DeepSeek输出不稳定排查

如果DeepSeek模型在实际应用中出现输出不稳定的情况，你会从哪些方面进行排查和解决？

答案

从输入数据角度，检查数据的预处理过程，查看是否存在数据噪声、异常值或数据格式不一致的问题，因为这些都可能导致模型输出不稳定。例如，文本数据中的特殊字符未正确处理，可能影响模型对语义的理解。从模型参数角度，确认模型在训练过程中是否正常收敛，检查是否存在过拟合或欠拟合现象。过拟合时模型对训练数据过度敏感，可能导致对新数据输出不稳定；欠拟合则是模型未能充分学习数据特征，同样会影响输出稳定性。可以通过调整正则化参数、增加训练数据多样性等方式来解决。从计算环境角度，排查硬件资源（如GPU、内存）是否充足，计算资源不足可能导致模型计算过程出现异常，影响输出结果。此外，检查模型的推理代码是否存在逻辑错误，比如并发处理时的资源竞争问题等。