核心定位差异 性能对比 选择建议 Ollama:适合本地快速验证模型、个人学习或轻量级场景,优势是低配置启动(如单机CPU/低显存GPU)。 vLLM:适合企业级高并发需求(如在线服务、大规模推理),依赖多GPU集群和分布式架构优化性能。 一句话总结 Ollama是“小而美”的本地化工具,vLLM是“大而强”的生产级方案。
NotebookLM 与传统 AI 聊天机器人之间的一个主要区别是,NotebookLM 可将语言模型“固定在”自己的笔记和材料来源中。来源固定可有效创建精通与相关信息的个性化 AI。用户可以将 NotebookLM 固定在选择的特定 Google 文档中。上传 PDF 文件、网站、YouTube 视频、音频文件、Google 文档或 Google 幻灯片后,Notebook...