fine-tuning-lesson7-v2-260107/
├── 1-ollama/           # Ollama 框架实践
├── 2-vllm/             # vLLM 框架实践
├── 3-sglang/           # SGLang 框架实践
└── 4-evalscope/        # EvalScope 模型评估

• 1-install-ollama.sh: 安装 Ollama
• 2-launch-ollama.sh: 启动 Ollama 服务
• 3-download-model.sh: 下载 ChatGLM3 和 Qwen3 模型
• 4-chat-model.sh: 运行模型对话
• 5-validation-ollama.sh: 验证 Ollama API 接口
• 6-validation-openai.sh: 验证 OpenAI 兼容接口
• 7-loadtest.sh: 负载测试
• request.json: API 请求示例文件

• 1-install-vllm.sh: 安装 vLLM 和 ModelScope
• 2-download-model.sh: 使用 ModelScope 下载 Qwen3-0.6B 模型
• 3-launch-vllm.sh: 启动 vLLM 服务
• 4-validation.sh: 验证 vLLM 服务
• 5-loadtest.sh: 负载测试
• request.json: API 请求示例文件

• 1-install-sglang.sh: 安装 SGLang
• 2-download-model.sh: 下载 Qwen3 模型
• 3-launch-sglang.sh: 启动 SGLang 服务
• 4-validation.sh: 验证 SGLang 服务
• 5-loadtest.sh: 负载测试
• request.json: API 请求示例文件

• 1-install-evalscope.sh: 安装 EvalScope
• 2-download-model.sh: 下载本地模型
• 3-eval-local-model.sh: 评估本地模型
• 4-check-eval-result.sh: 检查评估结果
• pyproject.toml: Python 项目配置文件

• Ollama 官方文档
• vLLM 官方文档
• SGLang 官方文档
• EvalScope 官方文档