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3个开源大模型免费部署方案

免费且方便的模型部署方案,市面上有ollama,VLLM,SGLang,个人感觉已经被这三方进行了瓜分,从使用上感觉确实好用。从其特点和应用场景进行分析。

一.ollama

特点:

  • 开源且轻量:专为本地部署设计,支持一键部署量化模型(如 4-bit 量化),对硬件要求低(甚至低配电脑可运行)。
  • 跨平台兼容:支持 Windows、Linux 和 macOS,提供图形化界面(如 Open WebUI)和命令行交互。
  • 模型生态丰富:内置多种主流大模型(如 Llama3、Phi3、DeepSeek-R1 等),并支持自定义模型导入。
  • 快速启动:通过 ollama run 命令即可快速加载模型,无需复杂配置。

适用场景:

  • 快速体验大模型(如智能问答、代码生成)。
  • 对硬件要求较低的个人用户或小型团队。
  • 需要图形化界面或命令行交互的本地部署需求。

官方地址:

ollama 下载安装地址ollama.com/download

具备macOS,windows,linux,docker 等部署的形式。具备更多使用形式的选择。

二.vllm

VLLM是专为⼤规模语⾔模型(LLM)设计的⾼性能推理框架,通过创新的内存管理技术显著提升吞吐量并降低显存占⽤,尤其适合⾼并发场景下的单轮对话和⻓⽂本⽣成任

务,其主要有以下技术特点:

特点:

  • 高性能推理服务:基于 PyTorch 的高效推理框架,支持大规模模型(如 70B 参数)的快速部署。
  • 多卡并行:可通过多 GPU 卡加速推理,适合资源充足的场景。
  • 动态量化:部分版本支持动态量化技术(如 DeepSeek-R1 的 671B 动态量化版),降低显存占用。
  • 云端适配:常用于云服务器部署(如 UCloud、阿里云),支持 API 接口调用。

适用场景:

  • 需要高性能推理的生产环境(如企业级应用)。
  • 多卡 GPU 资源的服务器部署。
  • 对模型性能和吞吐量要求较高的场景。

官方地址:

vllm 官方文档docs.vllm.ai/en/latest/

具备vllm框架的使用形式与docker容器的使用形式,以及可以查看支持的模型列表。

三.SGLang

官⽅⽂档分别给出了基于分别pip、源码、docker等安装部署及使用⽅法,个⼈推荐直接基于docker-compose的⽅法来部署拉起模型,当然有特殊情况的可以进行个性化开发。

特点:

  • 高效服务框架:专为大规模语言模型设计,支持快速生成和批处理优化。
  • 灵活定制:需手动编写代码部署(如 Flask 接口),适合有开发能力的用户。
  • 本地化部署:支持模型量化和本地运行,适合隐私敏感场景。
  • 多语言支持:可集成到 Web 应用或 API 服务中,提供 RESTful 接口。

适用场景:

  • 需要自定义服务逻辑的开发者。
  • 对部署灵活性要求高的项目(如私有化知识库、定制化 API)。
  • 有 Python 编程基础的用户。

官方地址:

SGLang 官方文档sglang-zh.llamafactory.cn/install.html#

四.开源大模型

市面常用的大模型

Ollama: 根据模型应用市场进行选择即可,都是量化版的部署仅供个人使用。

VLLM:qwen2.5-72b,Qwen3-30B-A3B,QwenVL 等系列的。

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