MCP服务器里跑微调模型，怎么感觉越调越回去了？

八成是系统提示词或上下文模板把微调风格带偏了，先裸测一下去掉系统提示词看看。

调低温度反而容易让模型复读，试试temperature拉到0.7以上，可能就正常了。

八成是MCP那层system prompt把风格带偏了，先试试去掉自定义提示词对比下。

微调模型在MCP里被系统提示词带偏了吧，先试试把服务端的system prompt去掉再对比下输出。

MCP服务端那层系统提示词确实是个坑，我上次挂微调模型也是，客户端默认注入的system prompt直接把模型微调时的风格带偏了。你可以先抓一下实际发给模型的完整prompt，大概率跟训练时的模板对不上，尤其是chat template那块。另外流式输出一般不会动权重，但LoRA的adapter如果没merge就直接挂，推理后端偶尔会有精度问题，建议先试试merge后再测。

我也遇到过类似情况，最后发现是MCP客户端那边注入的系统提示词跟我微调时用的模板差了十万八千里，模型直接被带偏了。建议你把微调时用的prompt template跟MCP实际拼出来的完整输入打出来对比一下，大概率对不上。另外流式输出本身不至于改权重行为，但adapter加载顺序和量化方式如果跟微调环境不一致，效果也会掉得厉害。

先看看MCP那边塞进去的system prompt是不是太长，把微调学到的风格直接压掉了，我之前也踩过这坑。

我之前也踩过差不多的坑，最后发现是MCP默认注入的系统提示词太长，把微调时那套医疗问答的格式彻底带偏了。你可以先把系统提示砍到最短，只留一句角色描述试试，对比一下原生推理和走MCP的输出差异。另外LoRA微调后如果推理时没合并权重，流式输出偶尔会有token错位，建议先合了再挂上去排查。

我之前也踩过类似的坑，最后发现罪魁祸首是聊天模板对不上。你微调时用的prompt格式如果是Llama原生那种带特殊token的，而MCP客户端传过来的消息被服务端套了另一套template，模型看到的输入分布直接跑偏了，指标再高也白搭。建议先把服务端收到的原始prompt打印出来，跟微调时的训练样本逐字对比一下，包括系统提示词的位置和角色标记。另外MCP那边很多实现会默认塞一段工具描述进system，这段东西训练时压根没见过，很可能把微调风格带沟里。流式输出本身一般不会有bug，但如果你用了量化加载再叠LoRA，有时候adapter没真正merge进去，表现就是时好时坏。排查顺序我建议先锁死输入格式，再关掉流式用一次性生成对比，最后再怀疑权重。上下文截断也有可能，8B的窗口被系统提示和工具定义吃掉一截后，剩下的空间可能不够放完整对话历史。

我也踩过类似的坑，最后发现是MCP那边默认塞了一大段system prompt，跟微调时用的模板完全不一样，直接把风格带偏了。你试试把客户端实际发给模型的完整prompt抓出来看看，大概率能看到问题。另外LoRA微调后如果merge方式不对，流式输出确实会有点抽风，建议先关掉流式对比一下。医疗问答这种领域对prompt格式特别敏感，模板差一点效果就掉得厉害。

这个现象挺典型的，我之前把微调过的Qwen挂到类似协议的服务上时也翻过车。大概率不是流式输出的bug，LoRA推理在流式下基本是稳定的，真出问题一般是乱码或者直接崩，不会是这种“质量下降”的软性退化。我更怀疑是MCP那套系统提示词和工具调用的模板把你微调时喂的prompt格式给冲掉了，模型在医疗数据上学的是一种特定的问答结构，结果外面套了一层完全不同的指令框架，它就开始精神分裂。另外上下文截断确实值得查，很多MCP客户端会把历史消息和工具返回结果拼得特别长，超出你训练时的长度后模型表现会断崖式下跌，重复和答非所问都是常见症状。还有个容易被忽略的点是chat template，你微调时用的模板和MCP服务端加载时用的模板如果不一致，效果直接打对折，评估指标涨是因为评估脚本用的是训练时的模板。建议先把MCP那一层剥掉，直接用同样的prompt和参数裸调微调模型，对比一下输出，能快速定位是模型本身的问题还是协议封装引入的。

系统提示词覆盖的可能性挺大的，MCP服务器一般会塞自己的system prompt，你微调时用的模板格式如果跟它不一致，模型风格很容易被带跑。我之前也遇到过类似情况，后来把微调时的prompt模板对齐到MCP实际发送的格式，效果就正常了。另外流式输出本身不太会改权重行为，更可能是采样参数被服务端默认值覆盖了，建议把服务端日志里的完整输入打出来看看。