“ 隨著大語言模型（LLM）的廣泛應(yīng)用，如何高效部署和推理模型成為開發(fā)者關(guān)注的核心問題?！?/strong>

隨著大模型的成本越來越低，以及企業(yè)生產(chǎn)中對大模型的定制化需求，越來越多的企業(yè)選擇在本地部署大模型；這樣既滿足了數(shù)據(jù)安全性需求，同樣也增加了企業(yè)定制化的選擇。

但由于大模型是資源大戶，再加上并發(fā)性需求，因此選擇一個好的高性能的大模型部署框架是很多企業(yè)都要面臨的主要問題。

所以，今天就來介紹幾種部署大模型的方式和框架。

企業(yè)級大模型部署方案

很多人在學(xué)習(xí)大模型技術(shù)的過程中，可能都嘗試過在本地下載和部署一些小模型；比如說使用ollama，gpt4all，LM Studio等。

但在企業(yè)級應(yīng)用中和自己學(xué)習(xí)有著本質(zhì)的差別，在企業(yè)場景中對大模型的性能，并發(fā)，容錯，以及成本(包括技術(shù)成本和資金成本)都有著更高的要求；因此，本地部署大模型是一項專業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域，而技術(shù)人員對不同平臺和框架的選擇，會直接影響到大模型的效果。

本文將對主流的大模型部署前端框架進行對比，包括Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed

Transformers（Hugging Face）

官網(wǎng)： ??https://huggingface.co/docs/transformers??

技術(shù)架構(gòu)：基于PyTorch/TensorFlow/JAX，提供統(tǒng)一的模型加載、微調(diào)和推理接口，支持動態(tài)批處理和量化。 

優(yōu)點：模型生態(tài)豐富，靈活性強。 

缺點：原生推理效率低，多GPU支持復(fù)雜。 

適用場景：快速原型驗證、小規(guī)模推理任務(wù)。

ModelScope（阿里云）

官網(wǎng)：??https://modelscope.cn??

技術(shù)架構(gòu)：集成模型開發(fā)全生命周期工具鏈，支持多模態(tài)模型。 

優(yōu)點：一站式服務(wù)，性能優(yōu)化。 

缺點：生態(tài)封閉，靈活性受限。 

適用場景：企業(yè)級云原生部署、多模態(tài)應(yīng)用。

vLLM

官網(wǎng)： ??https://vllm.readthedocs.io??

技術(shù)架構(gòu)：PagedAttention和Continuous Batching，顯存利用率高，支持高并發(fā)請求。 

優(yōu)點：吞吐量極高，兼容性廣。 

缺點：依賴Linux/CUDA，模型轉(zhuǎn)換成本高。 

適用場景：高并發(fā)在線服務(wù)。

LMDeploy（零一萬物）

官網(wǎng)： ??https://github.com/Int??ernLM/lmdeploy

技術(shù)架構(gòu)：Turbomind引擎和W4A16量化，優(yōu)化短文本多并發(fā)。 

優(yōu)點：低延遲，輕量化部署。 

缺點：社區(qū)生態(tài)較小，長上下文支持弱。 

適用場景：實時對話系統(tǒng)、邊緣計算。

Ollama

官網(wǎng)： ??https://ollama.ai??

技術(shù)架構(gòu)：基于llama.cpp的輕量級封裝，支持CPU/GPU混合推理。

優(yōu)點：極簡部署，跨平臺支持。 

缺點：性能有限，功能單一。 

適用場景：個人開發(fā)者測試、教育場景。

SGLang

官網(wǎng)： ??https://github.com/sgl-project/sglang??

技術(shù)架構(gòu)：RadixAttention和結(jié)構(gòu)化輸出優(yōu)化，支持JSON/XML格式生成加速。 

優(yōu)點：企業(yè)級性能，多模態(tài)支持。 

缺點：學(xué)習(xí)成本高，硬件要求高。

適用場景：企業(yè)級高并發(fā)服務(wù)、需結(jié)構(gòu)化輸出的應(yīng)用。

DeepSpeed

官網(wǎng)：??https://www.deepspeed.ai/inference??

技術(shù)架構(gòu)：ZeRO-Inference和Tensor Parallelism，支持超大規(guī)模模型推理。 

優(yōu)點：分布式優(yōu)化，無縫銜接訓(xùn)練。 

缺點：配置復(fù)雜，延遲較高。 

適用場景：大規(guī)模分布式推理、與訓(xùn)練流程集成的場景。

總結(jié)與選型建議

• 個人開發(fā)者：優(yōu)先使用Ollama（零配置）或Transformers（靈活）。
• 企業(yè)高并發(fā)場景：選擇vLLM（吞吐量）或SGLang（結(jié)構(gòu)化輸出）。
• 邊緣計算/實時交互：LMDeploy的低延遲特性最佳。
• 分布式需求：DeepSpeed和ModelScope支持多節(jié)點擴展。

通過合理選擇框架，開發(fā)者可最大化發(fā)揮大模型的性能潛力。建議結(jié)合業(yè)務(wù)需求參考官方文檔調(diào)整參數(shù)，并監(jiān)控GPU顯存與吞吐量指標。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/nbyuZYLF73BH3nkcMRhTtA??