大模型应用开发，常用框架汇总

大模型应用开发所涉及的工具和框架，非常的多，且技术更新非常之快。很难全面梳理技术栈全景图。

上一期文章，按照六层框架梳理了全景图，本期文章又收集了一些零散的信息，可以对上一期的架构图各个层级，做个补充。

本文的受众对象是：售前、产品经理、低代码开发者。

一、7个大模型运行部署框架

当你需要私有化部署deepseek时，他并不像一个软件一样直接下载安装就行了，而是先在个人电脑（服务器）上安装AI部署框架，比如ollama，然后才能通过ollama安装deepseek。

AI部署框架有Ollama、GPUStack、OpenLLM、LocalAI、XInfer、SGLang、vLLM等。其中ollama可以在windows上部署deepseek，而被熟知。

二、三个AI应用开发平台和七个WEBUI系统简介

三、B站一位博主的框架分类方法

（——From https://www.bilibili.com/video/BV16NBJYRE3s/?vd_source=1910847dce26380fce2b016a9f1a5e65）

四、知乎一位博主的框架分类方法

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

那0基础普通人如何学习大模型 ？

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