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LLM 专用推理引擎llama.cpp 用纯 C/C 实现支持在 MacBook、树莓派上运行 7B 模型是个人用户的首选。vLLM 是当前最流行的高性能推理引擎其 PagedAttention 技术像操作系统管理内存一样管理显存极大提升吞吐。SGLang 是 vLLM 的强劲对手采用 RadixAttention在某些场景下性能更优。TGItext-generation-inference 由 Hugging Face 开发用 Rust 编写稳定性强适合工业级部署。TensorRT-LLM 是英伟达对大模型的“官方回答”性能极致但需编译灵活性低。TurboMind 由上海 AI Lab 开发基于 TensorRT-LLM 进一步优化据测试性能可达 vLLM 的 1.8 倍。引擎底层引擎核心技术是否支持 部署HTTP接口llama.cppC/C 自研GGUF 格式、原生量化、CPU/GPU 混合推理✅vLLMPyTorch CUDAPagedAttention、Continuous Batching✅SGLangPyTorch CUDARadixAttention、高吞吐✅TGIRust PyTorchFlashAttention、Paged Attention、Safetensors✅TensorRT-LLMTensorRTINT8/FP8 量化、Kernel 优化❌TurboMindTensorRT-LLMPersistent Batch、Blocked K/V Cache❌⚠️ 注意尽管 llama.cpp、vLLM、SGLang、TGI 支持 HTTP 接口但它们通常不直接用于生产部署因为缺乏模型管理、多实例调度等能力。四、模型服务与部署工具用户导向这一层的目标是简化部署流程让用户能用一条命令或一个 UI 就启动模型服务。它们通常封装了下层推理引擎并提供模型下载、管理、API 接口等功能。一些主流的部署工具如下Ollama 是基于llama.cpp的部署工具提供模型自动下载貌似有自己的专用服务器也是现在在个人玩家中最流行的大模型部署工具但其不提供图形化管理界面仅支持命令行操作LM Studio 基于llama.cpp的部署工具支持模型自动下载从Huggingface等第三方服务器提供图形化管理界面无需命令行操作专注桌面端用户体验OpenLLM 是基于vLLM的部署工具支持模型自动下载从Huggingface等第三方服务器、图形化管理界面LMDeploy是上海人工智能实验室开发的基于Turbomind的命令行部署工具支持下载模型从Huggingface网站下载但不提供图形化管理界面Xinference 是支持多种推理引擎的LLM本地部署工具包括llama.cppTransformers本质上是对PyTorch的封装vLLM和SGLang支持模型自动下载从Huggingface等第三方服务器、图形化管理界面LocalAI 是支持多种推理引擎的本地大模型部署工具支持多模态模型采用go语言编写轻量化支持模型自动下载、图形化管理界面GPUStack 是一个用于运行 AI 模型的开源 GPU 集群管理器支持 vLLM、 Ascend MindIE、llama-box基于 llama.cpp 和 stable-diffusion.cpp多种引擎并提供广泛的模型支持支持模型自动下载从Huggingface等第三方服务器提供强大的图形化工具用于GPU集群管理NVIDIA Triton 是NVIDIA开发的推理服务器可以支持TensorRT-LLM作为推理引擎来进行HTTP服务的部署同时其也支持PyTorch等多种其他推理引擎但其不支持模型自动下载需要手动准备好模型再部署同时也不提供图形化管理界面工具名称推理引擎基础模型自动下载图形化管理界面 (GUI)主要特点与定位Ollamallama.cpp✅自有服务器❌个人玩家中最流行的轻量级部署工具简单易用跨平台LM Studiollama.cpp✅Hugging Face等✅专注桌面端用户体验完全图形化操作适合非技术用户OpenLLMvLLM✅Hugging Face等✅支持多种后端提供 API 和 Web UI适合生产与开发环境LMDeployTurboMind上海AI Lab✅Hugging Face❌高性能推理部署工具支持量化与转换适合国产化优化Xinference多引擎支持 •llama.cpp•Transformers•vLLM•SGLang✅Hugging Face等✅多后端兼容功能全面适合本地模型管理与推理服务部署LocalAI多引擎支持类 Ollama 架构✅Hugging Face等✅轻量化Go 语言编写支持多模态模型兼容 OpenAI APIGPUStack多引擎支持 •vLLM•Ascend MindIE•llama-box基于 llama.cpp / stable-diffusion.cpp✅Hugging Face等✅开源 GPU 集群管理器支持分布式部署与集群监控NVIDIA Triton多引擎支持 •TensorRT-LLM•PyTorch• TensorFlow 等❌需手动准备模型❌高性能企业级推理服务器支持高并发、多框架适合生产环境事实上目前推理引擎和模型服务与部署工具这两层在网络上常常被混为一谈都被称为大模型部署工具我认为两者的区分主要在于其重点关注的角度推理引擎是性能导向的重点关注如何优化性能模型服务与部署工具则是用户导向重点关注用户启动和管理服务的易用性五、模型分发与管理平台没有模型权重一切无从谈起。以下平台提供了模型的下载、版本管理和社区支持Hugging Face Hub全球最大模型仓库支持 Transformers、TGI、vLLM 等格式。ModelScope魔搭阿里主导的国产模型平台支持 MindSpore、LMDeploy 等生态。OpenXLab上海 AI Lab 背景强调开源开放。六、总结从硬件驱动到模型平台大模型部署已发展成一个层次清晰、分工明确的复杂生态系统。我们可以将其概括为一个 “五层架构”硬件抽象层提供算力基础决定了性能上限。通用计算框架构建模型的“操作系统”PyTorch 仍是核心。专用推理引擎性能优化的“加速器”针对 LLM 特性深度定制。部署与服务工具面向用户的“操作界面”极大降低使用门槛。模型分发平台模型的“应用商店”保障生态的开放与共享大模型部署的门槛正在迅速降低。未来我们或将看到更多“全栈一体化”的解决方案进一步模糊各层边界让“运行一个私有大模型”变得像安装一个普通软件一样简单。而作为开发者理解这个生态的全景将帮助你在纷繁的技术中做出更明智的选择。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发