用途：把 Kev 决策模型部署到 Modal，得到用户自己的 TypeSafe 兼容 HTTPS 端点。scripts/kev_serve.py 是自包含的 Modal 应用，modal deploy 会构建含固定提交 kev 包的镜像，从 Hugging Face Hub 加载检查点，在适配 GPU 上提供 System One 协议（POST /v1/systemone、GET /v1/models），地址形如 https://<workspace>--kev-api.modal.run，空闲时缩容到零。
主要能力：可选模型 jaredpalmer/kev-0.8b、kev-4b（默认）、kev-9b、kev-27b，自动匹配 GPU（L4/L40S/H100/B200 等），支持 KEV_GPU、KEV_REGION、KEV_MIN_CONTAINERS、KEV_APP_NAME、KEV_FLASH、KEV_TRUNCATE_STATES 等部署期设置；@revision 可固定检查点版本。Kev 对状态回答类型化问题（Choice、Noul 是/否、Score），不生成文本。
使用方式：先检查依赖（python3 -c "import modal" 或 pip install modal；modal profile current 或 modal setup 需用户自行登录；可选 modal skills install -y）。部署示例：curl -LO https://raw.githubusercontent.com/jaredpalmer/kev/main/skills/kev-deploy/scripts/kev_serve.py；export KEV_API_KEY=$(openssl rand -hex 24)；KEV_MODEL=jaredpalmer/kev-4b modal deploy kev_serve.py。验证用 curl -sL --max-time 900 $KEV_URL/v1/models -H "authorization: Bearer $KEV_API_KEY"，再 POST /v1/systemone。接入时仅改 base_url 与 key：TypeSafeClient(api_key=KEV_API_KEY, base_url=KEV_URL, model="kev-latest")。停止：modal app stop kev；可选 modal volume delete kev-hf-cache。
适用场景与限制：适合需要自托管 Kev 推理、按 TypeSafe 协议调用的场景。未设 API Key 时任何拿到 URL 的人都能消耗 GPU 时间；冷启动首次需下载权重并编译内核（1-2 分钟），Kev-27B 首次下载 51 GB；状态上限 65,536 token，问题加选项 8,192 token，超限返回 422；Kev-27B 训练于最长 32,768 token 状态，小模型为 384；自有领域建议先用数百条标注样本测量，不足时用 kev-finetune 微调。费用、价格与平台细节以资料所述为准，其余暂未提供。