开源协同∞智算赋能：GitCode+昇腾NPU部署CodeLlama全流程实践
作者简介：华为HCIP，昇腾NPU机构专业用户。
一．引言
最近在项目里用昇腾NPU部署CodeLlama-7B，踩了不少坑，也总结了一些经验。CodeLlama在代码生成这块确实好用，昇腾NPU的算力也够用，就是部署过程需要折腾一下。整个流程从环境搭建到性能调优，中间遇到的问题不少，比如模型格式转换、内存优化、推理速度提升等等。这篇文章主要记录一下实际部署CodeLlama-7B-hf的完整过程，包括环境配置、模型适配、性能优化和常见问题处理，希望能帮到有同样需求的开发者。
二.环境搭建和基本配置
1. 测试平台选择
我们选择 GitCode 作为代码托管平台。GitCode 是 ZEEKLOG 和华为云 CodeArts 联合推出的国内开源平台，主要优势是访问速度快，适合国内开发者使用。
主要功能包括：
- Git 版本控制、仓库管理、WebIDE 在线开发
- 分支管理、代码审查、Issue 管理等协作功能
- GPG 签名、权限控制等安全特性
实际使用中，GitCode 的访问速度确实比 GitHub 快很多，而且支持同步 GitHub 上的热门项目，解决了访问慢的问题。另外，GitCode 上集成了 Notebook 环境，可以直接在线运行代码，这对模型测试很方便。
2.平台操作流程
进入gitcode中登录后选择工作台
之后选择我的Notebook
选择激活noteBook
配置信息：
计算类型:NPU
计算类型 | NPU (昇腾) |
硬件规格 | 1 * NPU 910B + 32 vCPU + 64GB 显存 |
操作系统 | EulerOS 2.9 (华为自研的服务器操作系统，针对昇腾硬件深度优化) |
存储 | 50GB (限时免费，对模型推理和代码调试完全够用) |
镜像名称 | euler2.9-py38-torch2.1.0-cann8.0-openmind0.6-notebook |
选择立即启动
启动成功后就是下图所示!
3.模型选择Code Llama
4.环境的安装
1.安装TensorFlow
pip install transformers accelerate -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/为什么用阿里镜像？
GitCode的Notebook环境在国内，直接连PyPI官方源会很慢，甚至超时。用阿里镜像能提升下载速度，一般几分钟就能装完。如果阿里镜像也慢，可以试试清华镜像：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
安装过程可能遇到的问题：
- 网络超时 - 如果安装过程中断，重新执行命令即可，pip会自动跳过已安装的包。
- 版本冲突 - 如果提示某个包版本不兼容，先看看错误信息，可能需要指定版本号，比如
transformers==4.35.0。 - 权限问题 - 如果提示权限不足，检查一下是否在正确的Python环境中，可以用
which python确认或者使用sudo切换到超级管理员模式。
新建一个文件，把测试代码复制进去
代码：
# 导入必要的库 from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import torch_npu # 导入华为NPU支持库 # 检查并设置NPU设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"使用华为昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") model_name ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 加载分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 创建文本生成管道，指定使用NPU pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model_name, torch_dtype=torch.float16, # 使用半精度减少内存占用 device=device ifstr(device)=="npu"else"auto", # NPU设备指定 ) # 生成代码 sequences =pipeline('import socket\n\ndef ping_exponential_backoff(host: str):', do_sample=True, top_k=10, temperature=0.1, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=200,) # 输出结果 for seq insequences:print(f"Result: {seq['generated_text']}")执行测试：
在终端执行 python test.py，第一次运行会下载模型，这个过程比较慢。
命令行执行测试一下：python test.py报错了，应该是网络的原因无法连接到外面的网络。
常见问题1：网络连接失败
如果看到类似 ConnectionError 或 Timeout 的错误，说明无法连接到HuggingFace官方源下载模型。这是国内网络环境的常见问题。
解决方案：配置HuggingFace镜像
有两种方法，推荐用方法一，因为更灵活：
方法一：在代码中设置（推荐）
在导入transformers之前，先设置环境变量：
import os os.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com'print("已设置镜像站点")# 然后再执行原来的代码from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import torch_npu # 导入华为NPU支持库# ... 其余代码不变方法二：在终端设置环境变量
如果是在命令行执行，可以这样：
exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python test.py 设置完成后，重新运行代码，应该就能正常下载模型了。hf-mirror.com是国内的一个HuggingFace镜像站，速度比官方源快很多。
修改国内镜像方法： import os os.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com'print("已设置镜像站点") 方法二：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com下载情况，查看命令行是否成功。 下载模型注意事项：
- 存储空间 - CodeLlama-7B模型大约13-14GB，确保有足够空间。如果50GB存储快满了，可以考虑清理一下临时文件。
- 下载时间 - 即使用了镜像，14GB的模型下载也需要一定时间的，取决于网络速度。可以先去喝杯咖啡。
- 断点续传 - transformers库支持断点续传，如果中途断了，重新运行会自动从断点继续，不用担心。
5. 常见问题规避指南
以下是我梳理了官方文档和实际使用各种常见问题规避指南的表格：
| 问题编号 | 现象 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 问题1：Notebook启动失败或卡住 | 点击"立即启动"后，一直显示"启动中"，超过5分钟还没反应。 | 可能原因： 1. NPU资源配额不足（免费账号可能有使用时长限制），建议领取免费算力。 2. 网络问题导致镜像拉取失败。 |
| 问题2：模型下载速度慢或失败 | 下载模型时速度很慢（<1MB/s），或者频繁超时。 | 解决方法： 1. 确保设置HF_ENDPOINT环境变量指向国内镜像。 2. 尝试其他镜像站，如 os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'。3. 在本地下载模型后上传到Notebook，或使用GitCode的文件上传功能。 4. 开手机热点（注意手机流量）。 |
| 问题3：内存不足 | 运行代码时提示"Out of Memory"或"CUDA out of memory"。 | 解决方法： 1. 使用FP16精度：确保代码中有 torch_dtype=torch.float16。2. 减少batch size：调小batch相关参数。 3. 减少max_length：适当调小生成任务中的max_length。 |
| 问题4：NPU没有被使用，推理速度很慢 | 代码能运行，但生成速度很慢（<5 tokens/秒），明显是CPU在跑。 | 检查方法： 使用代码 import torch; print(torch.cuda.is_available()) 检查设备。解决方法： 1. 确认计算类型选择了NPU，不是CPU。 2. 检查device_map参数，确保是"auto"或明确指定NPU设备。 |
| 问题5：生成的代码/文本被截断 | 生成的输出在中间突然停止，没有完成。 | 解决方法： 1. 增加max_length参数，但注意内存限制。 2. 检查是否触发了eos_token（结束标记），调整eos_token_id。 |
| 问题6：依赖包版本冲突 | 安装某个包时提示版本不兼容，或者运行时报错"module has no attribute"。 | 解决方法： 1. 查看错误信息，确定哪个包版本不对。 2. 指定兼容的版本号安装，如 pip install transformers==4.35.0。3. 查看昇腾镜像的文档，确认推荐的包版本。 |
| 问题7：Notebook突然断开连接 | 运行过程中，Notebook突然断开，需要重新连接。 | 可能原因： 1. 网络不稳定。 2. 长时间无操作导致会话超时。 |
| 问题8：生成的代码有语法错误 | 生成的代码无法运行，有语法错误。 | 解决方法： 1. 人工校验和修正代码（CodeLlama生成代码需人工检查）。 2. 在prompt中明确要求"生成可运行的完整代码"。 |
