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面对复杂多样的模型部署需求，如何选择合适的工具？本文深入对比分析Ollama和GPUStack，为你提供决策参考。 核心内容： 1. Ollama轻量级本地部署工具的特点与适用场景 2. GPUStack企业级GPU/NPU资源管理平台的优势与局限 3. 根据具体需求，如何选择Ollama或GPUStack进行模型部署
Ollama
定位：
轻量级本地模型部署工具，专注于快速启动和易用性，适合个人开发者或小规模项目。
优势：
安装简单，支持 macOS、Linux 和 Windows - 通过WSL2。
提供类似Docker的体验，支持多模型并行运行和OpenAI兼容API。
社区活跃，模型库丰富，如Gemma、Mistral等。
适合快速测试、开发原型或需要灵活命令行操作的用户。
局限：
功能更新可能滞后于底层框架，如llama.cpp。
高级功能，如分布式推理受限，依赖本地硬件性能。
GPUStack
定位：
企业级GPU/NPU资源管理平台，支持异构硬件和分布式推理，适合大规模生产环境。
优势：
支持Nvidia、Apple Metal、华为昇腾等多品牌GPU/NPU整合。
兼容vLLM、llama-box等推理后端，支持多模型仓库，包括 HuggingFace、Ollama Library等。
提供分布式推理、实时监控、调度策略等企业级功能。
通过Dify等工具无缝对接RAG系统，适合复杂AI服务构建。
局限：
部署和配置复杂度较高，需熟悉Docker和集群管理。
对Ollama模型的原生支持有限。
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