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代码示例

1. Ollama 示例

2. HuggingFace Transformers 示例

3. vLLM 示例

区别对比：四个维度

在项目背景下（“多模型协作 +本地权重 +前后端 +状态管理”）的建议

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本文将通过 代码示例 + 核心区别比对 的方式，清晰地比较这三类部署框架：

• Ollama（本地 LLM 专用）

• vLLM（高吞吐／模型服务专用）

• HuggingFace Transformers（通用模型推理 + 开发原型）

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代码示例

下面每一个框架给出一个简化版部署／使用示例（仅演示关键点，实际项目中你还要加入资源管理、并发、监控等）。

1. Ollama 示例

假设你在本地用 Ollama 下载权重并提供简单 REST 接口。

# 先在命令行中：
ollama pull llama3.1   # 下载模型 :contentReference[oaicite:3]{index=3}

然后在 Python 中调用：

from ollama import chat
from ollama import ChatResponse

response: ChatResponse = chat(model='gemma3', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': 'Why is the sky blue?',
  },
])
print(response['message']['content'])
# or access fields directly from the response object
print(response.message.content)

关键点：你本地就运行模型，不依赖远程 API。 (Medium)

2. HuggingFace Transformers 示例

假设你用 HuggingFace 下载一个模型权重，并用 Transformers 原生接口做推理。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")  # 举例
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b", torch_dtype=torch.float16)
model.eval()

prompt = "What are the risks of IoT in healthcare?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

关键点：你用权重在本地推理；但你也可以把它封装为服务。很多原型／开发中使用这种方式。

3. vLLM 示例

假设你用 vLLM 将 HuggingFace 模型部署为高吞吐服务。

# 安装并使用 vLLM 的基本推理（offline/batched） :contentReference[oaicite:6]{index=6}
from vllm import LLM, SamplingParams

llm_engine = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b")
sampling = SamplingParams(max_tokens=100, temperature=0.7)
output = llm_engine.generate(["What is the carbon footprint of steel recycling?"], sampling_params=sampling)
print(output[0].text)

或者部署服务模式（OpenAI 兼容） (docs.vllm.ai)

vllm serve --model meta-llama/Llama-2-7b --port 8000

然后客户端用 HTTP 调用。
关键点：vLLM 专注于 服务化／高吞吐／资源优化。 (GitHub)

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区别对比：四个维度

下面从四个关键维度来对比这三者。

维度	Ollama	HuggingFace Transformers	vLLM
部署简易性／启动速度	非常快：拉模型、run 命令即可，本地运行。 (Medium)	较快但你需要自行写推理代码、管理资源、可能调优。	中等：启动服务需额外配置（资源、批处理设置、可能并发优化） (ploomber.io)
适用场景／用途	本地、隐私敏感、资源可控、原型或小规模部署。	原型开发、研究、小规模服务、模型探索。	生产级服务、高吞吐、模型服务化、多请求并发、资源调度优化。
资源优化／性能	资源管理较基础，适合模型规模中等/硬件限制场景。运行速度、吞吐不如专门优化系统。	灵活但需要自己优化，性能依赖你配置。	性能优化强：支持并发、批处理、低延迟、专为部署场景设计。 (Medium)
开发灵活性／可定制性	高：你有本地控制、可改模型、可私有化。	很高：框架非常灵活，你可以微调、改架构、做实验。	高但更偏服务层：你关注部署、服务接口、并发，而非模型研究细节。路由／流程少。

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在项目背景下（“多模型协作 +本地权重 +前后端 +状态管理”）的建议

根据目前作业的方向（你是 AI agent应用部署工程师，想要用本地模型权重 +调度 +状态管理）：

• 如果你主要目标是“快速起步 +本地模型权重 +相对可控环境”，那么 Ollama 是一个非常好的入口。你可以先用 Ollama 部署一个或两个模型本地，然后用你的调度框架（比如 LangGraph）去调用。

• 如果你需要“多个模型 + 状态管理 + 调度路由 +并发请求”，而且未来可能增长型号／流量，那建议中期切换或直接使用 vLLM 作为模型服务层。你的调度层（LangGraph）可以调用 vLLM 提供的服务接口。

• HuggingFace Transformers 适用于“模型研发／探索／微调”阶段：当你想测试不同模型权重、比对性能、或者做原型实验时用它。部署到生产或真实协作流程时，再迁移到 Ollama/vLLM。

• 在资源限制（如显存、GPU）或数据隐私要求高的环境下，Ollama 本地部署优于使用远程 API。

• 最终架构推荐：调度层（LangGraph） → 模型服务层（初期：Ollama 本地模型／中期：vLLM服务）→ 状态存储（PostgreSQL）+ 前后端接口。