前言本文详细介绍Transformers、ModelScope、vLLM、Llama.cpp、Ollama、TGI 这几种常用的大模型部署方式包含具体的部署方法、适用情况以及优缺点分析为大家做大模型部署技术选型提供依据。1. Transformers1.1 部署方法使用 Hugging Face 的 Transformers 库该库集成了上千个预训练模型以及丰富的推理管道和示例代码。可以通过 AWS SageMaker Inference Toolkit 将模型打包成容器并一键发布为实时 API Endpoint。也可以在 HF 平台上创建托管式推理端点支持自动扩缩容、版本管理与监控。1.2 适用情况适用于需要快速部署和推理多种预训练模型的场景。适合于需要利用 Hugging Face 丰富生态和社区支持的项目。1.3 优缺点优点成熟的开源生态丰富的预训练模型和推理支持。缺点可能对于特定硬件或部署环境的优化不足需要额外的配置和调整。案例1、安装依赖pip install transformers torch fastapi uvicorn2、加载预训练模型和分词器from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer model_name Qwen/Qwen3-8Bmodel BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(model_name)3、构建API服务from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionfrom pydantic import BaseModelimport torch app FastAPI() class TextIn(BaseModel): text: str app.post(/predict)async def predict(text_in: TextIn):try:# 对输入文本进行编码 inputs tokenizer(text_in.text, return_tensorspt, paddingTrue, truncationTrue, max_length512)# 使用模型进行预测with torch.no_grad(): outputs model(**inputs)# 获取预测结果 predictions torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim-1) predicted_class predictions.argmax().item()return {predicted_class: predicted_class, probabilities: predictions.tolist()[0]}except Exception as e:raise HTTPException(status_code500, detailstr(e))4、运行运行API服务uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 80002. ModelScope2.1 部署方法登录阿里云 PAI 控制台在「模型在线服务EAS」中选择 ModelScope 模型进行场景化部署。只需配置模型、版本与实例规格等参数即可完成部署。也支持本地容器化部署通过 Docker 拉取镜像并启动服务。2.2 适用情况适用于金融风控、内容审核、智能推荐等需要快速迭代与多模型共存的业务场景。适合于阿里云生态内的用户能够无缝对接阿里云的其他服务。2.3 优缺点优点端到端的一站式体验便于快速构建 MLOps 流水线。缺点主要关注深度学习模型可能不适用于非深度学习模型或特定的深度学习架构学习曲线较陡峭文档和社区支持相对较少。3. vLLM3.1 部署方法通过 pip 安装 vLLM支持 CUDA 12.1 及更高版本。可以从 Hugging Face 加载模型也可以指定本地模型路径启动服务。支持多 GPU 分布式部署通过调整参数实现高效的并行推理。3.2 适用情况适用于需要高效推理大模型的场景尤其是 GPU 资源有限的场景。适合于需要跨多个设备进行推理任务并行执行的分布式部署。3.3 优缺点优点优化了内存使用高效的并行化适用于推理优化。缺点功能较为单一主要针对推理缺少一些训练相关的优化社区和生态相对较小。案例1、安装vLLMpip install vllm或者源码安装git clone https://github.com/vllm-project/vllm.gitcd vllmpip install -e .2、加载运行模型从 Hugging Face 加载模型vllm serve Qwen/Qwen2-7B-Instruct加载本地模型vllm serve /path/to/local/model3、启动方式单卡启动vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --port 8000多卡启动vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --tensor-parallel-size 44. Llama.cpp4.1 部署方法克隆 Llama.cpp 代码库并编译生成可执行文件。准备支持的模型格式如 PyTorch 的 .pth、Hugging Face 的 .safetensors 等并下载至指定目录。使用 Llama.cpp 提供的工具将模型转换为 GGUF 格式并进行量化以优化推理速度。启动服务化组件对外提供模型的 API。4.2 适用情况适用于需要优化推理性能的场景尤其是资源受限的环境。适合于对模型进行量化以减少显存占用和加速推理的需求。4.3 优缺点优点使用 C 语言实现性能提升明显提供模型量化工具优化推理速度。缺点可能对于某些特定模型或格式的支持不够完善需要一定的编译和配置工作。