制作網(wǎng)站時(shí)搜索圖標(biāo)如何做,最火wordpress主題,在線考試響應(yīng)式網(wǎng)站模板下載,用vs2010做的網(wǎng)站文章詳細(xì)對(duì)比了7種主流大模型部署框架#xff08;Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed#xff09;#xff0c;從技術(shù)架構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行分析#xff0c;并給出不同場(chǎng)景下的選型建議#xff1a;個(gè)人開(kāi)發(fā)者適合Ollama或Transforme…文章詳細(xì)對(duì)比了7種主流大模型部署框架Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed從技術(shù)架構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行分析并給出不同場(chǎng)景下的選型建議個(gè)人開(kāi)發(fā)者適合Ollama或Transformers企業(yè)高并發(fā)場(chǎng)景選擇vLLM或SGLang邊緣/實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景推薦LMDeploy分布式需求則使用DeepSpeed和ModelScope。合理選擇框架可最大化發(fā)揮大模型性能潛力。“隨著大語(yǔ)言模型LLM的廣泛應(yīng)用如何高效部署和推理模型成為開(kāi)發(fā)者關(guān)注的核心問(wèn)題?！彪S著大模型的成本越來(lái)越低以及企業(yè)生產(chǎn)中對(duì)大模型的定制化需求越來(lái)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(gè)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(wèn)題。所以今天就來(lái)介紹幾種部署大模型的方式和框架。企業(yè)級(jí)大模型部署方案很多人在學(xué)習(xí)大模型技術(shù)的過(guò)程中可能都嘗試過(guò)在本地下載和部署一些小模型比如說(shuō)使用ollamagpt4allLM Studio等。但在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中和自己學(xué)習(xí)有著本質(zhì)的差別在企業(yè)場(chǎng)景中對(duì)大模型的性能并發(fā)容錯(cuò)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(xiàng)專(zhuān)業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域而技術(shù)人員對(duì)不同平臺(tái)和框架的選擇會(huì)直接影響到大模型的效果。本文將對(duì)主流的大模型部署前端框架進(jìn)行對(duì)比包括Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeedTransformersHugging 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(dòng)態(tài)批處理和量化。優(yōu)點(diǎn)模型生態(tài)豐富靈活性強(qiáng)。缺點(diǎn)原生推理效率低多GPU支持復(fù)雜。適用場(chǎng)景快速原型驗(yàn)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(kāi)發(fā)全生命周期工具鏈支持多模態(tài)模型。優(yōu)點(diǎn)一站式服務(wù)性能優(yōu)化。缺點(diǎn)生態(tài)封閉靈活性受限。適用場(chǎng)景企業(yè)級(jí)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(qǐng)求。優(yōu)點(diǎn)吞吐量極高兼容性廣。缺點(diǎn)依賴Linux/CUDA模型轉(zhuǎn)換成本高。適用場(chǎng)景高并發(fā)在線服務(wù)。LMDeploy零一萬(wàn)物官網(wǎng) https://github.com/InternLM/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(diǎn)低延遲輕量化部署。缺點(diǎn)社區(qū)生態(tài)較小長(zhǎng)上下文支持弱。適用場(chǎng)景實(shí)時(shí)對(duì)話系統(tǒng)、邊緣計(jì)算。Ollama官網(wǎng) https://ollama.ai技術(shù)架構(gòu)基于llama.cpp的輕量級(jí)封裝支持CPU/GPU混合推理。優(yōu)點(diǎn)極簡(jiǎn)部署跨平臺(tái)支持。缺點(diǎn)性能有限功能單一。適用場(chǎng)景個(gè)人開(kāi)發(fā)者測(cè)試、教育場(chǎng)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(diǎn)企業(yè)級(jí)性能多模態(tài)支持。缺點(diǎn)學(xué)習(xí)成本高硬件要求高。適用場(chǎng)景企業(yè)級(jí)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(diǎn)分布式優(yōu)化無(wú)縫銜接訓(xùn)練。缺點(diǎn)配置復(fù)雜延遲較高。適用場(chǎng)景大規(guī)模分布式推理、與訓(xùn)練流程集成的場(chǎng)景?？偨Y(jié)與選型建議個(gè)人開(kāi)發(fā)者優(yōu)先使用Ollama零配置或Transformers靈活。企業(yè)高并發(fā)場(chǎng)景選擇vLLM吞吐量或SGLang結(jié)構(gòu)化輸出。邊緣計(jì)算/實(shí)時(shí)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(diǎn)擴(kuò)展。通過(guò)合理選擇框架開(kāi)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(biāo)。大模型未來(lái)如何發(fā)展普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口※領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型——時(shí)代浪潮已至隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展大模型的應(yīng)用已從理論走向大規(guī)模落地滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的方方面面。