孔明服务与环境快照

单次实验和多实验编排都可以引用已有孔明服务，无需通过 DiscernLens 重新部署。

选择服务

1. 先在 连接与设置 中保存自己的孔明连接。
2. 在实验表单展开 从孔明选择服务。
3. 选择孔明项目、集群、在线服务或自定义工作负载。
4. 点击 填入服务并采集环境。有多个地址时，选择正确的推理入口。
5. 核对模型名、地址和环境字段，单独填写推理 API Key。

模型名称优先参考启动参数中的 serving alias。孔明中的模型显示名只是候选，需要时手动修正。

采集使用孔明只读接口，不需要部署或更新镜像的权限，但你仍需有该资源的读取权限。DiscernLens 另外检查项目权限与连接所有权。

快照包含什么

快照记录采集来源、时间、脱敏配置指纹，以及可获取的模型、引擎、镜像、命令、资源、副本、角色、PD 和 KV cache offload 等信息。

接口事实、规则解析、LLM 建议与人工填写会分别标记来源。未知字段保留未知，不会根据名称猜测硬件或配置。

gpu_count 是每副本申请的分配单元数，不等于物理 GPU 总数。声明资源与观测到的 Pod 组件分别保存，不能直接相加。

使用启动配置分析

需要补全未知字段时，点击 分析启动配置，检查建议后再 采纳分析结果。

• 优先使用项目管理员配置的默认 LLM。
• 项目没有配置默认模型时，使用你在表单选择的已就绪个人模型连接。
• 已配置的项目默认模型不可用时会返回错误，不会自动换成个人账户。
• 分析失败时仍可手动填写。

分析只处理脱敏证据和组件信息，不执行命令、不读取容器文件。采纳前不会直接替换你的表单快照。项目默认模型不代替代码任务中显式选择的 Agent 模型。

历史快照不会自动刷新

提交实验时，系统冻结完整快照。多实验编排共享选择时的同一份环境；复制、重试和复用流程均保留原快照。

孔明服务更新、删除或连接撤销都不会改写历史结果。需要测试新配置时，重新选择服务、采集环境并创建新实验或新流程版本。

此功能需要环境具备目标快照与项目默认模型支持，见功能可用性。当前 CLI 导入孔明连接不会自动选择服务或采集快照。