隨著深度學習技術從卷積神經網絡（CNN）邁向大語言模型（LLM）及多模態視覺語言模型（VLM）時代，傳統部署框架已難以滿足新型模型對算力、內存和并發處理的需求。近期，一批專為LLM與VLM設計的部署工具涌現，包括vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Ollama和LM Studio等，它們通過技術創新解決了大規模模型推理中的顯存占用、批處理效率和服務延遲等核心問題。

加州大學伯克利分校提出的vLLM框架，通過PagedAttention技術重新設計了注意力機制，在保持生成質量的同時顯著提升推理速度。該框架針對LLaMA、ChatGLM等模型優化，可解決671B參數級模型推理時的顯存瓶頸——傳統方法需緩存全部Key/Value向量，而vLLM通過動態內存管理將顯存占用降低40%以上。其批處理效率較HuggingFace Transformers提升3倍，在多用戶并發場景下可將服務延遲波動控制在15%以內。目前該框架僅支持Linux系統，可通過清華鏡像源快速安裝：pip install vllm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

NVIDIA推出的TensorRT-LLM則聚焦硬件級優化，集成自定義注意力內核、動態批處理和分頁KV緩存等技術。該庫支持從FP8到INT4的多種量化方案，在A100 GPU上可將GPT-3級模型的推理吞吐量提升5倍。其Python API兼容單GPU到多節點集群部署，并與Triton推理服務器無縫集成。值得注意的是，該框架要求CUDA 12.8及以上版本，但成為首個支持Windows 10系統的企業級LLM部署工具。

對于資源受限場景，llama.cpp通過純C/C++實現突破性優化。該工具支持1.5位至8位整數量化，在Apple M系列芯片上通過metal框架加速，推理速度接近GPU水平。其跨平臺特性覆蓋x86、ARM和RISC-V架構，甚至能通過CPU+GPU混合模式運行超出顯存容量的模型。開發者可通過定制CUDA內核擴展NVIDIA GPU支持，同時提供Vulkan和SYCL后端滿足多樣化硬件需求。

在用戶體驗層面，Ollama和LM Studio降低了模型部署門檻。Ollama采用"模型即服務"設計，用戶通過命令行即可下載運行Llama 3等模型，其內置的OpenAI兼容API方便快速集成。LM Studio則提供圖形化界面，支持從Hugging Face直接導入GGUF格式模型，特色功能包括多會話管理、模型熱切換和本地服務器部署。這兩款工具均支持Windows/macOS系統，特別適合非技術用戶進行原型驗證和小規模應用開發。

不同場景下的技術選型呈現明顯差異：個人開發者傾向Ollama的零配置部署；邊緣設備優先選擇llama.cpp的極致輕量化方案；企業級高并發服務采用vLLM的吞吐量優化；多模態應用則可考慮LMDeploy或RamaLama的容器化部署。隨著工業檢測等領域對"零樣本"缺陷識別需求的增長，這些框架正在推動AI技術從實驗室走向真實生產環境——某汽車工廠已實現通過4張參考樣本達到99%檢測準確率，模型換型時間縮短至5分鐘。