由数入道
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vLLM 部署大语言模型的系统选择策略

核心选型原则
指标 权重 说明
CUDA 支持 ⭐⭐⭐⭐⭐ 直接影响 GPU 加速性能，需确保系统与 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具链的兼容性
软件源时效性 ⭐⭐⭐⭐ 系统需提供较新的 Python、PyTorch 等 AI 框架版本，避免依赖冲突
长期支持 (LTS) ⭐⭐⭐⭐ 生产环境需规避因系统版本过期导致的安全漏洞和兼容性问题
社区生态 ⭐⭐⭐ 活跃的开发者社区能快速解决部署问题，降低运维成本
企业级支持 ⭐⭐ 需要 SLA 保障的商业场景需考虑企业版系统的官方支持

系统对比分析

系统名称

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