案例1、下载代码git clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcd llama.cpp2、编译cmake -B build -DGGML_CUDAON -DGGML_CUDA_ENABLE_UNIFIED_MEMORY1cmake --build build --config Release -j 83、下载模型和格式转换从 Hugging Face 或其他模型库下载所需的 LLM 模型通常是以 .pthPyTorch 格式或 .safetensors 格式存在转换为 GGUF 格式python convert.py ./models/your-model-path --vocabtype spm4、部署模型./llama-server -m ./models/your-model-q8.gguf --port 80805. Ollama5.1 部署方法安装 Ollama并配置环境变量以指定模型存储路径。通过命令行执行指令下载并运行模型。支持 Docker 部署结合 Streamlit/Gradio 快速构建 Web UI。5.2 适用情况适用于边测边迭代或资源受限环境下的快速试验。适合于需要完全本地化部署确保数据隐私性的场景。5.3 优缺点优点完全本地化无须云端依赖Docker 支持便于快速构建 Web UI。缺点可能对于某些高级功能或复杂场景的支持不够完善社区和文档资源相对较少。案例安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh下载和运行模型ollama run qwen36. TGI6.1 部署方法准备训练好的模型并保存为指定格式如 .h5。编写 TGI 配置文件定义模型的输入输出和部署参数。使用 TGI 框架提供的命令行工具部署模型启动模型服务。创建 API 服务如使用 FastAPI使模型可以被外部应用程序访问。6.2 适用情况适用于需要高效部署和推理自定义模型的场景。适合于需要构建可扩展的 AI 模型服务的项目。6.3 优缺点优点提供了统一的部署框架和 API 服务构建工具便于快速部署和推理自定义模型。缺点可能对于某些特定模型或格式的支持不够完善需要一定的配置和编码工作。案例1、安装TGI需要的环境sudo apt-get install libssl-dev gcc -ycurl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | shPROTOC_ZIPprotoc-21.12-linux-x86_64.zipcurl -OL https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v21.12/$PROTOC_ZIPsudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local bin/protocsudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local include/*rm -f $PROTOC_ZIP2、克隆 TGI 仓库git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference.gitcd text-generation-inference3、编译和安装 TGIconda activate llm-plus # 激活一个虚拟环境可选BUILD_EXTENSIONSTrue make install -j4、下载和部署模型从 Hugging Face 或其他模型库下载所需的大模型确保模型格式与 TGI 兼容。使用 TGI 提供的命令行工具启动模型服务text-generation-launcher --model-id /path/to/your/model --trust-remote-code --port 4000好的以上就是这6种大模型的详细部署方式你可以根据项目需求、硬件条件等因素进行选择。如今传统技术岗位大批缩水85%企业计划2025年前“淘汰纯业务型程序员”未来传统技术岗将失去竞争力转型大模型方向才是又一轮的时代红利那么作为技术人如何成功掌握大模型技术、拿到AI方向高薪岗如果你想通过学习大模型技术实现就业或转行我可以把自己录制的199节从零基础到精通的视频课程配套学习资料无偿分享给您希望能帮你在AI这条路上走得更远。2026最新AI大模型资料预览一、199节视频教程199集从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点二、AI大模型学习路线图全过程AI大模型学习路线想要学习AI大模型作为新手一定要先按照路线图学习方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个路线图学习准没错。三、配套项目实战/源码所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等四、学习电子书籍学习AI大模型必看的书籍和文章的Pdf市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的五、面试真题/经验获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()作者有话说1、为什么我要分享这些资料?只要你是真心想学习人工智能大模型技术我愿意将这份精心整理的资料无偿分享给你。2、这些资料真的有用吗?这份资料由我与鲁为民博士共同整理。鲁博士毕业于清华大学学士和美国加州理工学院博士在人工智能领域深耕多年先后在包括IEEE Transactions在内的国际权威期刊和会议上发表论文超过50篇拥有多项中美发明专利并曾荣获吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正与鲁博士在人工智能领域展开深入合作。本次整理的资料内容系统全面涵盖从零基础入门到实战进阶的199节视频教程以及配套的学习资料与实战项目。无论你是完全零基础的小白还是已有一定技术背景的学习者都能从中获得切实提升助力你转行大模型岗位、提升薪资待遇。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()
