大模型，为什么需要分阶段学习？

1. 为什么需要分阶段学习？
运行大模型对硬件（如GPU）和软件（如框架、优化技术）要求较高，直接上手专业工具可能门槛过高。

从简单工具开始可以快速体验模型效果，理解基本概念，再逐步深入底层优化。

2. Ollama：入门级工具
定位：
Ollama 是一个开源的、用户友好的工具，专为本地运行大模型设计，适合初学者快速上手。

特点：

一键安装：提供简单的命令行界面，无需复杂配置。

模型管理：内置模型库（如Llama 2、Mistral等），支持直接下载和运行。

轻量化：自动处理模型格式转换（GGUF量化），降低硬件需求（甚至可在CPU上运行）。

适合场景：个人学习、快速测试模型效果、轻量级应用。

示例命令：

bash
ollama pull llama2      # 下载模型
ollama run llama2       # 运行模型

优点：
无需深度学习背景，5分钟即可体验大模型。

3. vLLM：专业级推理框架
定位：
vLLM 是加州大学伯克利分校开发的高性能推理框架，专注于生产环境中的高吞吐、低延迟服务。

特点：

核心技术：
使用 PagedAttention（类似操作系统的内存分页技术），优化显存利用率，支持超长上下文。

高性能：
比HuggingFace Transformers快数倍，支持连续批处理（continuous batching），适合并发请求。

灵活性：
需自行配置Python环境、模型格式（通常为HuggingFace格式），适合集成到现有系统。

适合场景：
企业级API服务、需要高并发的生产环境。

示例代码：

python
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf")
outputs = llm.generate(["Hello, explain AI in 3 sentences."])

优点：
极致性能，适合严肃项目，但需要一定的工程能力。

4. 为什么推荐从Ollama到vLLM？
渐进学习：
Ollama 隐藏了底层细节（如量化、依赖库），让用户先关注模型行为；vLLM 则需要理解推理优化、GPU资源管理等。

硬件需求：
Ollama 可在消费级硬件运行，vLLM 通常需要专业GPU（如A100）才能发挥优势。

开发目标：

想快速尝试 → Ollama

需部署高效服务 → vLLM

5. 补充说明
其他工具：

介于两者之间：text-generation-webui（可视化）、LM Studio（Windows图形界面）。

更底层：直接使用PyTorch + Transformers库。

模型支持：
Ollama 主要支持量化模型；vLLM 支持原生HF模型，对LoRA适配性好。

总结路线图：
新手阶段：Ollama → 理解模型交互 → 测试不同模型
进阶阶段：vLLM → 学习推理优化 → 部署生产服务
专家阶段：自定义vLLM/ Triton推理服务器 → 优化CUDA内核
根据你的目标和硬件条件，选择适合的起点即可！