一位开发者发现，他们自托管的编码模型 Ornith-1.0-35B 表现不佳是由于服务配置不正确，而非模型本身的缺陷。通过分析 LiteLLM 的支出日志，他们发现请求发送时使用了最大的随机参数（temperature 和 top_p 均为 1.0），并且模型的推理能力被禁用。此外，对具有极长上下文的 KV 缓存使用 fp8 精度会导致性能下降。通过调整服务配置，包括 temperature 和启用思考（thinking），并将 KV 缓存切换到 fp16，解决了这些问题，而无需额外成本。 AI
影响 强调了即使是先进的模型，正确的 LLM 服务配置对最佳性能也起着至关重要的作用。
排序理由 开发者的自托管 LLM 配置故障排除和修复。
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