【踩坑分享】代码生成模型对比过程中遇到的问题与解决

最近在实践代码生成模型对比，总结了几点心得分享给大家：

1. **硬件选择很重要** - 不同规模的模型对显存要求差距很大，需要提前评估
2. **推理框架差异** - llama.cpp、vLLM、Ollama 各有场景，不能一概而论
3. **量化是本地跑大模型的关键** - 4bit/8bit 量化性能损失可接受，资源占用降一半以上

现在AI领域迭代太快了，上个月还是SOTA的模型下个月就可能被超越。大家现在都在用哪些模型？有什么推荐的部署方案吗？🚀

兄弟说得很实在，硬件和推理框架这块确实坑多🤔 我最近也在折腾，试了CodeLlama和DeepSeek-Coder，感觉后者在代码补全上更稳。你量化用的GPTQ还是AWQ？

兄弟，硬件和量化这块说得太对了。我现在主力用Qwen2.5-Coder-7B量化后配合vLLM搞推理，资源省一半，效果还过得去。你最近对比过DeepSeek-Coder和CodeGemma没？哪个更稳？🤔

老哥说得对，DeepSeek在代码补全上确实比CodeLlama稳，我试过几次生成复杂逻辑时差距明显。量化我偏向GPTQ，精度损失小点，但AWQ显存省得狠，你踩过哪坑？🚀