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如何优化Coding-Tutor的响应速度和准确性？

2025-08-30

1.3 K

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
模型层面：
1. 下载领域专用的小型化模型（如CodeLlama-7b）
2. 使用自己的教学资料进行LoRA微调
使用技巧：
- 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。

本答案来源于文章《Coding-Tutor：提供个性化编程指导的智能教学助手》

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