微调模型接入后端实现代码生成_大模型用来写后端代码效果最好的-优快云博客

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项目博客：基于微调大模型的代码生成系统前后端实现总结

一、项目背景

本项目旨在实现一个基于微调大模型的智能代码生成系统，支持自然语言需求到代码的自动生成。系统采用前后端分离架构，前端提供交互式代码编辑与生成界面，后端集成本地微调大模型，负责代码生成推理。

二、后端实现（Flask + LoRA 微调模型）

1. 技术选型

框架：Flask + Flask-CORS
模型加载：transformers、peft（LoRA 微调）、torch
推理流程：本地加载微调后的大模型，支持 GPU/CPU 自动切换

2. 主要代码结构

模型加载与推理
- 使用 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 加载基础模型
- 使用 PeftModel 加载 LoRA 微调权重
- 推理时自动检测 GPU，提升生成效率
API 路由
- /api/generate：接收前端自然语言需求，返回生成代码
- 其它接口如 /api/get_history、/api/get_templates、/api/format_code 等，支持代码片段管理与格式化
代码片段（示例）

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate_code():
    print("[DEBUG] 收到/generate_code请求")
    data = request.get_json()
    print(f"[DEBUG] 请求内容: {data}")
    prompt = data.get('prompt', '')
    if not prompt:
        return jsonify({'error': 'No prompt provided'}), 400
    load_model()
    input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
    if torch.cuda.is_available():
        input_ids = input_ids.cuda()
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids,
            max_new_tokens=512,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            top_p=0.95,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    generated = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    print(f"[DEBUG] 生成结果: {generated}")
    print("[DEBUG] 代码生成完成，准备返回响应")
    return jsonify({'result': generated})

模型加载与推理流程
- 首次请求时自动加载模型，后续复用内存中的模型对象，提升响应速度。
- 支持多种推理参数（如温度、采样等），可灵活调整生成风格。

三、前端实现（Vue3 + TypeScript）

1. 技术选型

框架：Vue3 + Composition API + TypeScript
UI 组件：自定义代码高亮、模板库、历史记录、插入位置选择等

2. 主要功能模块

输入区：支持自然语言需求与代码片段输入，支持文件上传
模板库：常用代码模板一键插入
历史记录：自动保存与管理生成历史
代码生成与插入：支持多种插入方式（开头、结尾、替换、自定义位置）
代码高亮与复制：集成高亮组件与一键复制
核心调用逻辑（片段）

const processRequest = async () => {
  if (!userInput.value.trim()) {
    alert('请输入需求描述或代码片段');
    return;
  }
  isProcessing.value = true;
  try {
    const response = await CodeService.generateCode({
        prompt: userInput.value,
        mode: mode.value,
        language: selectedLanguage.value,
        apiVersion: selectedApiVersion.value
    });
    generatedCode.value = response.code ?? '';
  } catch (error) {
    console.error('处理请求失败:', error);
    alert('生成代码失败，请稍后再试');
  } finally {
    isProcessing.value = false;
  }
};