LMDeploy 新手第一练：一个可交付的小任务
LMDeploy 是一款开源项目：上海人工智能实验室开源的模型压缩与部署工具。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：私有知识问答
目标：用 LMDeploy 完成一次「私有知识问答」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 阅读仓库 README 与许可证。
- 准备材料：一批不能上传云端的内部文档（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：断网可用。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
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。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「模型对比测试」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
补充练习
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。
交付前确认：开启了访问认证。
接入现有应用
输入：一个已有的业务系统。
通过兼容 OpenAI 格式的接口把本地服务接入现有系统，设置超时和并发上限，先在测试环境跑通。
验收标准：超时与并发有限制。
本地部署试跑
准备材料：一台有独立显卡或大内存的电脑。
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。
验收标准：记录了资源占用。
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：服务对外暴露有风险
只监听内网地址，加认证和反向代理。
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。
概念补充：量化
降低模型参数精度以减少显存占用，可能影响效果。
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：游戏开发者
游戏开发者可以用 LMDeploy 处理原型与素材、NPC 对话与文案等工作。需要注意：关注生成素材的授权和平台对 AI 内容的披露要求。
适合人群：数据分析师
数据分析师可以用 LMDeploy 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
适合人群：财务人员
财务人员可以用 LMDeploy 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。
写在最后
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 LMDeploy 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 LMDeploy 的数据处理条款，再决定能否使用。