大模型部署与推理工具生态（Ollama、vLLM、llama.cpp 等）
大模型时代，部署与推理工具决定了创新落地的速度与边界。选对工具，是高效应用 AI 的关键第一步。
有了模型，还需要能高效地跑起来。本节我们介绍当下流行的大模型部署和推理工具，它们帮助开发者更方便地使用开源模型。
llama.cpp
这是由社区开发者 Georgi Gerganov 贡献的一个奇迹般的项目。llama.cpp 用纯 C/C++ 实现了对 LLaMA 等模型的推理支持，最大的亮点是支持在 CPU 上高效运行大型模型。它通过量化等技术手段将模型压缩到可在笔记本电脑等设备上加载运行。
llama.cpp 的出现，让普通开发者无需昂贵 GPU 也能本地跑大模型，极大地推动了开源模型的传播。它支持 Windows、Mac、Linux 等多平台，并提供了简洁的命令行和 API 接口。虽然在 CPU 上运行速度比 GPU 慢，但对很多个人研究或小规模应用来说已经足够。llama.cpp 也不断更新，支持了众多模型格式，不局限于 LLaMA。
对于想要低成本尝鲜大模型的开发者，这是必备工具。不过需要注意量化会有一定精度损失，而且大模型在 CPU 上长上下文时仍然非常慢，复杂任务上体验有限。
Ollama
Ollama 是一个针对本地部署 LLM 的开源工具，主打简化模型管理和部署流程。它提供了一个类似容器的环境，用户可以通过简单的命令下载、运行开源模型，无需处理繁琐的依赖配置。
Ollama 内置了对多种模型的支持，并提供了交互式的命令行界面和 REST API，方便集成到应用中。可以把 Ollama 理解为"大模型的包管理和运行时"。举例来说，你只需一行命令 ollama run llama2，它会自动拉取模型并在本地启动服务，非常适合快速试用不同模型。
此外，Ollama 还支持在本地管理多个模型版本、模型的更新等。如果你想在自己电脑上搭建一个简单的 LLM 服务，又不想陷入环境地狱，Ollama 会是好帮手。不过 Ollama 目前主要在 Mac/Linux 上活跃，Windows 支持有限。对于团队协作或者需要可移植部署的场景，Ollama 的一致性和易用性能减少很多运维负担。
vLLM
这是由加州大学伯克利等机构的团队开发的高性能大模型推理引擎。vLLM 专注于提升大模型的并发推理性能，它采用了一系列技术（如 PagedAttention 机制）来高效地复用显存、批量处理请求。
通俗来说，如果你需要让一个大模型同时服务很多用户请求，vLLM 可以大幅提高吞吐量而不会线性降低速度。有测试显示，在相同硬件上 vLLM 的 QPS 远超传统部署方式。
vLLM 的另一个实用之处是，它提供了一个兼容 OpenAI API 格式的服务器，实现起来很简洁：一条命令 vllm serve <模型> 就能跑起一个 HTTP 服务端，开发者可以用现有的 OpenAI API 调用代码直接请求 vLLM 提供的本地服务。这降低了替换底层模型的门槛。很多企业想从 OpenAI 平滑过渡到自有模型服务，用 vLLM 就是不错的选择。
需要注意，vLLM 的优势在长上下文和多并发场景，对于单请求低延迟并没有特别优化。另外部署 vLLM 仍然需要 GPU 支持，其对硬件利用率很高，适合在服务器/云端环境使用。
其他工具与框架
除了上述三者，开源生态中还有很多值得一提的项目：
加速推理库
- FastDeploy、ONNX Runtime、TensorRT 等提供针对大模型的加速推理库，可以通过转换模型格式和优化计算图来提升性能。
- DeepSpeed-Inference 是微软开源的深度学习加速库，在部署多 GPU 大模型时能发挥作用。
企业级解决方案
- Hugging Face Text Generation Inference (TGI) 是 HuggingFace 推出的开源服务，专门用于部署开源模型并提供高并发 HTTP API，类似于一个轻量级商用方案。
前端推理
- TensorFlow.js 或 onnx.js 这样的前端推理库，适合需要在浏览器运行模型的场景。
总之，从后端服务器到前端，各种场景下都有相应工具帮助大模型落地。
工具选择建议
工具百花齐放的同时，也对开发者提出了选择难题：到底用哪一个？一般来说：
- 如果追求本地快速试用和方便，Ollama、llama.cpp 这类上手简单的工具可以先用起来
- 如果追求线上服务的高性能和稳定，vLLM 或 DeepSpeed 这类专门优化并发的引擎会更合适
实际上，不少团队开发时本地用 llama.cpp 调试，而线上部署改用 vLLM 获取更高吞吐，这也是常见组合。
开发者贴士：关注工具的文档和社区，例如 vLLM 的 GitHub 讨论区常有优化技巧分享，llama.cpp 的更新日志能让你了解新支持了哪些模型。多尝试几种工具，你会逐渐形成对不同工作负载选用何种加速方案的判断力。 避坑建议：部署工具虽多，但切勿在项目后期频繁更换方案。理清需求再选型：比如对交互延迟要求极高，那就用轻量模型配合高性能引擎；如果只是内部应用，简单稳定最重要，那宁可用成熟度高的方案。避免为了赶潮流尝试新框架而影响项目进度或引入新 bug。在引入加速工具时也要做好测试，确保生成结果的一致性没有受到优化影响。