Ollama
Ollama 是一个可在用户本地LLM部署的开源平台，支持Linux、Windows等多平台部署，如果基于 Docker 安装 Ollama 可以简化后续的配置步骤。Ollama支持 GPU加速，可显著提升性能。例如，在华为云的ECS上部署时，可以使用带有N卡的GPU加速型实例来运行Ollama容器。
Ollama提供了一个直观且易于使用的命令行界面（CLI），使得即使是非技术人员也能轻松安装和使用。此外，它还支持通过HTTP接口和Web UI进行访问，进一步增强了用户体验。
为了降低模型的存储需求和计算资源消耗，Ollama 还支持多种 量化技术，如：4-bit和8-bit量化。这些技术可以显著减少模型的体积和内存占用，从而使得在普通硬件上运行大型模型成为可能。
LM Studio
LM Studio 是一款专为本地运行和管理大型语言模型（LLM）设计的桌面应用程序。它支持在 Windows、Mac 和 Linux 系统上运行，允许用户无需联网即可下载、安装和实验开源的大型语言模型，如 Llama、Mistral 和 Phi 等。
LM Studio 的主要特性包括：本地运行和管理模型、多平台支持、内置聊天界面和本地服务器等。适合希望在本地环境中探索和应用大型语言模型的用户，无论你是技术专家还是普通用户，都可以通过 LM Studio 轻松实现 AI 模型的本地化部署和实验。
vLLM
vLLM（Very Large Language Models）也是一种高效的大型语言模型推理和部署框架，由加州大学伯克利分校开发。vLLM通过优化内存管理和计算资源的使用，从而实现对大型语言模型的高效推理和部署。vLLM可以支持安装在本地或者云环境中运行，并且同样支持GPU和CPU等多种硬件平台加速。
vLLM 采用 PagedAttention 算法，有效管理键值缓存（KV Cache），显著减少了内存浪费，并提高了模型的运行效率。vLLM支持异步处理和连续批处理请求，使得模型推理的吞吐量大幅提升，适用于高并发场景。vLLM能够无缝支持多种主流语言模型架构，包括 GPT、BERT、T5 等，并且与 OpenAI 的API兼容，方便开发者快速集成。
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