一、面向开发者的灵活工具

1. Ollama

   • 特点：跨平台命令行工具，支持一键部署多种大模型（如LLaMA、DeepSeek等），支持多GPU并行推理和模型库扩展。适合开发者快速测试与集成模型。

   • 适用场景：需灵活配置的本地部署，支持Windows/Linux/MacOS。

   • 引用：139

2. LLaMA.cpp

   • 特点：基于C++的高效推理框架，支持多平台（包括ARM和x86架构）及4/8位量化模型，资源占用低，适合CPU或低显存GPU环境。

   • 适用场景：轻量化部署，如手机端或边缘设备。

   • 引用：14

3. EnergonAI

   • 特点：专为10-1000亿参数大模型设计，支持单卡或多卡并行推理，采用非阻塞流水线并行技术优化性能。

   • 适用场景：企业级大规模模型部署，需高算力支持。

   • 引用：4

4. BMInf

   • 特点：低资源推理工具包，最低支持NVIDIA GTX 1060单卡运行百亿参数模型，显存利用率优化显著。

   • 适用场景：个人开发者或中小企业在有限硬件条件下部署大模型。

   • 引用：4

二、用户友好的图形化工具

1. LM Studio

   • 特点：提供图形界面，可直接从Hugging Face Hub下载并运行模型，支持GPU资源动态调整，适合非技术用户。

   • 适用场景：快速体验模型效果，无需编程基础。

   • 引用：135

2. GPT4All

   • 特点：开源工具，支持CPU运行，无需GPU即可本地部署，提供Python和Node.js接口，适合轻量化应用。

   • 适用场景：低配置设备或离线环境下的基础模型推理。

   • 引用：15

3. NVIDIA Chat with RTX

   • 特点：利用NVIDIA显卡加速，优化显存管理和推理速度，适合需要高性能响应的场景。

   • 适用场景：需实时交互的本地应用（如智能客服）。

   • 引用：1

三、跨平台与多模态支持工具

1. MLC-LLM

   • 特点：支持多种硬件后端（手机、笔记本等），动态Shape优化，可本地运行无需服务器。

   • 适用场景：多终端适配需求，如移动端AI应用。

   • 引用：4

2. JittorLLM

   • 特点：国产开源推理库，支持无显卡环境运行，适配多种国产硬件（如天数智芯、摩尔线程）。

   • 适用场景：国产化硬件生态下的模型部署。

   • 引用：4

3. Llamafile

   • 特点：将模型与运行环境打包为单一可执行文件，无需复杂安装流程，支持多模态模型（如图文交互）。

   • 适用场景：快速分发与部署，适合教育或演示用途。

   • 引用：1

四、企业级解决方案

1. Stable Diffusion WebUI

   • 特点：开源图像生成模型部署工具，支持自定义模型微调和高分辨率输出。

   • 适用场景：创意设计、AIGC内容生成。

   • 引用：1

2. GPT-SoVITS

   • 特点：支持语音克隆与合成，低资源需求下实现个性化语音交互。

   • 适用场景：语音助手、有声内容创作。

   • 引用：1

3. 简单AI（搜狐旗下）

   • 特点：集成AI绘画、写作、设计等功能的一站式平台，操作简便。

   • 适用场景：企业快速实现AI内容生成与营销。

   • 引用：68

工具选择建议

• 入门用户：优先选择LM Studio或GPT4All，图形界面友好，部署门槛低。

• 开发者：推荐Ollama、LLaMA.cpp，灵活支持自定义模型与量化优化。

• 企业级需求：考虑EnergonAI或JittorLLM，适配大规模算力与国产硬件生态。