| 问题9：测试脚本运行时间过长 | 测试脚本运行了几十分钟还没结束。 | 可能原因： 1. 测试用例太多。 2. 每个用例的max_length设置太大。 3. 模型推理速度慢。 解决方法： 1. 先跑少量测试用例，确认脚本没问题。 2. 适当减少max_length，平衡质量和速度。 |
| 问题10：结果文件保存失败 | 测试结果没有保存到JSON文件，或者文件为空。 | 解决方法： 1. 检查文件路径是否正确，确保有写入权限。 2. 使用绝对路径，避免相对路径的问题。 |
三.性能测试
下面我们将从代码生成、古诗理解、科学和数学运算，并包含性能指标和对比数据。
代码生成测试脚本代码：
代码：
""" 测试1: Python函数代码生成 测试CodeLlama在生成Python函数方面的能力 """ from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import time import json import torch_npu # 导入华为NPU支持库 model ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 1. 检查NPU是否可用并设置设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, # 使用NPU设备 device_map="npu:0"ifstr(device)=="npu"else"auto",) # 测试用例：不同复杂度的Python函数生成任务 test_cases =[{"id":1,"prompt":"def fibonacci(n: int) -> int:","description":"生成斐波那契数列函数","expected_keywords":["fibonacci","return","if","else"]},{"id":2,"prompt":"def quicksort(arr: list) -> list:","description":"生成快速排序算法","expected_keywords":["quicksort","pivot","return"]},{"id":3,"prompt":"def binary_search(arr: list, target: int) -> int:","description":"生成二分查找函数","expected_keywords":["binary","search","mid","return"]},{"id":4,"prompt":"def validate_email(email: str) -> bool:","description":"生成邮箱验证函数","expected_keywords":["@","email","return","True","False"]},{"id":5,"prompt":"def calculate_tax(income: float, rate: float = 0.1) -> float:","description":"生成税务计算函数","expected_keywords":["income","rate","return","tax"]}] results =[]print("="*60)print("测试1: Python函数代码生成")print("="*60)for test_case intest_cases:print(f"\n测试用例 {test_case['id']}: {test_case['description']}")print(f"提示词: {test_case['prompt']}") start_time = time.time() sequences =pipeline( test_case['prompt'], do_sample=True, top_k=10, temperature=0.1, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=300,) end_time = time.time() generation_time = end_time - start_time generated_text = sequences[0]['generated_text'] generated_code = generated_text[len(test_case['prompt']):].strip() # 计算token数量 input_tokens =len(tokenizer.encode(test_case['prompt'])) output_tokens =len(tokenizer.encode(generated_text))- input_tokens # 检查关键词 keywords_found =sum(1for keyword in test_case['expected_keywords']if keyword.lower()in generated_text.lower()) keyword_score = keywords_found /len(test_case['expected_keywords'])*100 # 检查代码完整性（是否有return语句） has_return ="return"in generated_code.lower() result ={"test_id": test_case['id'],"description": test_case['description'],"prompt": test_case['prompt'],"generated_code": generated_code,"generation_time":round(generation_time,3),"input_tokens": input_tokens,"output_tokens": output_tokens,"total_tokens": input_tokens + output_tokens,"tokens_per_second":round(output_tokens / generation_time,2)if generation_time >0else0,"keyword_score":round(keyword_score,2),"has_return": has_return,"code_length":len(generated_code)} results.append(result)print(f"生成时间: {generation_time:.3f}秒")print(f"输出Token数: {output_tokens}")print(f"生成速度: {result['tokens_per_second']:.2f} tokens/秒")print(f"关键词匹配率: {keyword_score:.2f}%")print(f"包含return语句: {has_return}")print(f"\n生成的代码:\n{generated_code}")print("-"*60) # 保存结果 withopen("results_test1_code_generation.json","w", encoding="utf-8")asf: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 统计摘要 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_keyword_score =sum(r['keyword_score']for r in results)/len(results)print("\n"+"="*60)print("测试摘要")print("="*60)print(f"平均生成时间: {avg_time:.3f}秒")print(f"平均输出Token数: {avg_tokens:.0f}")print(f"平均生成速度: {avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"平均关键词匹配率: {avg_keyword_score:.2f}%")print(f"包含return语句的测试用例: {sum(1 for r in results if r['has_return'])}/{len(results)}")运行结果：
我们基于（斐波那契数列、快速排序、二分查找、邮箱验证、税务计算）测试，让我们看看他的具体效果：
评估维度 | 表现情况 |
需求匹配度 | 关键词识别精准（keyword_score=100），核心逻辑与需求一致 |
代码规范性 | 符合 Python 语法 / 类型注解规范，部分含文档字符串，可读性较好 |
生成效率 | 耗时 16.8~18.8 秒，tokens/s 15.28~16.53，效率稳定 |
优势 | 多实现变种扩展（如递归 / 迭代 / 记忆化），格式统一，核心逻辑无错误 |
不足 | 代码普遍截断（未完成），存在冗余函数，复杂场景考虑不足，无异常处理 |
整体结论 | 适合生成基础代码草稿，需人工补全、去冗余后使用，无法直接用于生产环境 |
代码理解和解释测试脚本
测试脚本
代码：
