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DSPy Optimization

DSPy优化

Guidance for optimizing DSPy programs: teleprompter selection, metric definition, evaluation workflows, and save/load patterns.

DSPy程序优化指南：Teleprompter选择、指标定义、评估工作流以及保存/加载模式。

Environment Setup

环境搭建

This skill requires uv
as the Python package manager.

bash

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install dspy

Rule: Never use raw
pip
. Always use
uv pip
for installs and
uv run
for script execution.

本技能需要**

uv

**作为Python包管理器。

bash

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install dspy

规则: 切勿使用原生
pip
。安装时始终使用
uv pip
，执行脚本时始终使用
uv run
。

Quick Start

快速开始

Optimizing with metrics

基于指标进行优化

python

undefined

python

undefined

Use the optimize-dspy script

使用optimize-dspy脚本

uv run scripts/optimize-dspy.py --module my_module --metric my_metric --examples examples.jsonl

undefined

uv run scripts/optimize-dspy.py --module my_module --metric my_metric --examples examples.jsonl

undefined

BootstrapFewShot

python

from dspy.teleprompt import BootstrapFewShot

optimizer = BootstrapFewShot(metric=my_metric, max_bootstrapped_demos=4)
compiled = optimizer.compile(program, trainset=trainset)
compiled.save("./compiled/program.json")

python

from dspy.teleprompt import BootstrapFewShot

optimizer = BootstrapFewShot(metric=my_metric, max_bootstrapped_demos=4)
compiled = optimizer.compile(program, trainset=trainset)
compiled.save("./compiled/program.json")

When to Use This Skill

适用场景

Use this skill when:

Running DSPy optimization or compilation with teleprompters
Defining custom metrics for DSPy evaluation
Evaluating DSPy programs with dev sets
Choosing between BootstrapFewShot, MIPROv2, or other optimizers
Saving and loading compiled programs

在以下场景中使用本技能：

使用Teleprompter运行DSPy优化或编译
为DSPy评估定义自定义指标
使用开发集评估DSPy程序
在BootstrapFewShot、MIPROv2或其他优化器之间进行选择
保存和加载已编译的程序

Core Concepts

核心概念

Optimization Reference

优化参考文档

See optimization.md for:

Teleprompter selection guide (BootstrapFewShot, MIPROv2, etc.)
Metric definition patterns
Optimization strategies and hyperparameters
Evaluation and testing workflows
Save/load best practices (
```
.save()
```
/
```
.load()
```
, never raw pickle)

查看optimization.md获取以下内容：

Teleprompter选择指南（BootstrapFewShot、MIPROv2等）
指标定义模式
优化策略与超参数
评估与测试工作流
保存/加载最佳实践（使用
```
.save()
```
/
```
.load()
```
，切勿使用原生pickle）

Scripts

脚本

optimize-dspy.py: Run optimization with custom metrics and teleprompters

optimize-dspy.py：使用自定义指标和Teleprompter运行优化

Critical Rules

关键规则

Always use
uv
:
```
uv pip
```
for installs,
```
uv run
```
for scripts
Use
.save()
/
.load()
: Never use raw
```
pickle
```
for DSPy programs

Use
dspy.LM
: Never use deprecated

dspy.OpenAI

dspy.settings.configure

Mark inputs on examples: Always call
```
.with_inputs()
```
on
```
dspy.Example
```

始终使用
uv
：安装用
```
uv pip
```
，执行脚本用
```
uv run
```
使用
.save()
/
.load()
：切勿为DSPy程序使用原生
```
pickle
```

使用
dspy.LM
：切勿使用已弃用的

dspy.OpenAI

或

dspy.settings.configure

标记示例输入：始终在
```
dspy.Example
```
上调用
```
.with_inputs()
```

dspy-optimization

Original

Translation

DSPy Optimization

DSPy优化

Environment Setup

环境搭建

Quick Start

快速开始

Optimizing with metrics

基于指标进行优化

Use the optimize-dspy script

使用optimize-dspy脚本

BootstrapFewShot

BootstrapFewShot

When to Use This Skill

适用场景

Core Concepts

核心概念

Optimization Reference

优化参考文档

Scripts

脚本

Critical Rules

关键规则

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Progressive Disclosure

渐进式内容披露