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# LLM Deploy And Training ## 文件导航 | 序号 | 文件内容概览 | 关键词 | 触发时机 | 文件路径 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | 规定 LLM/VLM 部署和训练的共通安全边界，说明不要改共享环境、如何匹配 vLLM/ms-swift/transformers/torch 版本、何时读官方文档、何时只读追溯源码。 | LLM deploy、VLM deploy、training、shared env、conda、version match、official docs、CLI help、source tracing、site-packages、vLLM、ms-swift、transformers、torch | 触发本 skill 后默认读取；部署或训练前；准备安装/升级依赖前；参数不确定要查文档或源码前；涉及共享 conda、CUDA、torch/vLLM/ms-swift 环境时读取 | `SKILL.md` | | 2 | 记录 vLLM OpenAI-compatible 服务的完整部署和验证经验，覆盖 `vllm serve` 参数、多模态 `limit-mm-per-prompt`、Qwen3.5 工具调用、thinking/reasoning、35B 2 卡、CUDA Graph、`extra_body`、内网访问和 SSH local port forwarding。 | vLLM、OpenAI-compatible server、`vllm serve`、multimodal、`limit-mm-per-prompt`、auto tool choice、`qwen3_coder`、Qwen thinking、reasoning parser、35B、tensor parallel、CUDA Graph、`extra_body`、SSH forwarding、`/v1/models` | 写或审查 vLLM 部署脚本前；验证 `/v1/models`/短文本/工具调用/图片输入前；配置 Qwen thinking 开关或 35B 服务前；排查 CUDA Graph、OOM、多模态报错、工具调用失败或本地访问内网服务时必须读取 | [references/vllm-deployment.md](references/vllm-deployment.md) | | 3 | 记录 ms-swift SFT/DPO/GRPO full training 的完整训练经验，覆盖默认超参、bf16/zero3/save_only_model、JSONL validator、max length 过滤、显存排错、dry-run、训练后检查和 rjob 资源模板。 | ms-swift、SFT、DPO、GRPO、full training、bf16、DeepSpeed zero3、save_only_model、JSONL、validator、max_length、OOM、dry-run、rjob、checkpoint、consumed data | 编写/审查 SFT、DPO 或 GRPO 脚本前；准备 full training 超参前；训练数据格式校验前；排查 OOM、LoRA/full 混用、checkpoint 膨胀、训练失败或 consumed 标记问题时必须读取 | [references/ms-swift-training.md](referen