配置说明

Tachyon 采用分层配置机制，多个来源的配置按以下优先级合并（越靠前优先级越高）：

命令行参数（--model、--format、--strategy 等）
环境变量（TACHYON_MODEL、TACHYON_LLM_PROVIDER 等）
配置文件（~/.tachyon/config.toml）
内置默认值

配置文件

默认路径为 ~/.tachyon/config.toml，可以手动创建，也可以不建——Tachyon 会使用内置默认值。

完整示例

[llm]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-20250514"
api_key = ""                          # 直接填 Key（优先级最高），留空则从 api_key_env 读
api_key_env = "ANTHROPIC_API_KEY"     # 存放 Key 的环境变量名
base_url = ""
max_tokens = 4096
temperature = 0.1

[profiling]
strategy = "conservative"

[output]
lang = "en"
format = "terminal"

[tools]
ncu_path = "/usr/local/cuda/bin/ncu"
nvdisasm_path = "/usr/local/cuda/bin/nvdisasm"
cuobjdump_path = "/usr/local/cuda/bin/cuobjdump"
ncu_report_path = "/opt/nvidia/nsight-compute/2024.3.2/extras/python"

各配置段说明

[llm]

控制 tachyon chat 以及 AI 增强分析所使用的大模型后端。

键	类型	默认值	说明
`provider`	string	`"openai"`	模型提供方：`openai` 或 `anthropic`。
`model`	string	`"gpt-4o"`	模型名称，如 `gpt-4o`、`claude-sonnet-4-20250514`。
`api_key`	string	`null`	直接填写 API Key（优先级最高）。设置后忽略 `api_key_env`。
`api_key_env`	string	`"OPENAI_API_KEY"`	存放 API Key 的环境变量名。当 `api_key` 未设置时使用。
`base_url`	string	`null`	自定义 API 地址，适用于代理、Azure、MiniMax、DeepSeek 或本地端点。
`max_tokens`	int	`4096`	单次调用返回的最大 token 数。
`temperature`	float	`0.1`	采样温度，值越低输出越确定。
`timeout`	int	`120`	Agent 总超时（秒）。超时后返回已收集的部分结果。

[profiling]

控制 tachyon profile 命令的采集行为。

键	类型	默认值	说明
`strategy`	string	`"conservative"`	采集力度。`conservative` = 基础 + 详细指标；`radical` = 全量指标 + 源码级计数器。

两种策略的具体区别：

策略	第一阶段	第二阶段	适用场景
`conservative`	基础指标，超时 600s	详细指标，超时 1200s	日常分析，快速出结果。
`radical`	基础指标，超时 600s	全量指标 + 源码计数器，超时 1800s	深度排查，需要最详尽的数据。

[output]

控制输出的格式和语言。

键	类型	默认值	说明
`lang`	string	`"en"`	输出语言：`en`（英文）或 `zh`（中文）。
`format`	string	`"terminal"`	默认输出格式：`terminal`、`markdown` 或 `json`。

[tools]

手动指定 NVIDIA 工具路径。当自动发现失败或需要使用特定版本时，可在此配置。

键	类型	默认值	说明
`ncu_path`	string	`null`（自动）	`ncu` 可执行文件的绝对路径。
`nvdisasm_path`	string	`null`（自动）	`nvdisasm` 可执行文件的绝对路径。
`cuobjdump_path`	string	`null`（自动）	`cuobjdump` 可执行文件的绝对路径。
`ncu_report_path`	string	`null`（自动）	包含 `ncu_report.py`（NCU Python 绑定）的目录路径。

路径留空或省略时，Tachyon 通过 ToolPathResolver 按以下顺序自动查找：

配置文件 [tools] 段（即本表）
shutil.which() —— 已在 PATH 中的工具
$CUDA_HOME/bin/
/usr/local/cuda/bin/
通配符匹配多版本安装（如 /opt/nvidia/nsight-compute/*/ncu）

