LM Studio vs Ollama vs vLLM：本地部署 LLM 三种方案横评

本地部署 LLM 三方案横评：Ollama 最简单适合个人使用、vLLM 性能最高适合生产、LM Studio 适合零命令行新手。附各方案快速启动命令与 NVIDIA 用户的 TensorRT-LLM 进阶路线。

💡 你将学到

本地部署 LLM 三方案横评：Ollama 最简单适合个人使用、vLLM 性能最高适合生产、LM Studio 适合零命令行新手。附各方案快速启动命令与 NVIDIA 用户的 TensorRT-LLM 进阶路线。

📜 目录

• Local LLM Deployment Options
• Ollama quick start
• vLLM for production
• Pick your path
• 相关文章

Local LLM Deployment Options

Ollama quick start

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen2.5:7b

vLLM for production

pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen2.5-7B

Pick your path

• Just playing: Ollama
• Production: vLLM
• No command line: LM Studio
• Have NVIDIA: vLLM + TensorRT-LLM

相关文章

• TensorRT-LLM教程：NVIDIA官方推理加速
• Ollama vs vLLM vs TGI：2026年LLM推理引擎怎么选？
• Ollama vs LM Studio：2026年初学者该选哪个本地LLM运行器？