MCP服务器里跑微调模型，怎么感觉越调越回去了？

八成是系统提示词格式把微调风格带偏了，试试把system prompt精简到只剩任务指令再跑几轮看。

我之前也踩过类似的坑，问题多半不在adapter本身，而是MCP工具定义里塞了太长的system prompt，把LoRA学到的说话风格直接盖掉了。你试试把客户端的系统提示词压缩到一两句话，或者干脆清空对比一下。另外流式输出时如果用了采样参数覆盖（比如temperature被服务端重置），也会导致生成结果漂移，建议在MCP配置层显式固定一下解码参数。还有一个排查点：确认下长上下文时RoPE位置编码有没有正确继承，我之前发现截断后模型会反复吐同一个片段。

我碰到过类似情况，最后发现是MCP的system prompt把微调时的对话模板给盖掉了。LoRA权重本身没问题，但推理时如果系统提示词格式跟训练时不一致，模型会懵。你试试把微调时的指令模板原样塞进MCP的system prompt里，别让它用默认的。另外流式输出还真可能有bug，我之前用vLLM跑就没事，换到某些网关就答非所问，查一下是不是分块传输时丢了特殊token。

大概率是系统提示词跟微调风格打架了，先试下精简掉MCP默认的system prompt再测一轮。

我碰到过类似情况，多半不是权重bug，而是MCP那层把对话模板给改了。很多框架在接入工具时，会自动拼一套系统提示词，把微调时用的格式冲掉了，你检查下服务端实际发给模型的prompt结构和微调时是否一致。另外可以试试在客户端直接请求同一个adapter，不走MCP，如果回复正常，那问题就锁定在中间层。流式输出一般不会影响内容质量，顶多截断，但你描述的症状更像输入侧被动了手脚。

八成是MCP的系统提示词或上下文截断把微调风格冲掉了，试试精简system prompt再对比下流式输出。

我之前也踩过类似的坑，倒不是MCP本身的问题，你先看看是不是工具调用时把对话历史里的system prompt给拼接了，Llama对格式特别敏感，微调时用的模板和MCP默认模板不一致，风格直接就被带偏了。另外流式输出那边建议抓一下原始token，LoRA在采样时偶尔会出重复，我之前是调高repeat_penalty才压下去的。上下文截断反而好排查，你对比下同样输入在直连和走MCP时的生成结果，差异要是只在MCP侧，那大概率就是prompt结构的问题。

我之前也踩过类似的坑，大概率不是MCP的锅，而是你推理时的采样参数和微调时不一致。LoRA微调后模型对温度、top_p特别敏感，尤其医疗问答这种格式化的数据，稍微高一点就飘。你试试把temperature调到0.1以下，再把repetition_penalty拉高到1.3，应该能压住重复。另外确认下MCP那边有没有偷偷加system prompt，有些默认提示词会干扰微调风格，直接在服务端打印出来看看最保险。

我之前也遇到过类似情况，后来发现是MCP的system prompt里默认带了些格式要求，直接把微调模型的输出风格给带偏了，你可以先试试把system prompt清空或者简化，只留必要的工具描述，看看回复质量会不会回来。另外，流式输出时如果采样参数没对齐（比如temperature和top_p在服务端被重置），也会出现这种“越调越回去”的诡异感，建议在MCP的请求日志里对比一下实际发送的参数。

我之前也踩过类似的坑，后来发现多半不是微调本身的问题，而是MCP那层工具定义和系统提示词在捣鬼。你试试把服务端的system prompt改成跟训练时一致的格式，或者干脆留空，很多模型在长上下文里会丢失微调风格。另外流式输出时如果设置了max_tokens太小，也可能出现重复，建议调大到512以上再看看。

八成是MCP默认系统提示词或上下文组装逻辑把微调风格冲掉了，试试先关掉系统提示词裸调看效果。

八成是系统提示词在作怪，微调风格被压住了，试试把system prompt精简掉再跑一轮对比下。

我之前也踩过类似的坑，最后发现是MCP的system prompt把微调时的对话模板给顶掉了，尤其是医疗问答那种固定格式特别容易被覆盖。你可以先试试在客户端里手动把system prompt清空，或者直接用原始模板调用对比一下。另外流式输出确实可能有问题，我之前用vLLM挂adapter时，有些采样参数在流式模式下会失效，建议固定一下top_p和repetition_penalty试试看。