大语言模型运行工具及格式
运行工具(软件):
1、LM Studio:最推荐新手。
2、Ollama:开发者。
3、llama.cpp:底层引擎,性能天花板、可深度调优。
4、vLLM:高并发/生产环境,企业级高性能推理服务。
大模型的格式,GGUF = Generic Graph Update Format:
.gguf,目前通用标准,取代旧格式,Ollama、llama.cpp、vLLM、所有本地部署首选。
.ggml,老版本格式,已淘汰,不再用;旧版 llama.cpp 遗留
.bin/.safetensors,原生PyTorch/HuggingFace原模型,训练、微调、HuggingFace下载原版模型。
.gptq,GPU量化专用 旧版量化、部分显卡专属。
.
awq,另一种 GPU 量化格式,高性能显卡推理。
Ollama操作大模型
Ollama = 本地大模型的「Docker」+「HTTP 服务器」+「模型管家」
Ollama环境变量:OLLAMA_MODELS=F:\ProgramData\Ollama_Models,模型存储目录。
OLLAMA_MODELS/
├── blobs/【真实模型文件,核心权重文件】
├── manifests/【清单 & 索引】
│ └── registry.ollama.ai/
│ └── library/
└── models/【软链接/分层映射】
Ollama提供的Web 服务: http://localhost:11434
# 启动&停止
net stop ollama
net start ollama
# 拉取模型
ollama pull qwen2.5:7b-instruct
ollama pull qwen2.5:14b-instruct
ollama pull deepseek-coder:14b
# 启动并进入对话窗口
ollama run qwen2:7b
# 退出对话
/bye
# 单纯加载驻留内存,不进终端
ollama run qwen2.5:7b-instruct ""
# 启动设置保活,加载后一直不释放
ollama run qwen2.5:7b-instruct && ollama keepalive -1
# 后台静默启动(纯 API 服务用)
ollama serve
# 启动,限制上下文长度(num_ctx)、CPU线程(num_thread)
ollama run qwen2:7b --num_ctx 8192 --num_thread 16
# 查看状态
tasklist | findstr ollama
netstat -ano | findstr 11434
# 查看本地已下载的模型
ollama list
# 查看正在运行占用内存的模型
ollama ps
# 停止指定模型
ollama stop qwen2:7b
# 停止所有运行模型
ollama stop all
# 清理不用的模型
ollama rm 模型全名
LangChain应用开发框架
LangChain 是一个「大模型应用开发框架」,它不是大模型,不训练模型,不生成权重,旨在快速、低成本、用代码搭建大模型应用。
LangChain家族(三大版本):LangChain (Python) --- 最成熟、功能最全;LangChain.js (JavaScript/TS) --- 前端/Node用;LangChain4j (Java) --- Java / SpringBoot后端用。
LangChain,功能对等的最佳匹配版本:
Python端:langchain==1.2.17,地址:https://www.langchain.com.cn/。
前端/Node端:LangChain.js==1.2.35,地址:https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/overview。
Java端:langchain4j==1.13.0, 地址:https://docs.langchain4j.dev/,中文官网:https://langchain4j.cn/。