📰 来源: 博客园
随着大语言模型（Large Language Model，LLM）全面步入实际应用阶段，推理部署框架成为模型落地进程中必不可少的重要组成部分。不同框架在性能优化方式、部署复杂度以及适用场景上差异较大，在实际工程选型中往往需要先理解其基本定位与使用方式。关于模型推理部署基础概念的介绍，可参考：大模型学习6-模型量化与推理部署。
本文将对当前常见的LLM推理框架进行简要梳理，并聚焦于本地推理场景中极具代表性的llama.cpp与Ollama，介绍它们的核心原理及基础用法。另一广泛使用的生产级框架vLLM，作为面向高吞吐环境的推理方案，内容相对独立且较为丰富，将留待下一篇文章专门展开。
近年来，随着LLM的持续发展，推理部署框架在模型落地中的作用日益重要。作为连接模型能力与实际应用场景的关键基础设施，其设计与性能直接影响部署效率与最终效果。目前，业界已涌现出多种具有代表性的推理框架，常见的包括以下几类：
llama.cpp
llama.cpp是一个由开源社区维护的轻量级LLM推理框架，采用纯C/C++实现，并结合多种量化技术，具有很强的硬件兼容性和较低的资源占用。它支持CPU与GPU混合推理，尤其适合边缘设备、普通电脑，以及需要离线运行模型的个人开发者。
llama.cpp
llama.cpp是一个由开源社区维护的轻量级LLM推理框架，采用纯C/C++实现，并结合多种量化技术，具有很强的硬件兼容性和较低的资源占用。它
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