大模型落地实战：深度解析 Transformers、vLLM、Ollama 等 6 大主流部署框架
前言本文详细介绍Transformers、ModelScope、vLLM、Llama.cpp、Ollama、TGI 这几种常用的大模型部署方式包含具体的部署方法、适用情况以及优缺点分析为大家做大模型部署技术选型提供依据。1. Transformers1.1 部署方法使用 Hugging Face 的 Transformers 库该库集成了上千个预训练模型以及丰富的推理管道和示例代码。可以通过 AWS SageMaker Inference Toolkit 将模型打包成容器并一键发布为实时 API Endpoint。也可以在 HF 平台上创建托管式推理端点支持自动扩缩容、版本管理与监控。1.2 适用情况适用于需要快速部署和推理多种预训练模型的场景。适合于需要利用 Hugging Face 丰富生态和社区支持的项目。1.3 优缺点优点成熟的开源生态丰富的预训练模型和推理支持。缺点可能对于特定硬件或部署环境的优化不足需要额外的配置和调整。案例1、安装依赖pip install transformers torch fastapi uvicorn2、加载预训练模型和分词器from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer model_name Qwen/Qwen3-8Bmodel BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(model_name)3、构建API服务from fastapi import FastAPI, HTTPExceptionfrom pydantic import BaseModelimport torch app FastAPI() class TextIn(BaseModel): text: str app.post(/predict)async def predict(text_in: TextIn):try:# 对输入文本进行编码 inputs tokenizer(text_in.text, return_tensorspt, paddingTrue, truncationTrue, max_length512)# 使用模型进行预测with torch.no_grad(): outputs model(**inputs)# 获取预测结果 predictions torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim-1) predicted_class predictions.argmax().item()return {predicted_class: predicted_class, probabilities: predictions.tolist()[0]}except Exception as e:raise HTTPException(status_code500, detailstr(e))4、运行运行API服务uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 80002. ModelScope2.1 部署方法登录阿里云 PAI 控制台在「模型在线服务EAS」中选择 ModelScope 模型进行场景化部署。只需配置模型、版本与实例规格等参数即可完成部署。也支持本地容器化部署通过 Docker 拉取镜像并启动服务。2.2 适用情况适用于金融风控、内容审核、智能推荐等需要快速迭代与多模型共存的业务场景。适合于阿里云生态内的用户能够无缝对接阿里云的其他服务。2.3 优缺点优点端到端的一站式体验便于快速构建 MLOps 流水线。缺点主要关注深度学习模型可能不适用于非深度学习模型或特定的深度学习架构学习曲线较陡峭文档和社区支持相对较少。3. vLLM3.1 部署方法通过 pip 安装 vLLM支持 CUDA 12.1 及更高版本。可以从 Hugging Face 加载模型也可以指定本地模型路径启动服务。支持多 GPU 分布式部署通过调整参数实现高效的并行推理。3.2 适用情况适用于需要高效推理大模型的场景尤其是 GPU 资源有限的场景。适合于需要跨多个设备进行推理任务并行执行的分布式部署。3.3 优缺点优点优化了内存使用高效的并行化适用于推理优化。缺点功能较为单一主要针对推理缺少一些训练相关的优化社区和生态相对较小。案例1、安装vLLMpip install vllm或者源码安装git clone https://github.com/vllm-project/vllm.gitcd vllmpip install -e .2、加载运行模型从 Hugging Face 加载模型vllm serve Qwen/Qwen2-7B-Instruct加载本地模型vllm serve /path/to/local/model3、启动方式单卡启动vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --port 8000多卡启动vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 --tensor-parallel-size 44. Llama.cpp4.1 部署方法克隆 Llama.cpp 代码库并编译生成可执行文件。准备支持的模型格式如 PyTorch 的 .pth、Hugging Face 的 .safetensors 等并下载至指定目录。使用 Llama.cpp 提供的工具将模型转换为 GGUF 格式并进行量化以优化推理速度。启动服务化组件对外提供模型的 API。4.2 适用情况适用于需要优化推理性能的场景尤其是资源受限的环境。适合于对模型进行量化以减少显存占用和加速推理的需求。4.3 优缺点优点使用 C 语言实现性能提升明显提供模型量化工具优化推理速度。缺点可能对于某些特定模型或格式的支持不够完善需要一定的编译和配置工作。