目錄
一、 大語言模型部署的核心挑戰與關鍵技術
二、 主流開源部署框架深度解析
2.1. Ollama：本地部署的極簡主義者
2.2. Hugging Face TGI (Text Generation Inference)
2.3. vLLM：為吞吐量而生
2.4. sglang：面向復雜提示與結構化輸出的革新者
三、 特定硬件與云平臺部署方案分析
3.1. 華為昇騰（Huawei Ascend）AI全棧平臺
3.2. 阿里云PAI（Platform for AI）平臺
四、綜合對比與框架選型指南
五、 總結與未來展望
隨著大語言模型（LLM）在各行各業的滲透，高效、穩定且經濟的部署方案已成為將模型能力轉化為實際生產力的關鍵瓶頸。本報告旨在系統性梳理當前主流的大語言模型部署方式，深入剖析包括Ollama、Hugging Face TGI、vLLM、sglang在內的開源推理框架，并對華為昇騰AI全棧平臺和阿里云PAI平臺的部署方案進行專門分析。報告將從技術原理、性能指標、適用場景、API兼容性、生態系統及用戶群體等多個維度，對不同方案進行橫向比較與深度評估，旨在為企業和開發者在進行技術選型時提供一份全面、深入的參考指南。
一、 大語言模型部署的核心挑戰與關鍵技術
LLM的部署之所以復雜，主要源于其固有的兩大特性：巨大的模型參數量和自回歸（Autoregressive）的生成方式。這帶來了嚴峻的挑戰：
- 顯存瓶頸（Memory Bottleneck）： LLM動輒數十億至千億的參數量，加上推理過程中為每個請求動態生成的鍵值緩存（KV Cache），對GPU顯存提出了極高的要求。KV Cache的大小與序列長度正相關，在處理長上下文或高并發請求時，顯存極易耗盡 。
- 計算密集（Compute Intensive）： Token的生成過程涉及大量的矩陣向量乘法運算，對計算資源消耗巨大，直接影響推理速度（即吞吐量和延遲）。
- 延遲敏感（Latency Sensitive）： 交互式應用場景（如聊天機器人）對首個Token生成時間（Time to First Token, TTFT）和后續Token生成間隔（Inter-Token Latency, ITL）要求苛刻，直接影響用戶體驗。
- 吞吐量要求（Throughput Demands）： 在生產環境中，服務需要同時處理大量并發用戶請求，如何在有限的硬件資源下最大化吞吐量（每秒處理的Token數或請求數）是核心優化目標。
為應對上述挑戰，業界發展出了一系列關鍵優化技術，這些技術是理解和評估不同部署框架優劣的基礎：
- 連續批處理（Continuous Batching）： 傳統批處理（Static Batching）需要等待批次內所有請求都完成后才能進行下一步，導致GPU資源空閑。連續批處理則允許在批次中某個請求完成后，立刻插入新的請求，從而顯著提升GPU利用率和系統吞吐量 。
- PagedAttention：&n
