Qwen2.5做Agent老是循环调用工具，有人调好过吗？
最近在拿Qwen2.5-72B接自己的工具集做Agent，用的ReAct框架。发现模型经常在一个工具返回结果后，不根据结果做下一步判断，反而把同样的参数再调一遍，甚至连续调三四次。我试过改prompt强调“如果结果已满足需求就直接输出”，也调过temperature和top_p，但效果不稳定。是不是这类开源模型本身就不适合做多步推理？还是我的工具描述写得不够清楚？有没有大佬用Qwen系模型跑通过A
北岸读书集
大家用开源模型做长文本提示词工程时，怎么处理上下文漂移问题？
最近在折腾本地跑的Qwen2.5-14B，给一个法律文档审阅场景写系统提示词。老发现一个怪现象：提示词开头明明把规则写得很清楚（比如“只提取争议焦点”），但对话超过三轮后，模型就开始自由发挥，把总结性内容也当条款塞进来。我试过把规则重复写一遍、用结构化分隔符、甚至把关键指令放到最后，还是偶尔漂移。想问问各位大佬，你们用开源模型做类似长任务时，有没有什么靠谱的锚定技巧？还是说这纯属模型本身的注意力短
清晨种树录
用LoRA微调LLaMA模型，为啥生成质量反而变差了？
最近在试着用LoRA微调一个7B的基座模型，想让它适配我们内部的客服场景。数据清洗了大概2万条对话，epoch设了3，rank选的8，学习率用的2e-4。但跑完测试时发现，模型在通用问答上明显变笨了，而且针对我们场景的回答也经常重复、跑题。 我看很多教程都说LoRA很稳，但我这效果还不如直接用base模型加few-shot。想问问大家微调时一般怎么选数据配比？是不是我学习率或者epoch设大了
慢慢变强创业成长记
有没有人把DeepSeek-R1部署到生产环境的？显存和并发怎么权衡？
最近在做一个小项目，想用R1的蒸馏版替代之前的GPT-4调用，主要跑客服意图识别。但部署时发现显存占用比想象中高，单卡A100跑7B的量化版，并发一上来延迟就飙到3秒多。试过vLLM和TensorRT-LLM，吞吐还是上不去，不知道是不是我配置有问题？另外看官方推荐用fp8，但手头只有A100，转fp8后效果有点掉，有点纠结该不该为了速度牺牲精度。有没有大佬分享下实际生产环境的部署经验？比如用几卡
小唐Rust
MCP服务器用PyTorch还是TF后端？搞深度学习的MCP接入有点懵
最近在折腾把本地训练好的模型封装成MCP服务器给LLM调用，但遇到个选择困难。我的推理代码是PyTorch写的，但看MCP官方文档里示例大多是TensorFlow Serving或者ONNX Runtime。直接上PyTorch的TorchServe吧，感觉和MCP的tool/schema对接有点绕，还得自己写不少胶水代码。另外模型是动态图，导出成TorchScript总报版本兼容问题。想问下大家
远山修行
PyTorch 2.0的torch.compile到底值不值得花时间学？
最近在调一个LLM推理的demo，用的HuggingFace的transformers，显存老是不够，看网上说torch.compile能提升不少，但我试了一下，第一次跑编译特别慢，而且有的算子报错不支持，回退到eager模式了。想问下各位大佬，对于像我这种做应用开发的，不是专门搞框架优化的，torch.compile是必须掌握的吗？还是说靠vLLM、TensorRT这些现成方案就够了？顺便问下，
阿南Data手记
微调后的模型变笨了，怎么保住原有能力不遗忘？
最近在做一个垂直领域的小模型微调，用的Llama-3-8B，LoRA rank=16，alpha=32，学习率2e-4，训练了3个epoch。领域数据质量还行，任务效果确实有提升，但问题来了——模型在通用问答上明显退化，比如常识推理、简单数学都开始胡言乱语。试过减小学习率到1e-4，混入20%通用数据，效果还是不太理想。想请教下各位，除了加通用数据、调学习率，还有什么实操技巧能缓解灾难性遗忘？比如
企业级NLP应用札记
RAG的prompt写不好，召回质量还行但生成总不对味，咋调？
