以下是大模型开源工具的推荐及分类，按权威性和时效性综合排序：

一、开源模型部署工具

1. Ollama

   • 专为本地部署设计，支持跨平台（Docker）和多语言模型拉取，简化了大语言模型的本地运行流程。

2. DeepSeek

   • 提供轻量化模型版本（如vLLM），支持多场景应用，但需注意部分功能依赖第三方工具（如Ollama）实现本地部署。

二、模型开发与训练工具

1. Hugging Face

   • 最大AI开源社区，提供预训练模型库（如BERT、GPT系列），支持微调和推理，附带丰富数据集资源。

2. PyTorch

   • 广泛使用的深度学习框架，支持动态计算图和分布式训练，适合模型构建与微调。

3. DeepSpeed

   • 优化大模型训练效率，支持多服务器并行化，适用于服务器端训练与推理。

三、模型压缩与优化工具

1. TFLite Model Maker

   • 通过代码快速构建和部署移动端模型，支持模型压缩与优化。

2. Keras Tuner

   • 自动化超参数调优工具，提升模型性能。

四、其他实用工具

• OpenCV ：图像处理与计算机视觉领域常用工具。

• FastText ：高效文本分类与词向量训练工具。

说明 ：

• 以上工具中，Hugging Face和PyTorch为通用型框架，适用于多种模型开发场景；Ollama和DeepSeek侧重部署优化；压缩工具（如TFLite Model Maker）针对移动端需求。

• 选择时需根据具体任务（如本地部署、训练效率、多模态支持等）匹配对应工具。