代码生成模型评测：CodeLlama vs StarCoder，实测报告来了
兄弟们，最近社区里总有人问代码生成模型到底选哪个，我直接上手跑了CodeLlama 34B和StarCoder 15B，部署环境是A100 80G，推理框架用的vLLM。先说结论：别跟风吹，得看场景。CodeLlama在Python和C++代码补全上真不赖，上下文理解强，尤其处理复杂函数逻辑时，生成质量明显高一个档次。但启动慢，4bit量化后还是吃显存。StarCoder呢，响应快，Jupyter交互里写个脚本贼顺手，但遇到多文件项目、跨模块调用就露怯了，经常丢上下文。😅
部署方面，StarCoder的HuggingFace集成更友好，一键加载，而CodeLlama要自己调tokenizer和推理参数，否则容易出重复生成。我建议：生产环境追求稳定，优先CodeLlama；临时或轻量任务，StarCoder更香。
最后抛个问题：你们在微调这些模型时，会不会出现指令跟随不稳的情况？比如让它写个带注释的排序，结果格式乱飞？我这跑了几轮，感觉跟训练数据清洗关系很大，有试过调fine-tuning策略解决的吗？来评论区唠唠。 实测确实中肯👍 想问下CodeLlama 34B在4bit量化后，实际推理速度大概掉多少？我试StarCoder写前端代码还行，但Java里处理多态继承就经常跑偏，CodeLlama会不会好点？
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