先看懂项目，再决定是否采用。

Ollama 用于在本地或云端访问并运行开源模型，降低模型下载、启动和调用门槛。它适合开发者、AI 应用工程师及采用自托管模型的团队，可通过命令行、REST API 及 Python、JavaScript 库接入现有代理和编码工具；主要门槛是设备资源、模型与硬件兼容性，以及云端功能和第三方集成的单独配置。

Dify 解决大模型应用从提示词试验、检索增强到智能体工作流落地时工具分散、协作困难的问题，适合需要统一构建、发布和观测应用的开发团队及业务人员。采用前需评估模型接入、知识库处理、智能体沙箱和部署运维成本；自托管至少需要 2 核 CPU、4 GiB 内存及 Docker Compose，跨版本升级还需核对迁移要求。

vllm 是用于大语言模型推理与服务的高吞吐 Python 库，通过分页式注意力、连续批处理、前缀缓存和多种量化方案降低服务资源消耗。它适合需要部署开源模型、提供兼容 API 或开展大规模推理的团队与研究机构；主要门槛是硬件环境、依赖版本和模型适配仍需按具体场景验证。