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。

这篇不讲概念，直接给能复制修改的模板，以及每个模板该怎么填。

模板怎么用

每个模板都由三部分组成：背景（你是谁、要做什么）、约束（格式、篇幅、禁止事项）、验收（怎样算合格）。把方括号里的内容换成你自己的信息即可。

模板 1：模型对比测试

适合：两到三个候选开源模型。

用 20 个真实业务问题测试候选模型，记录回答质量、速度和资源占用，选出最适合的模型。

填写提示：把你最看重的一条要求放在最前面；验收看「测试问题相同」。

模板 2：小规模微调

适合：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。

填写提示：如果结果太长，补一句字数或条数上限；验收看「有前后对比」。

模板 3：私有知识问答

适合：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。

填写提示：要求它在不确定处标注，而不是自行补全；验收看「断网可用」。

模板维护

  • 给每个模板编号并记录修改日期。
  • 保留一份「效果好」的示例输出作为对照。
  • 团队共用时注明适用场景和负责人。

补充练习

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。

交付前确认：记录了资源占用。

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。

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：显存不足无法加载

换用更小的模型或更低的量化等级，或启用 CPU 卸载。

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：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。

使用提醒

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。

本文基于 LMDeploy 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。

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