本地化部署与模型微调的技术方案
针对性能问题，可从三个层面进行优化：
- 基础设施层面::
- 使用Docker镜像部署（仓库提供docker-compose.yml模板）
- 对GPU设备开启CUDA加速
- Modellebene::
- 下载领域专用的小型化模型（如CodeLlama-7b）
- 使用自己的教学资料进行LoRA微调
- Tipps und Tricks::
- 关闭非必要模块（如多学科扩展）
- 设置最大响应token为500
- 使用“简洁模式”指令
进阶方案包括：1) 构建本地知识库替代部分API调用 2) 使用quantization技术压缩模型 3) 对高频问题设置缓存响应模板。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoding-Tutor: ein intelligenter Lehrassistent, der eine personalisierte Programmieranleitung bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化Coding-Tutor的响应速度和准确性？
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