随着深度学习技术从卷积神经网络（CNN）迈向大语言模型（LLM）及多模态视觉语言模型（VLM）时代，传统部署框架已难以满足新型模型对算力、内存和并发处理的需求。近期，一批专为LLM与VLM设计的部署工具涌现，包括vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Ollama和LM Studio等，它们通过技术创新解决了大规模模型推理中的显存占用、批处理效率和服务延迟等核心问题。
加州大学伯克利分校提出的vLLM框架，通过PagedAttention技术重新设计了注意力机制，在保持生成质量的同时显著提升推理速度。该框架针对LLaMA、ChatGLM等模型优化，可解决671B参数级模型推理时的显存瓶颈——传统方法需缓存全部Key/Value向量，而vLLM通过动态内存管理将显存占用降低40%以上。其批处理效率较HuggingFace Transformers提升3倍，在多用户并发场景下可将服务延迟波动控制在15%以内。目前该框架仅支持Linux系统，可通过清华镜像源快速安装：pip install vllm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
NVIDIA推出的TensorRT-LLM则聚焦硬件级优化，集成自定义注意力内核、动态批处理和分页KV缓存等技术。该库支持从FP8到INT4的多种量化方案，在A100 GPU上可将GPT-3级模型的推理吞吐量提升5倍。其Python API兼容单GPU到多节点集群部署，并与Triton推理服务器无缝集成。值得注意的是，该框架要求CUDA 12.8及以上版本，但成为首个支持Windows 10系统的企业级LLM部署工具。
对于资源受限场景，llama.cpp通过纯C/C++实现突破性优化。该工具支持1.5位至8位整数量化，在Apple M系列芯片上通过metal框架加速，推理速度接近GPU水平。其跨平台特性覆盖x86、ARM和RISC-V架构，甚至能通过CPU+GPU混合模式运行超出显存容量的模型。开发者可通过定制CUDA内核扩展NVIDIA GPU支持，同时提供Vulkan和SYCL后端满足多样化硬件需求。
在用户体验层面，Ollama和LM Studio降低了模型部署门槛。Ollama采用"模型即服务"设计，用户通过命令行即可下载运行Llama 3等模型，其内置的OpenAI兼容API方便快速集成。LM Studio则提供图形化界面，支持从Hugging Face直接导入GGUF格式模型，特色功能包括多会话管理、模型热切换和本地服务器部署。这两款工具均支持Windows/macOS系统，特别适合非技术用户进行原型验证和小规模应用开发。
不同场景下的技术选型呈现明显差异：个人开发者倾向Ollama的零配置部署；边缘设备优先选择llama.cpp的极致轻量化方案；企业级高并发服务采用vLLM的吞吐量优化；多模态应用则可考虑LMDeploy或RamaLama的容器化部署。随着工业检测等领域对"零样本"缺陷识别需求的增长，这些框架正在推动AI技术从实验室走向真实生产环境——某汽车工厂已实现通过4张参考样本达到99%检测准确率，模型换型时间缩短至5分钟。
