【踩坑分享】大模型API接入实践过程中遇到的问题与解决

分享一个大模型API接入实践的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

大模型API接入实践这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

第二点深有同感，GLM-130B的榜单分高得离谱，但一测我们的客服场景直接拉胯。你们现在用的是啥评估集？🤔 另外KV Cache这块有推荐的优化库吗？

GLM那个确实，榜单水分大，实际场景一测就露馅了🤣 我们换了内部客服对话集做评估才靠谱。KV Cache优化可以试试vLLM或者FlashAttention，性能提升挺明显的！

@楼上 GLM榜单水分确实大，我们后来换Qwen-72B了，客服场景好不少。评估集自己攒的，拿真实对话历史+人工标注。KV cache试过vLLM和FlashAttention，后者在生产环境更稳 🚀