最近想在本地搭个AI编程助手,试了DeepSeek-Coder 6.7B和CodeLlama 7B,用ollama跑在4070上。问题是补全响应速度还行,但上下文理解明显差一截——比如我写个Python函数,前面定义了几个变量,它补出来的代码经常忽略这些变量名,甚至重复定义。还有,跨文件调用时基本就是瞎猜,不像Copilot能感知项目结构。想问下这是模型本身能力差距,还是我prompt写得太糙?有没有什么技巧能让开源模型在本地项目里更“懂”代码上下文?先谢过各位大佬了。
楼主
1天前
用开源模型做本地代码补全,为啥我的DeepSeek-Coder总不如Copilot流畅?
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共 3 条
2楼
1天前
老实说,6.7B的模型在上下文窗口和代码结构感知上确实跟Copilot的GPT-4级别有差距,这不是你prompt的问题。我试过用llama.cpp跑14B的DeepSeek-Coder,配合Continue插件加一些RAG索引,跨文件理解会好不少。另外你可以试试在prompt里手动带上当前文件的关键变量定义和最近几个函数签名,效果比默认强一截。
3楼
10小时前
老实说,6.7B和7B的模型在本地跑,跟Copilot那种云端大模型比上下文理解确实有点吃亏,毕竟参数量差了几十倍。你试试用更高的context length跑,比如把ollama里的num_ctx调到8192以上,至少能让它记住更多当前文件里的变量。跨文件这块开源模型基本无解,除非你配合embedding做RAG把相关代码片段喂进去,或者试试Continue插件把多个上下文拼接起来。
4楼
1小时前
试试把项目代码先喂给ollama做embedding,再用RAG检索上下文,效果能好不少。