需彻底清除grok本地部署环境，包括模型权重、python依赖包、虚拟环境及启动脚本：先确认项目根目录含config.json等关键文件，再依次删除模型文件、卸载依赖（虚拟环境或系统级）、终止sglang进程并清理缓存和启动脚本。
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需要彻底清除Grok本地部署环境，包括模型权重、Python依赖包、虚拟环境及启动脚本，避免残留文件干扰后续新版本部署或系统清理。
确认当前部署结构
进入你当初克隆并运行Grok-2的项目根目录（通常为grok-2或自定义名称），执行：
ls -la config.json tokenizer.json *.safetensors start_grok.py
若上述关键文件均存在，说明这是主部署目录；若缺失config.json或tokenizer.json，则可能不是原始模型路径，需先用find ~ -name "config.json" -path "*/grok*"定位真实路径。
删除模型权重与配置文件
在项目根目录下，运行以下命令一次性移除所有模型资产：
rm -f config.json tokenizer.json tokenizer_config.json *.safetensors *.bin *.pt
【注意：此操作不可逆，.safetensors文件一旦删除无法恢复，务必确认已备份或不再需要】
删除后执行ls | grep -E "(safetensors|json|bin|pt)"，输出应为空行。
卸载Python依赖包
方法一：若使用了独立虚拟环境（推荐方式）
先退出当前环境：deactivate
然后直接删除整个虚拟环境目录：rm -rf grok-env（若命名为其他，请替换为实际名）
方法二：若直接安装在系统Python中（不推荐，但常见于快速测试）
执行：pip uninstall transformers torch sglang sentencepiece accelerate bitsandbytes -y
该命令会强制卸载全部Grok相关核心依赖，不会提示确认。
清理残留启动与服务进程
第一步：终止所有sglang相关后台服务
ps aux | grep sglang | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9 2>/dev/null
第二步：清除可能存在的临时推理缓存
rm -rf ~/.cache/huggingface/transformers ~/.cache/huggingface/datasets ~/.cache/sglang
第三步：删除手动创建的启动脚本
rm -f start_grok.py launch_server.sh
