我要投稿

Ollama VS LmStudio,谁是本地化模型运行工具最佳

发布日期：2024-03-26 06:31:55 浏览次数： 8509

作者：AI工程化

微信搜一搜，关注“AI工程化”

当前，越来越多的开发者投入到大模型开发中，其中面临一个比较大的痛点就是如何让模型运行在本地电脑上，这通常来自两个使用场景，一是方便在离线状态下进行大模型应用开发调试，另一个是能够开发一些不依赖于网络的本地化大模型应用。当前比较出名的有两个产品Ollama和LMstudio。

Ollama

ollama是笔者很看好的一个开源项目，它的理念比较新颖，对于熟悉docker的开发者能够很自然的上手，在之前探秘大模型应用开发中就对其做了介绍，延伸阅读：一文探秘LLM应用开发(17)-模型部署与推理(框架工具-ggml、mlc-llm、ollama)。该项目发展迅速，之前笔者发稿时还是个小众项目，现在已经成为开发者主流本地运行时，斩获46k star，社区生态活跃，基本上一有新的模型发布，就有开发者第一时间为ollama适配。

下面是简单的使用过程：

1）制作模型文件，类似于dockerfile。

2）可查看本地托管的模型。类似于docker images。

3）运行本地模型。

LMstudio

它是一个更加低门槛的产品，整个模型运行管理都可以界面化操作。相较于ollama来讲，LMStudio定位是一个功能全面的闭源平台，拥有一系列强大的特性和简单易用的操作界面，提供了一套完整的工具组合，用于训练、评估和部署模型，既适合科研也适合实际应用环境。适合大部分人，特别是初学者或者非技术人员使用。

二者比较：

优势

劣势

适用场景

Ollama

- 提供了一系列广泛的预训练模型：由于模型种类和构架的多样性，用户能根据其需求挑选到最合适的模型。

- 灵活的微调选择：用户可以利用自定义数据集对预训练模型进行微调，使其更适合特定的任务和领域，加快原型的研制和实验。

- 便捷的协作功能：Ollama 支持团队成员之间合作，能够无缝地共享模型、数据集和实验成果。

- 定制选项有限：虽有多个预训练模型可供选择，但用户可能会在模型架构或训练模式的个性化上有所局限。

- 成本问题：根据使用量和资源需求的不同，使用 Ollama 的成本也会出现变化，因此在价格上需要精心评估以保证性价比。

适合习惯使用命令行界面的开发者和技术熟练者的理想选择，是探索不同大型语言模型和微调特殊任务模型的完美工具。

LMstudio

- 先进的模型训练功能：它允许广泛定制模型训练，包括支持分布式训练、调整超参数以及模型优化，使用户能够获得行业领先水平的性能。

- 易扩展和高效表现：LM Studio 设计用来高效地处理大规模模型训练和部署工作，能够利用云基础设施和并行处理技术，加速模型训练和处理速度。

- 与云服务的无缝整合：LM Studio 可以轻松地与各种云服务和平台整合，让用户在模型的开发和部署上拥有更多资源和功能。

- 完全掌握较难：因为拥有大量高级功能和强大能力，虽然上手容易，但要完全精通很难。

- 资源要求高：在 LM Studio 构建和训练复杂模型可能需要颇多的计算资源和专业技能，对于难以获得高性能计算设备的用户来说可能是一个障碍。

对包括非技术用户在内的所有人使用都更为简单，提供了一个可视化界面帮助管理模型、任务和结果输出。特别适用于创意写作、生成不同文本格式和探索模型的多元特性。

结论：

在选择 Ollama 和 LM Studio 时，应根据专业技能、预算和具体需求来判断。

- 对于开发者：Ollama 开放源代码的特性、效率高和可定制化性使其成为尝试和微调创意的理想选项。

- 对于初学者和普通用户：LM Studio 的用户友好界面、预训练模型和多样的功能提供了一个基础起点，适合进行创意性探索和多样化文本生成。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2024-07-10

科研助力神器：Scholar GPT，百倍提升你的研究效率！

2024-07-09

Doc2X：一款功能超级强大的文档解析与转换工具

2024-07-06

我对多智能体协作过程自动演化架构设计

2024-07-06

可穿戴AI，底层逻辑的变化

2024-07-06

一文彻底搞懂Transformer - Word Embedding（词嵌入）

2024-07-06

AI动态 | 腾讯元宝AI搜索能力升级：深度搜索模式上线

2024-07-06

智能手表 + AI ，都已经这么智能了？？

2024-07-06

死磕10万卡GPU算力集群，腾讯星脉网络2.0有什么秘密武器？

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

实测Qwen3-Coder，这就是目前最强的开源编程模型

2025-07-23

看大厂PM，如何玩转多个智能体开发平台

2025-06-17

53AI Hub重磅开源！让99%的智能体开发者赚到钱！

2025-06-17

DeepSeek R1-0528 小版本升级

2025-05-29

高效 Agents 构建指南

2025-05-23

Qwen3-Coder开源：面向世界的智能编程引擎

2025-07-23

SpringAI Alibaba实战文生图、聊天记忆功能

2025-06-01

忽视小模型和知识库，企业AI应用必将是死路一条

2025-05-07

从RAG到CoT再到MCP，一文读懂AI Agent落地难题｜大模型研究

2025-05-07

CAG 与 RAG：哪种方法能带来性能更好的人工智能

2025-05-07

大家都在问

GLM-4.5 发布，六大主流模型混战测评，谁能一键生成“ 真·可用 ”的应用？

2025-07-29

AI 应用开发，还需要意图识别吗？

2025-07-29

Coze既可开源也能本地部署，n8n和coze哪家强？

2025-07-29

AI还有哪些机会？你是否适合切入？

2025-07-29

文档知识图谱构建：AI代理如何简化复杂流程？

2025-07-29

AI Agent 新选择：Coze Studio 开源上手实录，能替代 Dify 吗？

2025-07-28

Cursor Meetup 杭州站分享实录：小团队如何用 AI 撑起万级日活产品？

2025-07-28

长文本放提示词中还是采用 RAG？

2025-07-28

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

友情链接：

CopyRight © 2012-2024 深圳市博思协创网络科技有限公司版权所有

粤ICP备14082021号

广州：广州市华景路37号(华景软件园)暨南大学科技大厦6楼（整层）

深圳：深圳市福田区泰然四路29号天安创新科技广场一期A座1204

上海：上海市浦东新区金新路58号1602室

微信扫码
和创始人交个朋友

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部