本文系统阐述了训练好的大模型迁移的完整路径：先明确目标与边界，完成模型与数据的可迁移性审计；在方法上以LoRA/Adapter+RAG为优先组合，按需引入全量微调、蒸馏与量化；在工程上做好格式转换、推理加速、容器化与多云边缘适配；以标准化评测、对齐训练与可观测性控制跨域与跨语风险；在组织与合规层面，落实模型卡、数据卡与访问控制，遵循NIST AI RMF治理；最后以分阶段路线从PoC到规模化落地，构建可复现、可回滚、可审计的迁移体系。

更换参数大模型应以可控、可测与可回退为原则，通过统一模型网关、离线与在线评测结合、A/B与影子流量灰度上线，在保证SLA前提下完成迁移。围绕质量、成本、延迟与合规四大维度制定阈值和回退策略，处理Tokenizer、上下文、函数调用等兼容差异，联动提示词与RAG重调，建立观测与评测闭环。结合国内外托管与自托管方案，实施多模型编排与冗余路由，以TCO视角优化长期ROI，并为长上下文、多模态与企业合规模型趋势预置架构弹性。