本地化部署后，如何调整模型的 temp和top？

答非所问。我怀疑你是机器人回复。
问的是千问的参数调整。

调整模型的temp和top参数取决于您使用的具体模型和实现框架。一般来说，temp参数用于控制生成文本的多样性，top参数用于指定生成时选择概率最高的几个候选词。

以下是一些常见的模型和框架的调整方法：

GPT-3.5（即本语言模型）：GPT-3.5模型的调整参数可以通过在生成文本时传递相应的参数进行调整。例如，在使用Python的OpenAI GPT库进行调用时，您可以通过调整temperature参数来控制多样性，通过调整top_k参数来控制选择候选词的数量。

GPT-3（旧版）：GPT-3模型可以通过调整temperature参数来控制多样性，通过调整max_tokens参数来控制生成文本的长度。

对于其他模型和框架，具体的参数调整方法可能会有所不同。您可以参考相应模型和框架的文档或代码示例，查找有关调整temp和top参数的详细信息。

此外，值得注意的是，调整这些参数可能会对生成的文本质量和多样性产生影响。您可以根据具体需求进行尝试和调优，以获得最佳的生成效果。