从同类工具换到 Gemma：迁移步骤清单
Gemma 是一款开放权重模型：谷歌发布的轻量开放模型系列。
换工具的成本常被低估，这篇按步骤列出迁移前后要做的事。
以从 Phi 迁移为例
迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给 Gemma，与 Phi 并行一段时间再决定。
迁移步骤
- 盘点资产：现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
- 确认导出方式：哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
- 挑 3 个典型任务（如「本地部署试跑」「模型对比测试」）在两边同时做。
- 按同一张评分表比较结果。
- 迁移账号与权限，通知团队新的使用规范。
- 保留旧工具一段时间的只读访问，确认无遗漏后再停用。
对比测试用的任务
本地部署试跑
适用情况：手头有一台有独立显卡或大内存的电脑时。
按官方文档在本机部署，选择一个适合显存的模型尺寸，运行一个简单的对话或推理测试，记录显存占用和生成速度。
检查点：记录了资源占用。
不建议迁移的情况
- 核心流程依赖 Phi 特有的功能或集成。
- 团队刚刚完成培训，切换成本过高。
- 新工具的数据处理条款不满足要求。
补充练习
私有知识问答
输入：一批不能上传云端的内部文档。
在本地搭建问答：本地模型负责回答，文档向量化存储在本机，回答时注明出处段落，断网情况下验证仍可使用。
验收标准：断网可用。
团队共享服务
准备材料：一台团队共用的服务器。
把服务部署为团队共享：设置访问认证、按用户记录调用日志、限制单用户并发，并写一份使用说明。
验收标准：开启了访问认证。
小规模微调
输入：几百条高质量问答数据。
用这批数据做一次 LoRA 微调：划分训练集和验证集，记录训练参数，微调前后用同一批问题对比效果。
检查点：有前后对比。
常见问题：生成速度很慢
检查是否使用了 GPU 加速，减少上下文长度。
常见问题：升级后不兼容
固定版本号，升级前在测试环境验证。
常见问题：中文效果不理想
优先选择中文训练数据充足的模型。
概念补充：GGUF
llama.cpp 生态常用的模型文件格式。
概念补充：推理框架
负责加载模型并高效生成结果的软件。
适合人群：法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Gemma 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。
适合人群：软件工程师
软件工程师可以用 Gemma 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
适合人群：咨询顾问
咨询顾问可以用 Gemma 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。
注意事项
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Gemma 的数据处理条款，再决定能否使用。
本文基于 Gemma 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。