Llama Stack 是一个综合性框架，旨在简化基于Meta的Llama模型开发与部署AI应用的过程。它通过统一API层整合了多种AI组件功能，包括推理（Inference）、检索增强生成（RAG）、智能体（Agents）、工具（Tools）、安全机制（Safety）、评估体系（Evals）和遥测系统（Telemetry）。这种标准化设计让开发者能专注于应用构建，无需操心底层复杂度。
核心特性：
- 统一API层：为各类AI功能提供标准化接口，轻松切换不同组件
- 插件式架构：支持跨环境API生态（本地开发/私有部署/云服务/移动端）
- 预封装套件：提供经验证的预配置方案，快速搭建可靠环境
- 多开发接口：涵盖CLI及Python/Typescript/iOS/Android的SDK
- 灵活部署：基础设施自由选择，API保持统一，实现开发到生产的无缝衔接
优势体现：
- 体验一致性：确保应用在不同部署场景下的行为统一
- 强大生态：与云服务商/硬件厂商/AI企业等分发伙伴深度集成，提供定制化Llama模型部署方案
- 复杂度降低：抽象化模型部署细节，让开发者专注打造变革性AI应用
快速入门：
Llama Stack支持多类API提供商和分发渠道，入门极其便捷。例如可选择Meta Reference发行版运行本地服务，或选用SambaNova/Cerebras/AWS Bedrock等托管方案。框架还提供详细文档、快速指南和示例脚本助力开发。
使用示例：
pip install -U llama_stack
MODEL="Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"
llama model download --source meta --model-id $MODEL --meta-url <META_URL>
INFERENCE_MODEL=meta-llama/$MODEL llama stack build --run --template meta-reference-gpu
Llama Stack通过极致简化流程，成为开发者利用Meta Llama模型构建AI应用的得力工具。