大模型下载后调试的关键是建立可重复的环境与清晰的基线，按“先可用、后提速、再稳健”的顺序推进。首先校验权重与Tokenizer一致性，锁定依赖版本并用小样本冒烟测试确认功能；随后通过Prompt工程和采样参数微调提升质量，以Profiler、批量与KV缓存优化延迟和显存；最后以贴合场景的评测集和A/B自动化回归把关上线门槛，配合日志、监控与灰度策略确保稳定。全过程需关注安全与合规，在国内外生态中做出兼容选择，以便实现可复现、高性能且风险可控的调试闭环。