技術(shù)能力上其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與模式識(shí)別能力正在重塑自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。行業(yè)應(yīng)用上開(kāi)源人工智能大模型已走出實(shí)驗(yàn)室廣泛落地于醫(yī)療、金融、制造等眾多行業(yè)。尤其在金融、企業(yè)服務(wù)、制造和法律領(lǐng)域應(yīng)用占比已超過(guò)30%正在創(chuàng)造實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。未來(lái)大模型行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局以及市場(chǎng)規(guī)模分析預(yù)測(cè):同時(shí)AI大模型技術(shù)的爆發(fā)直接催生了產(chǎn)業(yè)鏈上一批高薪新職業(yè)相關(guān)崗位需求井噴AI浪潮已至對(duì)技術(shù)人而言學(xué)習(xí)大模型不再是選擇而是避免被淘汰的必然。這關(guān)乎你的未來(lái)刻不容緩那么我們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)AI大模型呢在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里我指導(dǎo)過(guò)不少同行后輩經(jīng)常會(huì)收到一些問(wèn)題我是小白學(xué)習(xí)大模型該從哪里入手呢我自學(xué)沒(méi)有方向怎么辦這個(gè)地方我不會(huì)啊。如果你也有類(lèi)似的經(jīng)歷一定要繼續(xù)看下去這些問(wèn)題也不是三言兩語(yǔ)啊就能講明白的。所以呢這份精心整理的AI大模型學(xué)習(xí)資料我整理好了免費(fèi)分享只希望它能用在正道上幫助真正想提升自己的朋友。讓我們一起用技術(shù)做點(diǎn)酷事ps:微信掃描即可獲取加上后我將逐一發(fā)送資料與志同道合者共勉真誠(chéng)無(wú)償分享適學(xué)人群我們的課程體系專(zhuān)為以下三類(lèi)人群精心設(shè)計(jì)AI領(lǐng)域起航的應(yīng)屆畢業(yè)生提供系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)路徑與豐富的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目助你從零開(kāi)始牢牢掌握大模型核心技術(shù)為職業(yè)生涯奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)?？缃甾D(zhuǎn)型的零基礎(chǔ)人群聚焦于AI應(yīng)用場(chǎng)景通過(guò)低代碼工具讓你輕松實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”的融合創(chuàng)新無(wú)需深?yuàn)W的編程基礎(chǔ)也能擁抱AI時(shí)代。尋求突破瓶頸的傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)者如Java/前端等將帶你深入Transformer架構(gòu)與LangChain框架助你成功轉(zhuǎn)型為備受市場(chǎng)青睞的AI全棧工程師實(shí)現(xiàn)職業(yè)價(jià)值的躍升?！竽Ｐ腿讓W(xué)習(xí)資料展示通過(guò)與MoPaaS魔泊云的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合我們的課程實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。我們持續(xù)優(yōu)化課程架構(gòu)并新增了多項(xiàng)貼合產(chǎn)業(yè)需求的前沿技術(shù)實(shí)踐確保你能獲得更系統(tǒng)、更實(shí)戰(zhàn)、更落地的大模型工程化能力從容應(yīng)對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門(mén)到進(jìn)階的各類(lèi)視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無(wú)論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的技術(shù)人員這份資料都絕對(duì)能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。01 大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。希望這份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門(mén)到精通微信掃描下方二維碼即可~本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴(yán)禁商用02 大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍文檔新手必備的權(quán)威大模型學(xué)習(xí)PDF書(shū)單來(lái)了全是一系列由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專(zhuān)家撰寫(xiě)的大模型技術(shù)的書(shū)籍和學(xué)習(xí)文檔電子版從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用硬核到不行※真免費(fèi)真有用錯(cuò)過(guò)這次拍大腿03 AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢(shì)、問(wèn)題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì)。04 大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。05 大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開(kāi)始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫(kù)涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問(wèn)題讓你在面試中游刃有余。06 全套AI大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)視頻教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微調(diào)與部署、DeepSeek等技術(shù)點(diǎn)由于篇幅有限只展示部分資料并且還在持續(xù)更新中…ps:微信掃描即可獲取加上后我將逐一發(fā)送資料與志同道合者共勉真誠(chéng)無(wú)償分享最后祝大家學(xué)習(xí)順利抓住機(jī)遇共創(chuàng)美好未來(lái)