR 模型的核心作用**： - 是生成回答的“大脑”，负责逻辑推理和语言组织。 - 若模型能力弱（如参数规模小、训练数据不足），即使知识库检索准确，回答质量也可能受限。 3. **嵌入模型的辅助性**： - 影响知识检索的准确性，但无法替代大模型的生成能力。 --- ### **5. 优化建议** - **提升检索质量**：优化嵌入模型（如换用 BGE、text2vec 等中文优化模型）或调整检索策略（如混合检索、重排序）。 - **增强模型能力**：对 Deep CKR 模型进行领域微调（LoRA 或全参数微调），使其更适配知识库内容。 - **交互逻辑改进**：加入后处理步骤（如事实性校验、引用标注），减少模型“幻觉”。 若需进一步分析具体技术实现（如嵌入模型选型、RAG 架构优化），可提供更多细节！
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