如何优化Coding-Tutor的响应速度和准确性？

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
model level: : 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
Tips for use: : 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

2025-08-30

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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：

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。