AI模型部署 - 大语言模型（LLM）部署技术与框架
目录
一、 大语言模型部署的核心挑战与关键技术
二、 主流开源部署框架深度解析
2.1. Ollama：本地部署的极简主义者
2.2. Hugging Face TGI (Text Generation Inference)
2.3. vLLM：为吞吐量而生
2.4. sglang：面向复杂提示与结构化输出的革新者
三、 特定硬件与云平台部署方案分析
3.1. 华为昇腾（Huawei Ascend）AI全栈平台
3.2. 阿里云PAI（Platform for AI）平台
四、综合对比与框架选型指南
五、 总结与未来展望
随着大语言模型（LLM）在各行各业的渗透，高效、稳定且经济的部署方案已成为将模型能力转化为实际生产力的关键瓶颈。本报告旨在系统性梳理当前主流的大语言模型部署方式，深入剖析包括Ollama、Hugging Face TGI、vLLM、sglang在内的开源推理框架，并对华为昇腾AI全栈平台和阿里云PAI平台的部署方案进行专门分析。报告将从技术原理、性能指标、适用场景、API兼容性、生态系统及用户群体等多个维度，对不同方案进行横向比较与深度评估，旨在为企业和开发者在进行技术选型时提供一份全面、深入的参考指南。
一、 大语言模型部署的核心挑战与关键技术
LLM的部署之所以复杂，主要源于其固有的两大特性：巨大的模型参数量和自回归（Autoregressive）的生成方式。这带来了严峻的挑战：
- 显存瓶颈（Memory Bottleneck）： LLM动辄数十亿至千亿的参数量，加上推理过程中为每个请求动态生成的键值缓存（KV Cache），对GPU显存提出了极高的要求。KV Cache的大小与序列长度正相关，在处理长上下文或高并发请求时，显存极易耗尽 。
- 计算密集（Compute Intensive）： Token的生成过程涉及大量的矩阵向量乘法运算，对计算资源消耗巨大，直接影响推理速度（即吞吐量和延迟）。
- 延迟敏感（Latency Sensitive）： 交互式应用场景（如聊天机器人）对首个Token生成时间（Time to First Token, TTFT）和后续Token生成间隔（Inter-Token Latency, ITL）要求苛刻，直接影响用户体验。
- 吞吐量要求（Throughput Demands）： 在生产环境中，服务需要同时处理大量并发用户请求，如何在有限的硬件资源下最大化吞吐量（每秒处理的Token数或请求数）是核心优化目标。
为应对上述挑战，业界发展出了一系列关键优化技术，这些技术是理解和评估不同部署框架优劣的基础：
- 连续批处理（Continuous Batching）： 传统批处理（Static Batching）需要等待批次内所有请求都完成后才能进行下一步，导致GPU资源空闲。连续批处理则允许在批次中某个请求完成后，立刻插入新的请求，从而显著提升GPU利用率和系统吞吐量 。
- PagedAttention：&n