通过这次本地部署和测试，我对大模型运行环境的实际问题有了更具体的认识。首先，编译成功并不代表运行环境已经完全正确。在 Windows 平台下，终端环境、系统目录访问方式、CUDA 版本、驱动依赖和运行时加载路径，都可能影响模型是否能够真正调用 GPU。其次，在实际测试中，除了运行环境本身，测试流程是否规范同样重要。如果没有统一的输入和记录方式，即使模型能够运行，也难以得到可靠的性能数据。

通过这次本地部署和测试，我对大模型运行环境的实际问题有了更具体的认识。首先，编译成功并不代表运行环境已经完全正确。在 Windows 平台下，终端环境、系统目录访问方式、CUDA 版本、驱动依赖和运行时加载路径，都可能影响模型是否能够真正调用 GPU。其次，在实际测试中，除了运行环境本身，测试流程是否规范同样重要。如果没有统一的输入和记录方式，即使模型能够运行，也难以得到可靠的性能数据。

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通过这次本地部署和测试，我对大模型运行环境的实际问题有了更具体的认识。首先，编译成功并不代表运行环境已经完全正确。在 Windows 平台下，终端环境、系统目录访问方式、CUDA 版本、驱动依赖和运行时加载路径，都可能影响模型是否能够真正调用 GPU。其次，在实际测试中，除了运行环境本身，测试流程是否规范同样重要。如果没有统一的输入和记录方式，即使模型能够运行，也难以得到可靠的性能数据。