模型部署：Ollama 和 GPUStack如何选择？

Ollama大家应该不陌生了，它是一个专注于本地化运行和管理大型语言模型的工具，主要用于简化模型的部署和使用流程。

而GPUStack是一个开源的GPU集群管理平台，专注于异构资源整合和分布式推理，适用于企业级私有化大模型部署。

因此，两者对自身的定位完全不同。

Ollama

定位：

轻量级本地模型部署工具，专注于快速启动和易用性，适合个人开发者或小规模项目。

优势：

安装简单，支持 macOS、Linux 和 Windows - 通过WSL2。

提供类似Docker的体验，支持多模型并行运行和OpenAI兼容API。

社区活跃，模型库丰富，如Gemma、Mistral等。

适合快速测试、开发原型或需要灵活命令行操作的用户。

局限：

功能更新可能滞后于底层框架，如llama.cpp。

高级功能，如分布式推理受限，依赖本地硬件性能。

GPUStack

定位：

企业级GPU/NPU资源管理平台，支持异构硬件和分布式推理，适合大规模生产环境。

优势：

支持Nvidia、Apple Metal、华为昇腾等多品牌GPU/NPU整合。

兼容vLLM、llama-box等推理后端，支持多模型仓库，包括 HuggingFace、Ollama Library等。

提供分布式推理、实时监控、调度策略等企业级功能。

通过Dify等工具无缝对接RAG系统，适合复杂AI服务构建。

局限：

部署和配置复杂度较高，需熟悉Docker和集群管理。

对Ollama模型的原生支持有限。