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+# PilotDeck
+OpenBMB开源一站式大模型开发部署平台，全流程工具链助力大模型快速落地
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+## （一）项目简介
+### 核心定位
+本项目是OpenBMB推出的生产级大模型全生命周期管理平台，为开发者和企业提供从模型训练、微调、推理部署到性能监控、资源调度的一站式解决方案，解决大模型开发门槛高、部署复杂、运维困难等核心痛点，帮助企业零门槛构建和部署自己的大模型应用。
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+### 解决的痛点
+- 大模型开发需要深厚的AI技术积累，普通开发者和中小企业难以快速上手
+- 多模型管理混乱，缺乏统一的调度、监控和版本管理机制
+- 部署流程繁琐，资源利用率低，推理性能优化难度大，运维成本高
+- 不同框架和模型之间兼容性差，模型迁移和复用困难
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+### 核心优势
+- **全流程一体化**：覆盖模型训练、参数高效微调、推理部署、性能监控、资源调度全环节，一个平台搞定大模型应用开发全流程
+- **低代码可视化操作**：提供直观的Web管理界面，无需复杂编码，通过拖拽和配置即可完成模型部署和服务发布
+- **全主流模型兼容**：原生支持Llama 2/3、Qwen 1.5/2、ChatGLM、Baichuan等数十种主流开源大模型，自动适配不同模型格式
+- **高性能推理优化**：内置模型量化、剪枝、分布式推理、批处理等优化技术，推理速度提升3-10倍，大幅降低部署成本
+- **企业级生产能力**：支持多租户隔离、细粒度权限管理、弹性扩缩容、日志审计和故障自动恢复，满足企业级生产环境需求
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+## （二）环境前置要求
+- **操作系统**：Ubuntu 20.04+/CentOS 8+/Debian 11+（推荐Linux系统）
+- **Python版本**：Python 3.9 - 3.11
+- **软件依赖**：Git、Docker 20.10+、Docker Compose 2.0+、NVIDIA Container Toolkit（GPU环境必需）
+- **硬件要求**：
+  - 推荐配置：8核CPU + 32GB内存 + NVIDIA GPU（显存≥16GB，支持CUDA 11.8+）
+  - 最低配置：4核CPU + 16GB内存（仅用于CPU推理和轻量级模型部署）
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+## （三）快速开始 / 安装部署
+### 方式一：Docker Compose一键部署（推荐生产环境）
+```bash
+# 克隆仓库
+git clone https://github.com/OpenBMB/PilotDeck.git
+cd PilotDeck
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+# 复制并修改环境配置文件
+cp .env.example .env
+# 编辑.env文件，配置数据库、GPU资源和模型存储路径
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+# 启动所有服务
+docker compose up -d
+```
+服务启动后，访问 `http://你的服务器IP:8000` 即可进入管理后台，默认账号密码为 `admin/admin123`。
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+### 方式二：源码本地部署（开发测试）
+```bash
+# 克隆仓库
+git clone https://github.com/OpenBMB/PilotDeck.git
+cd PilotDeck
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+# 创建并激活虚拟环境
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
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+# 安装依赖
+pip install -r requirements.txt
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+# 初始化数据库
+python init_db.py
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+# 启动前端和后端服务
+npm install && npm run build
+python main.py
+```
+本地访问 `http://localhost:8000` 即可使用。
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+## （四）基础使用示例
+### 1. 导入模型
+1. 登录管理后台，进入"模型管理"页面
+2. 点击"导入模型"，选择模型来源（本地文件、Hugging Face、ModelScope）
+3. 输入模型名称和版本，选择模型类型，点击"开始导入"
+4. 等待模型导入完成后，即可在模型列表中查看
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+### 2. 创建微调任务
+1. 进入"微调管理"页面，点击"新建微调任务"
+2. 选择基础模型，上传训练数据集（支持JSON、CSV格式）
+3. 配置微调参数（学习率、批次大小、训练轮数等）
+4. 点击"开始训练"，系统自动执行微调任务，可实时查看训练进度和损失曲线
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+### 3. 部署推理服务
+1. 进入"服务部署"页面，点击"新建服务"
+2. 选择要部署的模型和版本，配置资源配额和并发数
+3. 选择部署方式（单实例、分布式），点击"部署"
+4. 等待服务启动完成后，系统会自动生成API调用地址和密钥
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+### 4. 调用推理API
+```bash
+curl -X POST http://你的服务器IP:8000/api/v1/chat/completions \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
+  -d '{
+    "model": "qwen-7b-chat",
+    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}],
+    "temperature": 0.7,
+    "max_tokens": 512
+  }'
+```
+
+## （五）开源许可证
+本项目采用 **Apache License 2.0** 开源许可证，详细条款请参考项目根目录下的 LICENSE 文件。
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