本文旨在提供 Ollama、vLLM、LM Studio 和 Jan 部署的最佳实践指南，帮助用户在本地化部署大模型时降低安全风险，确保系统的稳定性和安全性。
一、四种部署工具的核心区别与优势
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工具名称 |
类型与定位 |
核心优势 |
典型场景 |
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Ollama |
轻量化开源框架 |
极简安装流程，多平台兼容性强，支持模型动态加载与热更新 |
个人开发者/小型团队本地调试 |
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vLLM |
高性能推理引擎 |
基于PagedAttention技术，吞吐量提升24倍，支持分布式部署与量化加速 |
企业级高并发生产环境 |
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LMStudio |
可视化桌面客户端 |
零代码图形界面，模型市场集成，支持多会话管理与输出格式化 |
非技术用户快速体验 |
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Jan |
开源私有化替代方案 |
模块化架构设计，支持本地知识库集成与插件扩展，兼容HuggingFace生态系统 |
企业敏感数据场景 |
一、风险清单与缓解措施
1、通用风险矩阵
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