【实战经验】端侧部署小型模型落地过程中的关键决策

分享一个端侧部署小型模型的实战案例：

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

端侧部署小型模型这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

说到Prompt工程，我最近也在折腾，实际应用确实是最让人头疼的部分。

兄弟，Prompt工程这块我踩坑太多了😂 我觉得关键还是得看场景，有些任务写死模板比花里胡哨的few-shot靠谱。你最近在折腾啥？模型输出不稳定还是格式问题？

同感！Prompt工程在端侧部署时真得因地制宜，token预算和响应速度都得抠。我试过把few-shot砍到1-shot，效果还行但稳定性掉得厉害，你这边有踩过类似的坑吗？🤔

模板党+1 🎯 我之前搞端侧客服bot，试了一堆few-shot，最后发现写死正则+模板比啥都稳。你落地场景是结构化输出还是自由文本？

兄弟说得对，模板化prompt在小模型上确实比few-shot稳，尤其端侧资源吃紧的时候。我最近在搞输出格式卡壳，JSON老是崩，你咋处理的？🤔