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LMDeploy：推理服务，Docker，显存 24G+
上海 AI Lab 的推理引擎，W4A16 量化做得扎实，同一张卡能塞下更大的模型，OpenAI 兼容接口现成。
关键字段
| 用途 | 推理服务 |
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| 部署形态 | Docker |
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| 纯内网 | 是 |
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| 显存门槛 | 24G+ |
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| 部署难度 | ●●●○○ |
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| 许可 | Apache-2.0 |
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| 成本 | 自建免费 |
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| 中文 | 是 |
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| 扫描件 OCR | 否 |
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| 批量 | 否 |
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| 多人协作 | 是 |
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| 要注意 | 对自家模型链路优化最深；换第三方模型时量化与算子支持要一个个验。 |
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字段核验：2026-11（许可、部署形态、显存门槛来自项目公开文档；价格不上表，会过期）
选它之前要想清楚
对自家模型链路优化最深；换第三方模型时量化与算子支持要一个个验。
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同类替代
- Ollama（单机 · 显存 8G · 难度 1）— 默认上下文短；长文档要显式调大 context 并确认显存够，否则会被静默截断。
- llama.cpp（单机 · 显存 无 · 难度 2）— 没有现成界面，模型管理全靠命令行；团队用要自己在上面套壳。
- vLLM（Docker · 显存 24G+ · 难度 3）— PagedAttention 会预占显存，单卡跑大模型要先算 KV cache，容易 OOM。
- SGLang（Docker · 显存 24G+ · 难度 4）— 版本迭代快，和特定模型/显卡的兼容矩阵要现查，不适合当稳定底座。
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