本指南比较了2026年托管大型语言模型（LLMs）的各种方法，评估了Ollama、llama.cpp、vLLM、TGI、Docker Model Runner和LocalAI等选项以及云服务提供商。它详细介绍了每种方法的成本、性能和基础设施权衡。目的是为寻求高效部署LLMs的用户提供全面的概述。 AI
影响 提供了用于部署LLMs的工具和基础设施的比较分析，帮助开发人员选择合适的托管解决方案。
排序理由 该条目讨论了托管LLMs的工具和基础设施，而不是新的模型发布或核心研究。
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