InternLM/lmdeploy：README 來源編輯指南

InternLM/lmdeploy 的 README 將專案描述為「LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「Introduction」下寫到：LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLM, developed by the MMRazor teams. It has the following core features:。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Latest News 🎉」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：\[2026/02\] Support vllm-project/llm-compressor for detailed guide。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：\[2026/04\] PyPI has expanded the storage quota for LMDeploy and wheel uploads have resumed. v0.12.3 is now available on PyPI, so you can install it directly via pip install lmdeploy.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Supported Models」等段落。可確認的線索包括：They differ in the types of supported models and the inference data type. Please refer to this table for each engine's capability and choose the proper one that best fits your actual needs.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： conda create -n lmdeploy python=3.12 -y conda activate lmdeploy pip install lmdeploy 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Introduction」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Installation」段落提到：It is recommended installing lmdeploy using pip in a conda environment (python 3.10 - 3.13):。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：\[2025/09\] TurboMind supports MXFP4 on NVIDIA GPUs starting from V100, achieving 1.5x the performmance of vLLM on H800 for openai gpt-oss models!。