QuantMap：面向机器特定调优的LLM推理优化与遥测实验平台

QuantMap是面向机器特定调优的LLM推理优化与遥测实验平台，核心理念是"基准测试作为法医科学"——强调每结论需证据支撑、异常可追溯、比较考虑统计显著性。它通过结构化测试活动收集服务器参数（线程数、批大小、GPU层卸载）与性能指标关系数据，提供监控环境、证据绑定报告及持久化取证记录，帮助用户从试错调参转向数据驱动优化。

QuantMap的核心理念是"停止猜测你的推理设置，去测量它们"，视基准测试为法医科学。其设计体现三大原则：1.受监控的环境（持续记录后台干扰）；2.证据绑定的叙述者（仅在统计边际显著时下结论）；3.持久的取证记录（完整追溯每一次请求、响应和热事件）。同时明确自身定位：不修复糟糕配置，只提供次优证据；不做感觉排名，需综合考虑性能与稳定性。

QuantMap通过"活动（Campaign）"组织基准测试，扫描服务器参数空间收集遥测数据。测试流程包括设置检查（init/doctor/self-test）、执行（run）、分析（explain）。关键CLI命令涵盖初始化、干扰检查、自测试、运行活动、生成报告等。方法论上严格分离软件更新（影响UI/诊断等，不修改原始数据）与方法论更新（影响结论，创建新解释层），确保历史结果可比性。

QuantMap收集多维度遥测数据：硬件状态（GPU温度/利用率、CPU/GPU利用率、内存、功耗）、性能指标（Token生成速率、首Token时间、批处理吞吐量、端到端延迟）、环境干扰（系统更新、索引服务、其他GPU应用等）。信任机制包括：不可修复原始数据（热节流或干扰损坏的数据无法修复）、识别无效比较（不同方法论比较标记不匹配）、缺失遥测明确标注（如HWiNFO未运行则标记未知）。

QuantMap的实际应用价值包括：参数空间探索（找到特定硬件最优配置）、性能回归检测（对比历史数据识别变化）、硬件比较（控制变量下比较不同配置）、瓶颈识别（定位计算/内存/thermal瓶颈）、证据驱动决策（支撑基础设施投资）。异常排查采用五命令流程：about（确认工具身份）、status（实验室健康）、doctor（后台干扰）、self-test（核心逻辑验证）、export（脱敏案例文件）。

QuantMap分阶段开发：已完成Phase1（信任包）、1.1（稳定化）、2（操作稳健性）、2.1（设置/环境桥接）；当前重点Phase3（平台通用化，确保架构清晰可扩展）。展望：QuantMap代表LLM推理基准测试新范式，从随意测试转向法医科学方法，帮助开发者实现更高效可靠的AI服务部署，其口号"因为猜测不是工程"概括核心价值。