DeepSeek 如果 FIM 补全过程中出现性能问题，应如何优化请求或模型设置？

在在 DeepSeek 的 FIM（Filtered Iterative Method）补全过程中，若遇到性能问题，可以从请求优化和模型设置两方面进行调整：

1. 请求优化

• 批量请求：将多个请求合并为批量处理，减少网络开销。代码示例如下：

  import deepseek
  
  client = deepseek.Client(api_key="your_api_key")
  batch_requests = [{"prompt": "Prompt 1"}, {"prompt": "Prompt 2"}]
  responses = client.completions_batch(batch_requests)
  

• 减少上下文长度：缩短输入提示的上下文长度，降低计算复杂度。例如：

  prompt = "简短的上下文... 补全的内容。"
  response = client.completion(prompt=prompt)
  

• 缓存机制：对频繁请求的结果进行缓存，避免重复计算。示例：

  from functools import lru_cache
  
  [@lru_cache](/user/lru_cache)(maxsize=100)
  def get_completion(prompt):
      return client.completion(prompt=prompt)
  

2. 模型设置

• 调整模型大小：根据任务复杂度选择合适的模型，如 Smaller Model：

  response = client.completion(prompt=prompt, model="smaller-model")
  

• 优化超参数：调整 max_tokens 和 temperature，减少输出长度或控制随机性：

  response = client.completion(prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.7)
  

• 使用异步请求：通过异步请求避免阻塞，提升效率：

  import asyncio
  
  async def async_completion(prompt):
      return await client.async_completion(prompt=prompt)
  
  asyncio.run(async_completion(prompt))
  

3. 其他优化

• API 速率限制：合理控制请求频率，避免触发限制：

  import time
  
  for prompt in prompts:
      response = client.completion(prompt=prompt)
      time.sleep(1)  # 控制请求间隔
  ```通过这些优化措施，可以有效提升 FIM 补全的性能，具体调整需结合实际使用场景。