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选择大模型部署工具不再迷茫，这份指南帮你做出最佳决策。 核心内容： 1. 工具定位：Ollama适合个人用户，vLLM适合企业级应用 2. 核心差异：部署难度、响应速度、硬件门槛对比 3. 避坑指南：Ollama和vLLM的使用技巧及常见问题解决方案
一句话总结：
举个栗子?：
| 对比项 | Ollama | vLLM |
|---|---|---|
| 部署难度 | ||
| 响应速度 | 7B模型：1-3秒/请求（快3倍） | |
| 硬件门槛 | ||
| 隐藏技能 | ||
| 适合人群 |
Windows用户防坑：
量化模型精度损失：
长文本处理秘籍：
--swap-space 8GiB，16K字论文解析稳如狗高并发配置：
✅ 想用ChatGPT但担心数据泄露
✅ 笔记本/旧显卡想体验大模型
✅ 讨厌写代码，追求开箱即用
实测案例：
某自媒体团队用Ollama+GTX 3060：
✅ 需处理超长技术文档（代码/论文）
✅ 日均访问量超1000次的企业级应用
血泪教训：
某创业公司用vLLM踩坑实录：
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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