案例1、下载代码git clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcd llama.cpp2、编译cmake -B build -DGGML_CUDAON -DGGML_CUDA_ENABLE_UNIFIED_MEMORY1cmake --build build --config Release -j 83、下载模型和格式转换从 Hugging Face 或其他模型库下载所需的 LLM 模型通常是以 .pthPyTorch 格式或 .safetensors 格式存在转换为 GGUF 格式python convert.py ./models/your-model-path --vocabtype spm4、部署模型./llama-server -m ./models/your-model-q8.gguf --port 80805. Ollama5.1 部署方法安装 Ollama并配置环境变量以指定模型存储路径。通过命令行执行指令下载并运行模型。支持 Docker 部署结合 Streamlit/Gradio 快速构建 Web UI。5.2 适用情况适用于边测边迭代或资源受限环境下的快速试验。适合于需要完全本地化部署确保数据隐私性的场景。5.3 优缺点优点完全本地化无须云端依赖Docker 支持便于快速构建 Web UI。缺点可能对于某些高级功能或复杂场景的支持不够完善社区和文档资源相对较少。案例安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh下载和运行模型ollama run qwen36. TGI6.1 部署方法准备训练好的模型并保存为指定格式如 .h5。编写 TGI 配置文件定义模型的输入输出和部署参数。使用 TGI 框架提供的命令行工具部署模型启动模型服务。创建 API 服务如使用 FastAPI使模型可以被外部应用程序访问。6.2 适用情况适用于需要高效部署和推理自定义模型的场景。适合于需要构建可扩展的 AI 模型服务的项目。6.3 优缺点优点提供了统一的部署框架和 API 服务构建工具便于快速部署和推理自定义模型。缺点可能对于某些特定模型或格式的支持不够完善需要一定的配置和编码工作。案例1、安装TGI需要的环境sudo apt-get install libssl-dev gcc -ycurl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | shPROTOC_ZIPprotoc-21.12-linux-x86_64.zipcurl -OL https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v21.12/$PROTOC_ZIPsudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local bin/protocsudo unzip -o $PROTOC_ZIP -d /usr/local include/*rm -f $PROTOC_ZIP2、克隆 TGI 仓库git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference.gitcd text-generation-inference3、编译和安装 TGIconda activate llm-plus # 激活一个虚拟环境可选BUILD_EXTENSIONSTrue make install -j4、下载和部署模型从 Hugging Face 或其他模型库下载所需的大模型确保模型格式与 TGI 兼容。使用 TGI 提供的命令行工具启动模型服务text-generation-launcher --model-id /path/to/your/model --trust-remote-code --port 4000好的以上就是这6种大模型的详细部署方式你可以根据项目需求、硬件条件等因素进行选择。如今传统技术岗位大批缩水85%企业计划2025年前“淘汰纯业务型程序员”未来传统技术岗将失去竞争力转型大模型方向才是又一轮的时代红利那么作为技术人如何成功掌握大模型技术、拿到AI方向高薪岗如果你想通过学习大模型技术实现就业或转行我可以把自己录制的199节从零基础到精通的视频课程配套学习资料无偿分享给您希望能帮你在AI这条路上走得更远。2026最新AI大模型资料预览一、199节视频教程199集从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点二、AI大模型学习路线图全过程AI大模型学习路线想要学习AI大模型作为新手一定要先按照路线图学习方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个路线图学习准没错。三、配套项目实战/源码所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等四、学习电子书籍学习AI大模型必看的书籍和文章的Pdf市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的五、面试真题/经验获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()作者有话说1、为什么我要分享这些资料?只要你是真心想学习人工智能大模型技术我愿意将这份精心整理的资料无偿分享给你。2、这些资料真的有用吗?这份资料由我与鲁为民博士共同整理。鲁博士毕业于清华大学学士和美国加州理工学院博士在人工智能领域深耕多年先后在包括IEEE Transactions在内的国际权威期刊和会议上发表论文超过50篇拥有多项中美发明专利并曾荣获吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正与鲁博士在人工智能领域展开深入合作。本次整理的资料内容系统全面涵盖从零基础入门到实战进阶的199节视频教程以及配套的学习资料与实战项目。无论你是完全零基础的小白还是已有一定技术背景的学习者都能从中获得切实提升助力你转行大模型岗位、提升薪资待遇。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()