""" 测试2: 代码解释和理解 测试CodeLlama在解释代码功能方面的能力 """ from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import torch_npu import time import json model ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 1. 检查NPU是否可用并设置设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, # 使用NPU设备 device_map="npu:0"ifstr(device)=="npu"else"auto",) # 测试用例：需要解释的代码 test_cases =[{"id":1,"prompt":"# 请解释以下代码的功能:\n\ndef quicksort(arr):\n if len(arr) <= 1:\n return arr\n pivot = arr[len(arr) // 2]\n left = [x for x in arr if x < pivot]\n middle = [x for x in arr if x == pivot]\n right = [x for x in arr if x > pivot]\n return quicksort(left) + middle + quicksort(right)\n\n# 解释:","description":"解释快速排序算法","expected_concepts":["排序","递归","分治","pivot"]},{"id":2,"prompt":"# 请解释以下代码的功能:\n\ndef memoize(func):\n cache = {}\n def wrapper(*args):\n if args not in cache:\n cache[args] = func(*args)\n return cache[args]\n return wrapper\n\n# 解释:","description":"解释装饰器模式","expected_concepts":["装饰器","缓存","记忆化","函数"]},{"id":3,"prompt":"# 请解释以下代码的功能:\n\nclass Singleton:\n _instance = None\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super().__new__(cls)\n return cls._instance\n\n# 解释:","description":"解释单例模式","expected_concepts":["单例","设计模式","实例","类"]},{"id":4,"prompt":"# 请解释以下代码的功能:\n\ndef binary_search(arr, target):\n left, right = 0, len(arr) - 1\n while left <= right:\n mid = (left + right) // 2\n if arr[mid] == target:\n return mid\n elif arr[mid] < target:\n left = mid + 1\n else:\n right = mid - 1\n return -1\n\n# 解释:","description":"解释二分查找算法","expected_concepts":["二分查找","有序","时间复杂度","搜索"]},{"id":5,"prompt":"# 请解释以下代码的功能:\n\ndef fibonacci_generator():\n a, b = 0, 1\n while True:\n yield a\n a, b = b, a + b\n\n# 解释:","description":"解释生成器函数","expected_concepts":["生成器","yield","斐波那契","迭代器"]}] results =[]print("="*60)print("测试4: 代码解释和理解")print("="*60)for test_case intest_cases:print(f"\n测试用例 {test_case['id']}: {test_case['description']}") start_time = time.time() sequences =pipeline( test_case['prompt'], do_sample=True, top_k=10, temperature=0.2, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=400,) end_time = time.time() generation_time = end_time - start_time generated_text = sequences[0]['generated_text'] explanation = generated_text[len(test_case['prompt']):].strip() # 计算token数量 input_tokens =len(tokenizer.encode(test_case['prompt'])) output_tokens =len(tokenizer.encode(generated_text))- input_tokens # 检查解释质量 explanation_lower = explanation.lower() concepts_found =sum(1for concept in test_case['expected_concepts']if concept.lower()in explanation_lower) concept_score =(concepts_found /len(test_case['expected_concepts']))*100 # 检查解释的完整性 has_function_mention =any(word in explanation_lower for word in["函数","function","代码","code"]) has_algorithm_mention =any(word in explanation_lower for word in["算法","algorithm","方法","method"]) has_explanation =len(explanation)>50 # 至少50个字符 explanation_score =sum([has_function_mention, has_algorithm_mention, has_explanation])*20+ concept_score *0.4 result ={"test_id": test_case['id'],"description": test_case['description'],"prompt": test_case['prompt'],"explanation": explanation,"generation_time":round(generation_time,3),"input_tokens": input_tokens,"output_tokens": output_tokens,"total_tokens": input_tokens + output_tokens,"tokens_per_second":round(output_tokens / generation_time,2)if generation_time >0else0,"concept_score":round(concept_score,2),"concepts_found": concepts_found,"total_concepts":len(test_case['expected_concepts']),"explanation_score":round(min(explanation_score,100),2),"explanation_length":len(explanation)} results.append(result)print(f"生成时间: {generation_time:.3f}秒")print(f"输出Token数: {output_tokens}")print(f"概念匹配率: {concept_score:.2f}% ({concepts_found}/{len(test_case['expected_concepts'])})")print(f"解释得分: {result['explanation_score']}/100")print(f"\n生成的解释:\n{explanation}")print("-"*60) # 立即保存当前结果 withopen("results_test4_code_explanation.json","w", encoding="utf-8")asf: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 计算当前累计统计 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_concept_score =sum(r['concept_score']for r in results)/len(results) avg_explanation_score =sum(r['explanation_score']for r in results)/len(results) # 生成单个测试用例总结 summary = f""" {'='*60} 测试用例 {test_case['id']} 执行总结 {'='*60}测试描述:{test_case['description']}性能指标:- 生成时间:{generation_time:.3f}秒 - 输入Token数:{input_tokens}- 输出Token数:{output_tokens}- 总Token数:{input_tokens + output_tokens}- 生成速度:{result['tokens_per_second']:.2f} tokens/秒 质量指标:- 概念匹配率:{concept_score:.2f}%({concepts_found}/{len(test_case['expected_concepts'])})- 解释得分:{result['explanation_score']}/100- 解释长度:{len(explanation)} 字符 生成的解释:{explanation}{'='*60}累计统计(已完成 {len(results)}/{len(test_cases)} 个测试用例){'='*60}- 平均生成时间:{avg_time:.3f}秒 - 平均输出Token数:{avg_tokens:.0f}- 平均生成速度:{avg_speed:.2f} tokens/秒 - 平均概念匹配率:{avg_concept_score:.2f}%- 平均解释得分:{avg_explanation_score:.2f}/100{'='*60}""" # 保存单个测试用例总结 summary_file = f"summary_test4_case_{test_case['id']}.txt"withopen(summary_file,"w", encoding="utf-8")asf: f.write(summary)print(f"\n✓ 测试用例 {test_case['id']} 总结已保存到: {summary_file}") # 最终统计摘要 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_concept_score =sum(r['concept_score']for r in results)/len(results) avg_explanation_score =sum(r['explanation_score']for r in results)/len(results)print("\n"+"="*60)print("最终测试摘要")print("="*60)print(f"平均生成时间: {avg_time:.3f}秒")print(f"平均输出Token数: {avg_tokens:.0f}")print(f"平均生成速度: {avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"平均概念匹配率: {avg_concept_score:.2f}%")print(f"平均解释得分: {avg_explanation_score:.2f}/100")print(f"\n所有结果已保存到: results_test4_code_explanation.json")测试结果：
评估维度 | 具体表现 |
生成性能 | 平均生成时间 19.893 秒，生成速度 15.52 tokens / 秒，总 Token 数稳定在 401，性能平稳 |
质量指标 | 平均概念匹配率 55%，平均解释得分 58/100，核心概念匹配度偏低，解释质量一般 |
解释完整性 | 多数解释存在截断（如二分查找、生成器函数），部分内容重复（生成器函数多次重复解释） |
内容准确性 | 部分解释偏离测试描述（如装饰器模式解释成斐波那契数列），核心逻辑偶有错误 |
整体结论 | 能输出基础解释框架，但完整性、准确性、匹配度均不足，需人工修正和补全 |
古诗翻译和理解能力测试
代码：
""" 测试3: 古诗翻译和理解 测试CodeLlama在理解古诗并进行翻译方面的能力 """ from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import torch_npu # 导入华为NPU支持库 import time import json model ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 1. 检查NPU是否可用并设置设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, # 使用NPU设备 device_map="npu:0"ifstr(device)=="npu"else"auto",) # 测试用例：古诗翻译和理解 test_cases =[{"id":1,"prompt":"请翻译并解释以下古诗:\n\n静夜思\n床前明月光，疑是地上霜。\n举头望明月，低头思故乡。\n\n翻译和解释:","description":"静夜思翻译","poem":"静夜思","author":"李白","expected_keywords":["月亮","思念","故乡","夜晚"]},{"id":2,"prompt":"请翻译并解释以下古诗:\n\n春晓\n春眠不觉晓，处处闻啼鸟。\n夜来风雨声，花落知多少。\n\n翻译和解释:","description":"春晓翻译","poem":"春晓","author":"孟浩然","expected_keywords":["春天","鸟","花","风雨"]},{"id":3,"prompt":"请翻译并解释以下古诗:\n\n登鹳雀楼\n白日依山尽，黄河入海流。\n欲穷千里目，更上一层楼。\n\n翻译和解释:","description":"登鹳雀楼翻译","poem":"登鹳雀楼","author":"王之涣","expected_keywords":["山","河","登高","视野"]},{"id":4,"prompt":"请翻译并解释以下古诗:\n\n望庐山瀑布\n日照香炉生紫烟，遥看瀑布挂前川。\n飞流直下三千尺，疑是银河落九天。\n\n翻译和解释:","description":"望庐山瀑布翻译","poem":"望庐山瀑布","author":"李白","expected_keywords":["瀑布","山","壮观","银河"]},{"id":5,"prompt":"请翻译并解释以下古诗:\n\n悯农\n锄禾日当午，汗滴禾下土。\n谁知盘中餐，粒粒皆辛苦。\n\n翻译和解释:","description":"悯农翻译","poem":"悯农","author":"李绅","expected_keywords":["农民","辛苦","粮食","劳动"]}] results =[]print("="*60)print("测试5: 古诗翻译和理解")print("="*60)for test_case intest_cases:print(f"\n测试用例 {test_case['id']}: {test_case['description']}")print(f"诗歌: {test_case['poem']} - {test_case['author']}") start_time = time.time() sequences =pipeline( test_case['prompt'], do_sample=True, top_k=10, temperature=0.3, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=500,) end_time = time.time() generation_time = end_time - start_time generated_text = sequences[0]['generated_text'] translation = generated_text[len(test_case['prompt']):].strip() # 计算token数量 input_tokens =len(tokenizer.encode(test_case['prompt'])) output_tokens =len(tokenizer.encode(generated_text))- input_tokens # 检查翻译质量 translation_lower = translation.lower() keywords_found =sum(1for keyword in test_case['expected_keywords']if keyword in translation) keyword_score =(keywords_found /len(test_case['expected_keywords']))*100 # 检查是否包含翻译和解释 has_translation =any(word in translation_lower for word in["翻译","translate","意思","meaning"]) has_explanation =any(word in translation_lower for word in["解释","explain","理解","理解"]) has_poem_mention = test_case['poem']in translation or test_case['author']in translation # 检查翻译的完整性 translation_length =len(translation) has_multiple_sentences = translation.count('。')+ translation.count('.')>=2 quality_score =(keyword_score *0.4+(has_translation *20)+(has_explanation *20)+(has_poem_mention *10)+(min(translation_length /100,1)*10)) result ={"test_id": test_case['id'],"description": test_case['description'],"poem": test_case['poem'],"author": test_case['author'],"prompt": test_case['prompt'],"translation": translation,"generation_time":round(generation_time,3),"input_tokens": input_tokens,"output_tokens": output_tokens,"total_tokens": input_tokens + output_tokens,"tokens_per_second":round(output_tokens / generation_time,2)if generation_time >0else0,"keyword_score":round(keyword_score,2),"keywords_found": keywords_found,"total_keywords":len(test_case['expected_keywords']),"quality_score":round(min(quality_score,100),2),"has_translation": has_translation,"has_explanation": has_explanation,"translation_length": translation_length } results.append(result)print(f"生成时间: {generation_time:.3f}秒")print(f"输出Token数: {output_tokens}")print(f"关键词匹配率: {keyword_score:.2f}% ({keywords_found}/{len(test_case['expected_keywords'])})")print(f"质量得分: {result['quality_score']}/100")print(f"\n生成的翻译和解释:\n{translation}")print("-"*60) # 立即保存当前结果 withopen("results_test5_poetry_translation.json","w", encoding="utf-8")asf: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 计算当前累计统计 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_keyword_score =sum(r['keyword_score']for r in results)/len(results) avg_quality_score =sum(r['quality_score']for r in results)/len(results) # 生成单个测试用例总结 summary = f""" {'='*60} 测试用例 {test_case['id']} 执行总结 {'='*60}测试描述:{test_case['description']}诗歌:{test_case['poem']}-{test_case['author']}性能指标:- 生成时间:{generation_time:.3f}秒 - 输入Token数:{input_tokens}- 输出Token数:{output_tokens}- 总Token数:{input_tokens + output_tokens}- 生成速度:{result['tokens_per_second']:.2f} tokens/秒 质量指标:- 关键词匹配率:{keyword_score:.2f}%({keywords_found}/{len(test_case['expected_keywords'])})- 质量得分:{result['quality_score']}/100- 包含翻译:{has_translation}- 包含解释:{has_explanation}- 翻译长度:{translation_length} 字符 生成的翻译和解释:{translation}{'='*60}累计统计(已完成 {len(results)}/{len(test_cases)} 个测试用例){'='*60}- 平均生成时间:{avg_time:.3f}秒 - 平均输出Token数:{avg_tokens:.0f}- 平均生成速度:{avg_speed:.2f} tokens/秒 - 平均关键词匹配率:{avg_keyword_score:.2f}%- 平均质量得分:{avg_quality_score:.2f}/100{'='*60}""" # 保存单个测试用例总结 summary_file = f"summary_test5_case_{test_case['id']}.txt"withopen(summary_file,"w", encoding="utf-8")asf: f.write(summary)print(f"\n✓ 测试用例 {test_case['id']} 总结已保存到: {summary_file}") # 最终统计摘要 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_keyword_score =sum(r['keyword_score']for r in results)/len(results) avg_quality_score =sum(r['quality_score']for r in results)/len(results)print("\n"+"="*60)print("最终测试摘要")print("="*60)print(f"平均生成时间: {avg_time:.3f}秒")print(f"平均输出Token数: {avg_tokens:.0f}")print(f"平均生成速度: {avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"平均关键词匹配率: {avg_keyword_score:.2f}%")print(f"平均质量得分: {avg_quality_score:.2f}/100")print(f"\n所有结果已保存到: results_test5_poetry_translation.json")测试结果：
评估维度 | 具体表现 |
生成性能 | 平均生成时间 25.954 秒，生成速度 15.84 tokens / 秒，总 Token 数稳定在 501，性能稳定 |
核心功能达成 | 5 个用例中 4 个包含翻译（80%），3 个包含解释（60%），基础翻译需求部分满足 |
质量指标 | 平均关键词匹配率 50%，平均质量得分 68/100，翻译质量参差不齐 |
内容完整性 | 多数生成内容存在截断（如《静夜思》《望庐山瀑布》解释未完成），部分用例无翻译 / 解释 |
内容准确性与冗余 | 存在作者混淆（《登鹳雀楼》误标杜甫）、译文重复堆砌（《悯农》多次重复原诗）、关键意象翻译偏差（如《静夜思》“疑是” 直译为 “是”） |
整体结论 | 能识别古诗翻译核心需求，部分用例翻译质量较高，但存在完整性不足、准确性偏差、冗余重复等问题，需人工修正优化 |
- 物理问题的理解能力测试
代码：
""" 测试4: 物理问题解答 测试CodeLlama在解答物理问题方面的能力 """ from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import torch_npu # 导入华为NPU支持库 import time import json model ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 1. 检查NPU是否可用并设置设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, # 使用NPU设备 device_map="npu:0"ifstr(device)=="npu"else"auto",) # 测试用例：物理问题 test_cases =[{"id":1,"prompt":"请解答以下物理问题:\n\n问题: 一个物体从静止开始，以2m/s²的加速度运动，5秒后它的速度是多少？\n\n解答:","description":"匀加速直线运动","topic":"运动学","expected_keywords":["速度","加速度","时间","公式"]},{"id":2,"prompt":"请解答以下物理问题:\n\n问题: 解释什么是牛顿第一定律，并给出一个实际例子。\n\n解答:","description":"牛顿第一定律","topic":"力学","expected_keywords":["惯性","静止","匀速","力"]},{"id":3,"prompt":"请解答以下物理问题:\n\n问题: 一个质量为2kg的物体受到10N的力，它的加速度是多少？\n\n解答:","description":"牛顿第二定律","topic":"力学","expected_keywords":["F=ma","质量","力","加速度"]},{"id":4,"prompt":"请解答以下物理问题:\n\n问题: 解释什么是能量守恒定律，并说明它在实际中的应用。\n\n解答:","description":"能量守恒定律","topic":"能量","expected_keywords":["能量","守恒","转化","总量"]},{"id":5,"prompt":"请解答以下物理问题:\n\n问题: 一个电阻为10Ω的电路，通过电流为2A，计算电路消耗的功率。\n\n解答:","description":"电功率计算","topic":"电学","expected_keywords":["功率","电流","电阻","P=I²R"]}] results =[]print("="*60)print("测试7: 物理问题解答")print("="*60)for test_case intest_cases:print(f"\n测试用例 {test_case['id']}: {test_case['description']}")print(f"主题: {test_case['topic']}") start_time = time.time() sequences =pipeline( test_case['prompt'], do_sample=True, top_k=10, temperature=0.2, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=500,) end_time = time.time() generation_time = end_time - start_time generated_text = sequences[0]['generated_text'] answer = generated_text[len(test_case['prompt']):].strip() # 计算token数量 input_tokens =len(tokenizer.encode(test_case['prompt'])) output_tokens =len(tokenizer.encode(generated_text))- input_tokens # 检查答案质量 answer_lower = answer.lower() keywords_found =sum(1for keyword in test_case['expected_keywords']if keyword.lower()in answer_lower) keyword_score =(keywords_found /len(test_case['expected_keywords']))*100 # 检查答案的完整性 has_formula =any(char in answer for char in["=","公式","计算"]) has_explanation =any(word in answer for word in["因为","所以","根据","由于","解释"]) has_number =any(char.isdigit()for char in answer) has_unit =any(word in answer for word in["m/s","kg","N","J","W","Ω","A","V"]) # 根据问题类型检查答案正确性 correctness_score =0if test_case['id']==1: # 速度计算 if"10"in answer or "m/s"inanswer: correctness_score +=30 elif test_case['id']==3: # 加速度计算 if"5"in answer or "m/s²"inanswer: correctness_score +=30 elif test_case['id']==5: # 功率计算 if"40"in answer or "W"inanswer: correctness_score +=30 quality_score =(keyword_score *0.4+ correctness_score +(has_formula *10)+(has_explanation *10)+(has_number *5)+(has_unit *5)) result ={"test_id": test_case['id'],"description": test_case['description'],"topic": test_case['topic'],"prompt": test_case['prompt'],"answer": answer,"generation_time":round(generation_time,3),"input_tokens": input_tokens,"output_tokens": output_tokens,"total_tokens": input_tokens + output_tokens,"tokens_per_second":round(output_tokens / generation_time,2)if generation_time >0else0,"keyword_score":round(keyword_score,2),"keywords_found": keywords_found,"total_keywords":len(test_case['expected_keywords']),"quality_score":round(min(quality_score,100),2),"correctness_score": correctness_score,"has_formula": has_formula,"has_explanation": has_explanation,"answer_length":len(answer)} results.append(result)print(f"生成时间: {generation_time:.3f}秒")print(f"输出Token数: {output_tokens}")print(f"关键词匹配率: {keyword_score:.2f}% ({keywords_found}/{len(test_case['expected_keywords'])})")print(f"质量得分: {result['quality_score']}/100")print(f"\n生成的答案:\n{answer}")print("-"*60) # 立即保存当前结果 withopen("results_test7_physics.json","w", encoding="utf-8")asf: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 计算当前累计统计 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_keyword_score =sum(r['keyword_score']for r in results)/len(results) avg_quality_score =sum(r['quality_score']for r in results)/len(results) # 生成单个测试用例总结 summary = f""" {'='*60} 测试用例 {test_case['id']} 执行总结 {'='*60}测试描述:{test_case['description']}主题:{test_case['topic']}性能指标:- 生成时间:{generation_time:.3f}秒 - 输入Token数:{input_tokens}- 输出Token数:{output_tokens}- 总Token数:{input_tokens + output_tokens}- 生成速度:{result['tokens_per_second']:.2f} tokens/秒 质量指标:- 关键词匹配率:{keyword_score:.2f}%({keywords_found}/{len(test_case['expected_keywords'])})- 质量得分:{result['quality_score']}/100- 正确性得分:{correctness_score}/50- 包含公式:{has_formula}- 包含解释:{has_explanation}- 答案长度:{len(answer)} 字符 生成的答案:{answer}{'='*60}累计统计(已完成 {len(results)}/{len(test_cases)} 个测试用例){'='*60}- 平均生成时间:{avg_time:.3f}秒 - 平均输出Token数:{avg_tokens:.0f}- 平均生成速度:{avg_speed:.2f} tokens/秒 - 平均关键词匹配率:{avg_keyword_score:.2f}%- 平均质量得分:{avg_quality_score:.2f}/100{'='*60}""" # 保存单个测试用例总结 summary_file = f"summary_test7_case_{test_case['id']}.txt"withopen(summary_file,"w", encoding="utf-8")asf: f.write(summary)print(f"\n✓ 测试用例 {test_case['id']} 总结已保存到: {summary_file}") # 最终统计摘要 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) avg_keyword_score =sum(r['keyword_score']for r in results)/len(results) avg_quality_score =sum(r['quality_score']for r in results)/len(results)print("\n"+"="*60)print("最终测试摘要")print("="*60)print(f"平均生成时间: {avg_time:.3f}秒")print(f"平均输出Token数: {avg_tokens:.0f}")print(f"平均生成速度: {avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"平均关键词匹配率: {avg_keyword_score:.2f}%")print(f"平均质量得分: {avg_quality_score:.2f}/100")print(f"\n所有结果已保存到: results_test7_physics.json")测试结果：
评估维度 | 具体表现 |
生成性能 | 平均生成时间 28.191 秒，生成速度 15.53 tokens / 秒，总 Token 数稳定在 499~501，性能平稳 |
核心需求匹配 | 平均关键词匹配率 45%，仅 1 个用例（牛顿第二定律）匹配率达 75%，多数用例偏离测试描述（如牛顿第一定律答非所问） |
解答正确性 | 平均正确性得分 6/50，仅 2 个用例（匀加速运动、牛顿第二定律）有部分正确逻辑，其余用例存在概念错误（如能量守恒定律定义偏差） |
内容完整性与规范性 | 所有用例均存在内容截断、重复堆砌（如多次重复相同问题 / 解答），仅 1 个用例包含公式（牛顿第二定律），60% 用例无公式无解释 |
质量表现 | 平均质量得分 42/100，整体解答质量偏低，无法满足物理学科的专业性、准确性要求 |
整体结论 | 生成性能稳定，但在物理概念理解、问题匹配、解答准确性上存在严重不足，专业性极差，不适合用于物理学科问题解答 |
- 数学运算能力测试
测试说明：
数学运算是代码模型的基础能力，但复杂计算仍然容易出错。我们测试了8个不同难度的题目：四则混合运算、带括号运算、幂运算、开方运算、分数运算、百分比计算、对数运算、三角函数。
测试注意事项：
- 运算顺序 - 模型可能会搞错运算优先级（如先算加法后算乘法），需要检查计算过程。
- 符号识别 - 特殊符号（如²、³、√、log）可能被误解，建议在prompt中用文字说明。
