【踩坑分享】代码生成模型对比过程中遇到的问题与解决
关于代码生成模型对比，想跟大家探讨几个核心问题：**第一，模型选型的平衡点在哪里？** 参数规模、推理速度、准确率，哪个优先级最高？
**第二，实际部署中的隐性成本** - 不只是显存，还有并发处理、容错机制、监控告警
**第三，长期维护策略** - 模型版本迭代快，如何建立可持续的更新流程？
这些都是我在代码生成模型对比过程中反复思考的问题，欢迎大家分享你们的看法和实践经验。🤔 这问题问到点子上了。模型选型我建议先看准确率，毕竟代码生成错了后面全白搭。部署隐性成本更扎心，我们因为监控没做好被坑过一次，建议上Prometheus+Grafana。长期维护？先考虑自动化测试吧，不然迭代一次崩一次 🫠 老哥说得好，准确率确实是第一道坎，不过我还想问下你对比时用的啥指标？BLEU还是CodeBLEU？这俩坑也不少。部署监控那套我抄作业了，prometheus确实香，就是grafana模板调起来费劲 😅
页:
[1]