核心功能
模型训练与评估
提供训练和评估最先进模型（如 Vicuna、MT-Bench）的代码。
来源：据 README 描述
分布式模型服务
包含具有 Web UI 和 OpenAI 兼容 RESTful API 的分布式多模型服务系统。
来源：据 README 描述
技术架构
代码结构包括 .github、assets、data、docker、docs、fastchat 等目录。
来源：代码目录结构
技术栈
key_deps: 信息不足，待补充 | language: Python | framework: 未提及具体框架
来源：据项目基础信息
快速上手
安装方法：
1. 使用 pip 安装：
```bash
pip3 install "fschat[model_worker,webui]"
```
2. 从源代码安装：
```bash
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat
pip3 install --upgrade pip # enable PEP 660 support
pip3 install -e ".[model_worker,webui]"
```
来源：README 中的 Installation/Quick Start 部分
使用场景
用于训练、部署和评估大型语言模型，支持 Chatbot Arena 等应用。
来源：据 README 描述
最新版本
v0.2.36 (2024-02-11): 添加 SGLang worker 以支持视觉语言模型，降低延迟并提高吞吐量。
来源：GitHub Releases
透明度声明
本页内容由 AI（大语言模型）基于以下公开材料自动生成：GitHub README、代码目录结构、依赖文件、Release 信息。
分析时间：2026-04-06 12:33。质量评分：100/100。
所有结论均标注了数据来源。如发现不准确之处，欢迎反馈。
数据来源：
README、GitHub API、依赖文件