优化性能的部署方案
虽然Proxy Lite提供Hugging Face Spaces的演示端点，但官方明确建议通过vLLM在本地环境部署以获得稳定高效的运行体验。本地部署能显著降低延迟（从秒级响应提升至毫秒级），同时避免公有端点的并发限制和网络波动问题。
完整的本地部署需要满足以下技术要求：支持Python 3.11的运行环境、8GB以上的内存容量、正确安装的vLLM推理框架（建议版本0.4.1+）以及从源码编译的Transformers库（用于支持Qwen-2.5-VL特性）。部署命令使用vLLM的服务模式，通过特定参数开启自动工具选择和Hermes解析器功能。
实践表明，在消费级硬件（如配备16GB内存的MacBook Pro）上，Proxy Lite可实现每秒5-8次的推理速度，完全满足个人开发者和中小企业的自动化需求。对比云端方案，本地部署还能更好地保护数据隐私，避免敏感信息外泄风险。
Essa resposta foi extraída do artigoProxy Lite: Ferramenta de automação da Web orientada por modelo visual da 3B ParametricO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 本地部署是发挥Proxy Lite最佳性能的关键配置
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