简单说，推理流程是‘加载双权重→配置推理参数→异步生成文本’。通过拆分 base model 和 LoRA adapter 加载，既复用预训练效率，又融入微调能力；用generate方法 + 参数配置，灵活控制输出；异步执行保障交互体验。后续还要做效果对比（看微调后是不是更贴合任务 ）、性能测试（测推理速度、资源占用 ）、性能优化（让模型在香橙派这类硬件上跑得更顺 ），把推理环节打磨扎实，真正落地

是给后续生成任务定规则，让模型知道怎么结束文本、填充空白。这一步是‘搭好模型主干’，用预训练的强大能力打底。把 base model 和 LoRA 配置结合，模型就变成‘主干冻结 + 旁支可训’的形态。这一步是‘设计轻量插件的参数’，决定 LoRA 怎么插、插多深。冻结，给 Attention 层 QKV 这些关键模块加‘旁支’—— 低秩矩阵。，相当于给模型‘装轻量插件’，不动主干，却能适配新任务

通过。