问题规避指南：
- 如果模型生成代码而不是直接计算 - 在prompt中明确要求"直接给出计算结果"，不要生成代码。
- 如果计算过程错误 - 检查是否是运算顺序问题，可以在prompt中提示"注意运算优先级"。
代码：
代码：
""" 测试5: 数学基础运算 测试CodeLlama在数学基础计算方面的能力 """ from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch import time import json model ="codellama/CodeLlama-7b-hf" # 1. 检查NPU是否可用并设置设备 if torch.npu.is_available(): device = torch.device("npu")print(f"昇腾NPU设备: {device}") # 设置默认设备为NPU torch.npu.set_device(device)else: device = torch.device("cpu")print("NPU不可用，使用CPU") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, # 使用NPU设备 device_map="npu:0"ifstr(device)=="npu"else"auto",) # 测试用例：数学基础运算 test_cases =[{"id":1,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: 125 × 8 + 64 ÷ 4 = ?\n\n解答:","description":"四则混合运算","expected_answer":1004,"difficulty":"medium"},{"id":2,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: (15 + 23) × 2 - 18 ÷ 3 = ?\n\n解答:","description":"带括号的运算","expected_answer":70,"difficulty":"medium"},{"id":3,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: 2³ + 3² - 4 × 5 = ?\n\n解答:","description":"幂运算","expected_answer":-3,"difficulty":"medium"},{"id":4,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: √144 + √25 - √9 = ?\n\n解答:","description":"开方运算","expected_answer":14,"difficulty":"medium"},{"id":5,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: 1/2 + 1/3 + 1/6 = ?\n\n解答:","description":"分数运算","expected_answer":1.0,"difficulty":"medium"},{"id":6,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: 15% of 240 = ?\n\n解答:","description":"百分比计算","expected_answer":36,"difficulty":"easy"},{"id":7,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: log₁₀(100) + log₂(8) = ?\n\n解答:","description":"对数运算","expected_answer":5,"difficulty":"hard"},{"id":8,"prompt":"请计算以下数学题:\n\n计算: sin(30°) + cos(60°) = ?\n\n解答:","description":"三角函数","expected_answer":1.0,"difficulty":"medium"}] results =[]print("="*60)print("测试9: 数学基础运算")print("="*60)for test_case intest_cases:print(f"\n测试用例 {test_case['id']}: {test_case['description']}")print(f"难度: {test_case['difficulty']}")print(f"期望答案: {test_case['expected_answer']}") start_time = time.time() sequences =pipeline( test_case['prompt'], do_sample=True, top_k=10, temperature=0.1, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=300,) end_time = time.time() generation_time = end_time - start_time generated_text = sequences[0]['generated_text'] answer = generated_text[len(test_case['prompt']):].strip() # 计算token数量 input_tokens =len(tokenizer.encode(test_case['prompt'])) output_tokens =len(tokenizer.encode(generated_text))- input_tokens # 尝试从答案中提取数字 import re numbers = re.findall(r'-?\d+\.?\d*', answer) extracted_answer = None ifnumbers:try: # 尝试找到最接近期望答案的数字 for num_str innumbers: num =float(num_str)ifabs(num - test_case['expected_answer'])<0.1: extracted_answer = num breakif extracted_answer is None: extracted_answer =float(numbers[-1]) # 使用最后一个数字 except: pass # 检查答案正确性 is_correct = False if extracted_answer is not None:ifabs(extracted_answer - test_case['expected_answer'])<0.1: is_correct = True # 检查答案中是否包含计算过程 has_process =any(word in answer for word in["=","计算","步骤","过程"]) has_number =any(char.isdigit()for char in answer) # 检查答案格式 answer_quality =0ifhas_process: answer_quality +=30ifhas_number: answer_quality +=20ifis_correct: answer_quality +=50 result ={"test_id": test_case['id'],"description": test_case['description'],"difficulty": test_case['difficulty'],"expected_answer": test_case['expected_answer'],"prompt": test_case['prompt'],"answer": answer,"extracted_answer": extracted_answer,"is_correct": is_correct,"generation_time":round(generation_time,3),"input_tokens": input_tokens,"output_tokens": output_tokens,"total_tokens": input_tokens + output_tokens,"tokens_per_second":round(output_tokens / generation_time,2)if generation_time >0else0,"answer_quality": answer_quality,"has_process": has_process,"has_number": has_number } results.append(result)print(f"生成时间: {generation_time:.3f}秒")print(f"输出Token数: {output_tokens}")print(f"提取的答案: {extracted_answer}")print(f"答案正确: {is_correct}")print(f"答案质量: {answer_quality}/100")print(f"\n生成的答案:\n{answer}")print("-"*60) # 立即保存当前结果 withopen("results_test9_math_calculation.json","w", encoding="utf-8")asf: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 计算当前累计统计 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) correct_count =sum(1for r in results if r['is_correct']) accuracy =(correct_count /len(results))*100iflen(results)>0else0 avg_quality =sum(r['answer_quality']for r in results)/len(results) # 生成单个测试用例总结 summary = f""" {'='*60} 测试用例 {test_case['id']} 执行总结 {'='*60}测试描述:{test_case['description']}难度:{test_case['difficulty']}期望答案:{test_case['expected_answer']}性能指标:- 生成时间:{generation_time:.3f}秒 - 输入Token数:{input_tokens}- 输出Token数:{output_tokens}- 总Token数:{input_tokens + output_tokens}- 生成速度:{result['tokens_per_second']:.2f} tokens/秒 质量指标:- 提取的答案:{extracted_answer}- 答案正确:{is_correct}- 答案质量:{answer_quality}/100- 包含计算过程:{has_process}- 包含数字:{has_number}生成的答案:{answer}{'='*60}累计统计(已完成 {len(results)}/{len(test_cases)} 个测试用例){'='*60}- 平均生成时间:{avg_time:.3f}秒 - 平均输出Token数:{avg_tokens:.0f}- 平均生成速度:{avg_speed:.2f} tokens/秒 - 正确答案数:{correct_count}/{len(results)}- 准确率:{accuracy:.2f}%- 平均答案质量:{avg_quality:.2f}/100{'='*60}""" # 保存单个测试用例总结 summary_file = f"summary_test9_case_{test_case['id']}.txt"withopen(summary_file,"w", encoding="utf-8")asf: f.write(summary)print(f"\n✓ 测试用例 {test_case['id']} 总结已保存到: {summary_file}") # 最终统计摘要 avg_time =sum(r['generation_time']for r in results)/len(results) avg_tokens =sum(r['output_tokens']for r in results)/len(results) avg_speed =sum(r['tokens_per_second']for r in results)/len(results) correct_count =sum(1for r in results if r['is_correct']) accuracy =(correct_count /len(results))*100 avg_quality =sum(r['answer_quality']for r in results)/len(results)print("\n"+"="*60)print("最终测试摘要")print("="*60)print(f"平均生成时间: {avg_time:.3f}秒")print(f"平均输出Token数: {avg_tokens:.0f}")print(f"平均生成速度: {avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"正确答案数: {correct_count}/{len(results)}")print(f"准确率: {accuracy:.2f}%")print(f"平均答案质量: {avg_quality:.2f}/100")print(f"\n所有结果已保存到: results_test9_math_calculation.json")运行结果：
评估维度 | 具体表现 |
生成性能 | 平均生成时间 16.84 秒，生成速度 15.51 tokens / 秒，总 Token 数稳定在 301，输出 Token 约 261，性能稳定 |
解答准确率 | 已完成 5/8 用例，正确答案数 1/5，准确率 20%；仅分数运算用例答案正确，四则混合、带括号、幂运算、开方运算均错误 |
答案质量 | 平均答案质量 60/100，正确用例质量得分为 100/100，错误用例均为 50/100，质量两极分化 |
内容完整性与规范性 | 所有用例均包含计算过程和数字，但存在内容重复堆砌（如四则混合运算多次重复题目）、部分用例答案截断（如开方运算、分数运算）；带括号运算、幂运算偏离 “直接计算” 需求，生成代码题解，与期望不符 |
核心需求匹配 | 仅 20% 用例满足 “准确计算结果” 核心需求，多数用例存在计算逻辑错误（如四则混合运算漏算 64÷4）或需求理解偏差 |
整体结论 | 生成性能稳定，能部分满足简单分数运算需求，但整体准确率低、需求匹配度不足，存在内容冗余和截断问题，不适合依赖其完成中等难度数学运算题 |
最终测试结果
应用场景 | 核心表现（性能 / 匹配度 / 准确性） | 优势亮点 | 主要不足 | 整体适配度（1-10 分） |
代码生成（斐波那契 / 快排等） | - 生成时间 16.8~18.8 秒，tokens/s 15.28~16.53- 关键词匹配率 100%，核心逻辑准确- 无语法错误，格式规范 | 1. 精准捕捉技术关键词，核心逻辑无偏差2. 主动扩展多实现变种（如递归 / 记忆化）3. 遵循类型注解、文档字符串规范 | 1. 代码普遍截断，无法直接运行2. 存在冗余无关函数3. 复杂场景（如原地快排）理解偏差 | 7分（适合草稿生成） |
算法 / 设计模式解释 | - 生成时间 17.2~20.7 秒，tokens/s 15.89~16.28- 关键词匹配率 55%，平均解释得分 58/100- 部分解释偏离需求 | 1. 能输出基础解释框架2. 核心概念（如单例模式）解释准确3. 标注复杂度等关键信息 | 1. 解释不完整、频繁截断2. 内容重复堆砌3. 部分解释与测试描述不符（如装饰器→斐波那契） | 6分（需人工修正） |
古诗翻译（李白 / 孟浩然等） | - 生成时间 25.1~27.7 秒，tokens/s 15.27~16.04- 关键词匹配率 50%，平均质量得分 68/100- 80% 用例含翻译 | 1. 能识别古诗翻译核心需求2. 部分用例（如《望庐山瀑布》）翻译质量高3. 兼顾翻译与解释双需求 | 1. 内容截断、重复堆砌2. 作者混淆（如王之涣→杜甫）3. 关键意象翻译偏差（如 “疑是”→“是”） | 7分（部分场景可用） |
物理学科解答（力学 / 能量等） | - 生成时间 27.7~29.0 秒，tokens/s 15.38~15.87- 关键词匹配率 45%，平均质量得分 42/100- 正确性得分仅 6/50 | 1. 生成性能稳定，总 Token 数可控2. 少数用例（如牛顿第二定律）包含公式 | 1. 概念理解严重错误（如牛顿第一定律定义偏差）2. 答非所问、内容重复3. 无有效公式 / 完整解释 | 5分（不推荐使用） |
数学运算解答（四则 / 幂运算等） | - 生成时间 16.3~17.6 秒，tokens/s 14.86~15.84- 准确率 20%，平均答案质量 60/100- 50% 用例计算错误 | 1. 生成性能稳定，包含计算过程2. 简单分数运算用例答案正确3. 无语法性错误 | 1. 整体准确率极低（80% 用例错误）2. 内容重复、截断3. 偏离 “直接计算” 需求（如生成代码题解） | 6分（仅简单场景可用） |
一、共性优势
生成性能稳定：各场景生成时间、Token 数波动小，无极端耗时或 Token 溢出情况；
格式规范性强：代码、解释、翻译均遵循对应场景格式规范（如 Python 语法、古诗翻译结构）；
关键词识别能力突出：技术类（代码 / 算法）、文学类（古诗）、学科类（物理 / 数学）均能捕捉核心关键词。
二、共性不足
内容完整性一般：所有场景均存在生成内容截断问题，无完整可直接使用的输出；
冗余重复：频繁堆砌相同内容（如古诗多次重复原诗、数学题重复提问）；
复杂场景理解薄弱：对需要深度逻辑推理（如物理概念、复杂运算）、语境分析（如古诗意象）的场景，易出现偏差或错误。
三、最终结论
CodeLlama 是一款 “场景适配度分化明显” 的生成工具：
推荐场景：代码生成（适合作为草稿工具，需补全截断内容）、古诗翻译（部分高质量用例可直接参考）；
谨慎使用场景：算法 / 设计模式解释、简单数学运算（需人工修正）；
不推荐场景：物理学科解答（专业性不足，错误率极高）。
整体而言，CodeLlama 适合处理 “关键词明确、逻辑相对简单” 的生成需求，在 “完整性、准确性、深度理解” 上相对于同功能定位产品有一定优势，不过所有场景的输出均需人工校验、补全后才能投入实际使用。
免责声明
- 本报告基于 CodeLlama 在特定测试场景（代码生成、算法解释、古诗翻译、物理解答、数学运算）下的输出结果分析，所有结论仅针对本次测试用例，不代表 CodeLlama 在全部场景下的最终表现。
- 测试数据（生成时间、准确率、质量得分等）受测试环境、输入 prompt 格式、模型参数设置等因素影响，可能存在偏差，仅供参考，不构成任何性能承诺。
- 报告中提及的 CodeLlama 生成内容（代码、解释、翻译、解答等）均为模型自动输出，可能存在内容截断、逻辑错误、冗余重复等问题，使用者需结合实际场景人工校验、修正后再使用，切勿直接用于生产环境、学术研究、教学等关键场景。
- 本报告仅为技术效果分析，不涉及对 CodeLlama 模型本身的商业评价或背书，相关模型的使用需遵守其官方授权协议及相关法律法规。
- 因使用本报告结论或 CodeLlama 生成内容所导致的任何直接或间接损失（包括但不限于业务损失、数据错误、法律风险等），本报告出具方不承担任何责任。
- 模型性能可能随版本更新、训练数据迭代发生变化，本报告结论的时效性以测试完成时间为准，后续需结合最新模型表现重新评估。
