大模型私有化部署框架

核心部署工具

Ollama
- 核心特性：支持跨平台本地部署（Windows/Linux/MacOS），提供1700+预训练模型库（如Llama、DeepSeek、Qwen等），支持自定义模型参数（如调整temperature、top_p）和多GPU并行加速。
- 适用场景：
  - 本地快速启动：通过一行命令运行模型（如ollama run gemma）。
  - 自定义模型：通过编写Modelfile配置文件，将Hugging Face等平台的GGUF格式模型转换为本地服务。
- 优势：安装简单（脚本或二进制文件）、内存优化（支持量化模型）。
- 资料
  - 中文文档：https://ollama.readthedocs.io/
  - 开源地址：https://github.com/ollama/ollama
vLLM
- 核心特性：专为GPU优化的推理框架，支持AWQ量化模型，显著提升吞吐量（例如在RTX 3080上推理速度比CPU快20倍）。
- 适用场景：
  - 生产环境部署：通过Docker镜像简化依赖管理，支持OpenAI兼容API。
  - 小规模线上服务：适合需要高并发响应的场景（如聊天机器人）。
llama.cpp
- 核心特性：基于CPU运行的开源工具，支持GGUF格式量化模型（如Llama-2-7B），内存需求低。
- 适用场景：
  - 无GPU环境测试：适合轻量级任务（如文本生成）或低配置机器。

Dify
- 核心特性：一站式LLM应用开发平台，集成RAG、Agent、模型管理等功能，支持API快速对接业务系统。
- 适用场景：企业级AI应用开发（如知识库问答、自动化流程）。
FastGPT
- 核心特性：专注知识库问答系统，支持多模型切换（如ChatGLM、GPT-3.5），提供数据预处理和对话管理功能。
- 适用场景：文档智能检索、合同生成等垂直领域应用。
Open WebUI
- 核心特性：轻量级Web交互界面，与Ollama无缝集成，提供类似ChatGPT的对话体验。
- 适用场景：本地模型的可视化调试和用户交互。

Chat Master
- 核心特性：支持一键切换DeepSeek、Kimi、ChatGPT等20+主流模型，兼容本地模型（通过Ollama）和知识库问答。
- 适用场景：多模型对比测试、个性化AI助手开发。
Hugging Face
- 核心特性：提供数万预训练模型和数据集（如Llama-3、Gemma），支持模型微调和部署。
- 适用场景：模型定制化开发与社区资源共享。