llama.cpp 灰度调优一次只改一个推理参数线程、batch、上下文和 GPU offload 会相互影响。一次修改多个参数即使结果变好也无法知道哪项起作用结果变坏时更难回退。固定可比较基线绑定模型文件校验值、llama.cpp 提交版本、编译参数和硬件信息。输入集覆盖短请求、长上下文与并发请求分别记录加载、首 token、持续生成、内存和失败。参数分组灰度先验证影响内存的上下文与 batch再处理线程和后端 offload。每组只改一个关键条件保持采样参数一致。若硬件或模型变化重新建立基线不沿用旧阈值。回退包含模型缓存旧二进制与配置保留到观察期结束确认新版本生成的缓存、模板或状态不会让旧版本无法读取。停止条件写成可观察现象例如初始化失败、内存超过预算或错误分类增加。推理调优不是寻找一组永远正确的参数而是建立一套可重复的比较方法。能解释差异才值得继续放量。
llama.cpp 灰度调优一次只改一个推理参数线程、batch、上下文和 GPU offload 会相互影响。一次修改多个参数即使结果变好也无法知道哪项起作用结果变坏时更难回退。固定可比较基线绑定模型文件校验值、llama.cpp 提交版本、编译参数和硬件信息。输入集覆盖短请求、长上下文与并发请求分别记录加载、首 token、持续生成、内存和失败。参数分组灰度先验证影响内存的上下文与 batch再处理线程和后端 offload。每组只改一个关键条件保持采样参数一致。若硬件或模型变化重新建立基线不沿用旧阈值。回退包含模型缓存旧二进制与配置保留到观察期结束确认新版本生成的缓存、模板或状态不会让旧版本无法读取。停止条件写成可观察现象例如初始化失败、内存超过预算或错误分类增加。推理调优不是寻找一组永远正确的参数而是建立一套可重复的比较方法。能解释差异才值得继续放量。
