“ 隨著大語言模型（LLM）的廣泛應用，如何高效部署和推理模型成為開發者關注的核心問題。”

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

但由于大模型是資源大戶，再加上并發性需求，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。

企業級大模型部署方案

很多人在學習大模型技術的過程中，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。

但在企業級應用中和自己學習有著本質的差別，在企業場景中對大模型的性能，并發，容錯，以及成本(包括技術成本和資金成本)都有著更高的要求；因此，本地部署大模型是一項專業的技術領域，而技術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： ??https://huggingface.co/docs/transformers??

技術架構：基于PyTorch/TensorFlow/JAX，提供統一的模型加載、微調和推理接口，支持動態批處理和量化。 

優點：模型生態豐富，靈活性強。 

缺點：原生推理效率低，多GPU支持復雜。 

適用場景：快速原型驗證、小規模推理任務。

ModelScope（阿里云）

官網：??https://modelscope.cn??

技術架構：集成模型開發全生命周期工具鏈，支持多模態模型。 

優點：一站式服務，性能優化。 

缺點：生態封閉，靈活性受限。 

適用場景：企業級云原生部署、多模態應用。

vLLM

官網： ??https://vllm.readthedocs.io??

技術架構：PagedAttention和Continuous Batching，顯存利用率高，支持高并發請求。 

優點：吞吐量極高，兼容性廣。 

缺點：依賴Linux/CUDA，模型轉換成本高。 

適用場景：高并發在線服務。

LMDeploy（零一萬物）

官網： ??https://github.com/Int??ernLM/lmdeploy

技術架構：Turbomind引擎和W4A16量化，優化短文本多并發。 

優點：低延遲，輕量化部署。 

缺點：社區生態較小，長上下文支持弱。 

適用場景：實時對話系統、邊緣計算。

Ollama

官網： ??https://ollama.ai??

技術架構：基于llama.cpp的輕量級封裝，支持CPU/GPU混合推理。

優點：極簡部署，跨平臺支持。 

缺點：性能有限，功能單一。 

適用場景：個人開發者測試、教育場景。

SGLang

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

技術架構：RadixAttention和結構化輸出優化，支持JSON/XML格式生成加速。 

優點：企業級性能，多模態支持。 

缺點：學習成本高，硬件要求高。

適用場景：企業級高并發服務、需結構化輸出的應用。

DeepSpeed

官網：??https://www.deepspeed.ai/inference??

技術架構：ZeRO-Inference和Tensor Parallelism，支持超大規模模型推理。 

優點：分布式優化，無縫銜接訓練。 

缺點：配置復雜，延遲較高。 

適用場景：大規模分布式推理、與訓練流程集成的場景。

總結與選型建議

• 個人開發者：優先使用Ollama（零配置）或Transformers（靈活）。
• 企業高并發場景：選擇vLLM（吞吐量）或SGLang（結構化輸出）。
• 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支持多節點擴展。

通過合理選擇框架，開發者可最大化發揮大模型的性能潛力。建議結合業務需求參考官方文檔調整參數，并監控GPU顯存與吞吐量指標。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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