环境变量

环境变量的优先级介于配置文件和命令行参数之间。

变量	对应配置项	说明
`TACHYON_LLM_PROVIDER`	`[llm].provider`	模型提供方。
`TACHYON_MODEL`	`[llm].model`	模型名称。
`TACHYON_API_KEY`	`[llm].api_key`	直接传入 API Key（优先级高于 `api_key_env` 指向的变量）。
`TACHYON_API_KEY_ENV`	`[llm].api_key_env`	自定义存放 Key 的环境变量名（如 `AGENT_API_KEY`）。
`TACHYON_BASE_URL`	`[llm].base_url`	自定义 API 地址。
`TACHYON_LANG`	`[output].lang`	输出语言。
`TACHYON_STRATEGY`	`[profiling].strategy`	采集策略。
`TACHYON_NCU_REPORT_PATH`	`[tools].ncu_report_path`	NCU Python 绑定目录路径。
`TACHYON_TIMEOUT`	`[llm].timeout`	Agent 总超时（秒），默认 120。
`TACHYON_LOG_LEVEL`	—	日志级别：`WARNING`（默认）、`INFO`、`DEBUG`。

此外，当 TACHYON_API_KEY 未设置时，LLM 的 API Key 从 api_key_env 指定的环境变量中读取（默认为 OPENAI_API_KEY）。

Key 读取优先级：TACHYON_API_KEY > config.llm.api_key（TOML） > $api_key_env 环境变量值。

各提供方的 API Key 变量

提供方	默认 `api_key_env`	需要设置的变量
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	`export OPENAI_API_KEY=sk-...`
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`	`export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...`

命令行参数覆盖

命令行参数拥有最高优先级，会覆盖配置文件和环境变量中的同名配置：

命令行参数	覆盖的配置项
`--model` / `-m`	`[llm].model` / `TACHYON_MODEL`
`--provider` / `-p`	`[llm].provider` / `TACHYON_LLM_PROVIDER`
`--format`	`[output].format`
`--strategy`	`[profiling].strategy` / `TACHYON_STRATEGY`
`--lang`	`[output].lang` / `TACHYON_LANG`

快速上手示例

OpenAI（默认配置）

# 只需设置 API Key，无需配置文件，默认使用 gpt-4o
export OPENAI_API_KEY=sk-...
tachyon chat report.ncu-rep

Anthropic

# ~/.tachyon/config.toml
[llm]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-20250514"
api_key_env = "ANTHROPIC_API_KEY"

# 设置 Key 后直接使用
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
tachyon chat report.ncu-rep

纯规则分析（不调用大模型）

# 不需要 API Key，也不需要配置文件
tachyon chat report.ncu-rep --no-ai

第三方 OpenAI 兼容 API（MiniMax / DeepSeek / 通义千问等）

任何 OpenAI 兼容的 API 都可以通过 provider = "openai" + base_url 接入。

方式一：纯环境变量（零配置文件）

# MiniMax
export TACHYON_API_KEY="你的MiniMax Key"
export TACHYON_BASE_URL=https://api.minimax.chat/v1
export TACHYON_MODEL=MiniMax-Text-01
tachyon chat report.ncu-rep

# DeepSeek
export TACHYON_API_KEY="你的DeepSeek Key"
export TACHYON_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export TACHYON_MODEL=deepseek-chat
tachyon chat report.ncu-rep

方式二：配置文件

# ~/.tachyon/config.toml
[llm]
provider = "openai"
model = "MiniMax-Text-01"
api_key_env = "MINIMAX_API_KEY"
base_url = "https://api.minimax.chat/v1"

export MINIMAX_API_KEY="你的Key"
tachyon chat report.ncu-rep

方式三：自定义环境变量名

# 用自己起的变量名存 Key
export AGENT_API_KEY="你的Key"
export TACHYON_API_KEY_ENV=AGENT_API_KEY
export TACHYON_BASE_URL=https://api.minimax.chat/v1
export TACHYON_MODEL=MiniMax-Text-01
tachyon chat report.ncu-rep

自定义 CUDA 安装路径

# ~/.tachyon/config.toml
# 当 CUDA 安装在非标准位置时，手动指定工具路径
[tools]
ncu_path = "/opt/cuda-12.4/bin/ncu"
nvdisasm_path = "/opt/cuda-12.4/bin/nvdisasm"
cuobjdump_path = "/opt/cuda-12.4/bin/cuobjdump"
ncu_report_path = "/opt/nvidia/nsight-compute/2024.3.2/extras/python"

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configuration.md

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