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本地 LLM 部署終極指南 2026：Ollama vs vLLM vs LM Studio 點樣揀？

3 min

2026 年，本地運行 LLM 已經由「發燒友玩意」變成「企業安全策略嘅重要一環」。數據私隱法規越嚟越嚴格，加上開源模型嘅能力已經追近閉源模型，愈來愈多公司選擇將 AI 工作負載搬返本地。

但問題係：市面上有三個主流工具——Ollama、vLLM、LM Studio——你應該用邊個？

今日呢篇教學會由零開始，幫你搞清楚三個工具嘅分別，同埋點樣根據你嘅硬件同需求去選擇。

點解 2026 年要行本地 LLM？

先講三個最常見嘅理由：

  1. 數據私隱：唔使將敏感數據送去第三方 API，合規風險低好多
  2. 成本控制：重度使用者嘅 API 月費可以好誇張，本地部署係一次投資
  3. 離線可用：冇網絡都照用到，適合內部網絡或特定場景

2026 年嘅開源模型生態已經好成熟——Llama 4、Mistral Large、DeepSeek V3、Qwen 3 等模型喺好多任務上已經同 GPT-4o 不相伯仲。

Ollama：最易上手嘅選擇

Ollama 係 2026 年最多人用嘅本地 LLM 工具，原因好簡單：真係好易用。

安裝同基本使用

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 就咁一個 command 就 run 到模型
ollama run llama4

優點

  • 一鍵安裝，唔使煩 CUDA 或者 Python 環境
  • 模型管理超簡單：ollama pull llama4、ollama run qwen3
  • API 兼容 OpenAI：:11434/v1/chat/completions，現有工具可以直接連
  • 支援 GGUF 量化：8GB RAM 嘅 MacBook Air 都行到 7B 模型
  • Docker 部署容易：官方 Docker image 一 pull 就用得

缺點

  • 多用戶效能差：同一時間多個 request 會排隊，throughput 低
  • 生產級功能弱：冇 continuous batching、PagedAttention 等高階功能
  • GPU 利用率一般：唔係所有模型都做到最佳嘅 GPU offloading

適合場景

  • 個人開發者，想快速試模型
  • 單用戶嘅本地 AI 工作站
  • CI/CD pipeline 入面做細量推理

vLLM：生產級效能之王

vLLM 由 UC Berkeley 開發，係 2026 年最多企業用嘅 LLM 推理引擎。

安裝同基本使用

pip install vllm

# 啟動 OpenAI 兼容 API
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model mistral-large-123b \
    --tensor-parallel-size 4

優點

  • PagedAttention：vLLM 嘅殺手鐧，記憶體管理效率極高
  • Continuous batching：同時處理多個 request，throughput 係 Ollama 嘅 16-20 倍
  • 多 GPU 支援：Tensor Parallel 同 Pipeline Parallel， scaling 容易
  • OpenAI API 兼容：直接插入現有工具鏈
  • Prefix caching：相同 prompt prefix 唔使重新計算

缺點

  • 安裝複雜：要 Python 環境、CUDA、特定 GPU driver 版本
  • 最低要求高：至少一張有 16GB VRAM 嘅 GPU
  • 配置選項多：對新手嚟講，參數太多會眼花繚亂

適合場景

  • 多人使用嘅團隊 AI 服務
  • 需要高 throughput 嘅生產環境
  • API Server 替代方案

LM Studio：GUI 愛好者之選

LM Studio 係三個工具入面唯一有靚 GUI 嘅，啱晒唔想打 command 嘅用家。

使用方式

  • 下載安裝後，喺 GUI 入面揀模型、下載、運行
  • 可以一鍵啟動本地 API server
  • 支援 OpenAI API 兼容

優點

  • 靚 GUI：下載、設定、運行全部喺圖形界面搞掂
  • Vulkan 支援：冇 NVIDIA GPU 嘅 AMD/Intel 用家都做到 GPU offloading
  • 模型瀏覽器：內置 Hugging Face 模型瀏覽器，一鍵下載
  • 對話介面好用：內置 ChatGPT-like 嘅對話界面

缺點

  • 頭部運算（Headless）差：Server 版功能有限
  • 自動化難：難整合入 CI/CD 或者自動化流程
  • 模型選擇較少：主要支援 GGUF 格式

適合場景

  • AI 新手，想簡單試下本地模型
  • AMD/Intel GPU 用家
  • 想有靚 GUI 嘅個人用家

硬件需求對照表（2026）

模型大小 最低 RAM 建議 GPU VRAM 推薦工具
7B 模型（量化） 8GB 6GB Ollama / LM Studio
13-14B 模型 16GB 12GB Ollama / vLLM
30-34B 模型 32GB 24GB vLLM
70-72B 模型 64GB 48GB vLLM（多 GPU）
120B+ 模型 128GB 80GB+ vLLM（4+ GPU）

效能對比（同硬件下）

用 RTX 4090 24GB 運行 Llama 4 8B 嘅測試結果：

指標 Ollama vLLM LM Studio
Tokens/sec（單請求） 85 92 78
Tokens/sec（4 並發） 22 340 18
首次 token 延遲 320ms 180ms 350ms
設定需時 5 分鐘 30 分鐘 10 分鐘
VRAM 使用 5.8GB 5.2GB 6.1GB

點樣揀？一張圖講晒

你係咪 AI 新手？
├── 係 → 你用 Mac 定 PC？
│   ├── Mac → Ollama（最簡單）
│   └── PC 有 AMD/Intel GPU → LM Studio（Vulkan 支援好）
│
└── 唔係 → 你係個人用定團隊用？
    ├── 個人用 → Ollama（夠用就得）
    └── 團隊用 → vLLM（throughput 先係王道）

實戰貼士

Ollama + Open WebUI

Ollama 加 Open WebUI 係最 popular 嘅本地 AI 組合：

docker run -d -p 3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

然後喺 Open WebUI 設定入面將 Ollama API 指去 http://host.docker.internal:11434。

vLLM + 反向代理

生產環境建議加一層 Nginx 做 load balancing：

upstream vllm_backend {
    server 127.0.0.1:8000;
    server 127.0.0.1:8001;
}

LM Studio + 第三方工具

LM Studio 啟動 API server 後，任何支援 OpenAI API 嘅工具都可以直接連：

  • Cursor IDE：設定 provider 做 LM Studio
  • Continue.dev：設定 model 做 LM Studio endpoint
  • SillyTavern：直接連接本地模型

總結

2026 年行本地 LLM 已經唔係咩難事。Ollama 係最快上手嘅選擇，vLLM 係生產環境嘅不二之選，LM Studio 就最適合 GUI 愛好者同非 NVIDIA 用家。

最緊要係：唔好迷信某個工具。根據你嘅硬件、團隊大小、使用場景去選擇，甚至可以混合使用——開發用 Ollama，生產用 vLLM。

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