FP16推理DeepSeek-Coder-33B-Instruct最低需48GB显存；双A100 40G NVLink可满足，单卡24G不可行，QLoRA量化至4-bit可降至16–20GB但牺牲部分边界case识别精度。
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本地跑 DeepSeek-Coder 要多少显存？
跑 DeepSeek-Coder-33B-Instruct 做代码审查，FP16 推理最低要 48GB GPU 显存（比如两块 A100 40G NVLink 连接）。显存不够不是“慢一点”，而是直接 OOM 报错、服务起不来。
- 用
vLLM启动时加--tensor-parallel-size 2，能分摊显存压力，但前提是多卡之间带宽够（PCIe 4.0 x16 或 NVLink） - 真没那么多卡？改用
QLoRA量化到 4-bit，可压到 16–20GB 显存，但会轻微降低对边界 case（比如嵌套泛型、动态代理）的识别准确率 - 别信“单卡 24G 跑 33B”的博客——那些要么切了极小代码块（
GitHub PR 自动评论怎么写提示词才不翻车？
直接丢一段代码给模型，它大概率胡说。真正能落地的 PR 审查，靠的是结构化提示词 + 强制 JSON 输出。自由文本输出根本没法解析成 GitHub comment 的 line 和 path。
Unified LLM Gateway - One API for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more
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统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
- 必须在 prompt 开头定义角色和 schema：
{"issues":[{"line":int,"severity":"high/medium/low","description":str,"suggestion":str}],"summary":str} - 必须注入上下文：比如
当前文件路径为 /src/main/java/com/example/CacheService.java，否则模型可能把cache.get(key)当成普通 Map 操作，漏掉 Spring Cache 的失效风险 - 禁用自由发挥：加上
只输出 JSON，不要解释，不要额外文字，不要 markdown 格式——不然 CI 流水线解析失败，PR 里全是乱码 comment
Java 项目集成 DeepSeek 扫描，Gradle 插件怎么配才不和 Checkstyle 冲突？
Gradle 多插件共存时，deepseekCheck 和 checkstyleMain 都扫 src/main/java，但触发时机、classpath、sourceSet 配置稍有偏差，就会出现“同一个空指针警告，一个报、一个不报”。
- 统一 sourceSet：
deepseek { sourceSets = [sourceSets.main] }，避免它偷偷去扫 test 或 generated 目录 - 关掉冗余分析：
deepseek { enableStaticAnalysis = false }，如果已用 SonarQube 或 PMD 做基础语法检查，让 DeepSeek 专注语义层（如循环依赖、DTO 序列化陷阱） - 严重性映射要对齐：把
deepseek的"critical"映射到 Gradle 的failOnViolation = true，但"medium"留作 warning，否则每次 PR 都被阻断
扫描大文件时为什么总漏掉第 127 行之后的问题？
这不是模型问题，是切片逻辑没处理好换行符和 AST 边界。很多脚本按“每 100 行切一片”硬切，但 Java 方法可能跨 200 行，切片点落在 try 和 catch 中间，模型根本看不到完整控制流。
- 别按行数切，改用 AST 节点切分：用
JavaParser解析出 MethodDeclaration 节点，每个节点单独发请求 - 预留上下文行：每片带上前后 5 行（
import和注释常在上面，return或throw在下面） - 遇到
@Override、@Transactional这类影响语义的注解，必须保证整块方法体+注解一起进 prompt，否则并发问题、事务传播行为全判错