最近在搭一个基于企业知识库的RAG问答，用的bge-m3召回，top5相关文档其实都命中了，但LLM生成答案时总感觉“差点意思”——要么把不相关的背景知识也编进去，要么回答太啰嗦没重点。我现在的system prompt就写了“基于以下文档回答”，user prompt把检索结果+问题拼一起。是不是应该把文档按相关度排序后明确告诉模型“只参考1、2条”或者加个“如果文档冲突以最新为准”之类的约束？
金鱼正在学习
MCP接入深度学习框架做模型服务化，有必要吗？还是过度设计？
最近在看MCP（Model Context Protocol），有点迷糊。我们团队现在用PyTorch训练模型，上线是走TorchServe或者直接Flask包一层HTTP接口。看到社区里有人把MCP接进来，说是能让LLM自动调用模型、动态编排推理流程。但我实际试了下，发现要改模型输入输出的schema，还得维护一套tool定义，感觉比直接写个REST API复杂不少。想问问真正在生产环境用过的朋
发布别催观察员
部署7B大模型到生产环境，显存够用但推理速度慢得离谱，正常吗？
这几天把Llama 3 7B量化后（AWQ 4bit）部署到一台A10（24G显存）上，用vLLM跑，并发8。显存占用才13G左右，但单token生成速度只有15-20 tokens/s，多轮对话时首token延迟能到3秒以上。我看网上别人说7B能跑到40-50 tokens/s，差距也太大了。 已经试过调整max_num_seqs、gpu_memory_utilization，也开了cont
重新出发增长成长记
RAG里向量数据库选型到底看啥？Milvus和Chroma纠结死了
最近在搭个人知识库的RAG，数据量不大，大概几万条文档切片。本来想直接上Chroma，轻量好部署，但看社区说Milvus性能强、支持标量过滤，以后数据涨了不用换。我实际测了下，Chroma在过滤元数据（比如按日期、标签筛）时明显变慢，Milvus却稳得很。可问题是我就是个个人项目，还要维护个Docker容器，有点重。想问问大家，实际生产里你们怎么权衡？是直接上Milvus一步到位，还是先用Chro
一线架构研究所
RAG落地半年，检索效果还是不稳，求老哥分享调优经验
背景：公司内部知识库做RAG，用的bge-m3做embedding，Milvus存储，LLM接的是Qwen2.5-72B。目前chunk设置是512字符、重叠128，top_k取5。
山海问道录
RAG检索老召回一堆无关片段，chunk切分到底该按啥来？
最近在搭一个内部文档问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大小试了256和512，重叠设了50。问题是有时候问“报销流程”，召回的前十名里一堆是合同审批、采购付款的内容，虽然也沾边，但真正讲报销步骤的那几段反而排到很后面。我怀疑是chunk切分把完整流程截断了，语义不完整导致的。想请教下各位，对于这种操作流程类的文档，是应该按段落切还是按固定长度切？有没有必要先做一下标题层
暮色赶路记
部署7B大模型显存总爆，是量化精度问题还是上下文设置不对？
最近在搞本地部署，用的是一张24G的4090，跑Qwen2.5-7B-Instruct。一开始直接FP16加载，能跑起来但稍微聊长一点就OOM。后来换成AWQ 4bit量化，显存是降下来了，但推理速度反而慢了，而且偶尔输出会乱码。我试过把max_length从4096调到2048，还是时好时坏。想问下各位老哥，这种情况一般是KV cache导致的还是我的量化参数没配好？有没有比较稳的部署组合推荐？
全栈方法论
PyTorch的DataLoader多进程加载，为什么我的显存不降反升？
最近在调一个语义分割模型，batch size从8加到16之后，发现显存占用比原来多了快一倍，但是模型参数量没变啊。我怀疑是DataLoader的num_workers设置问题，网上说num_workers>0时子进程会复制模型，但我的代码里模型是在训练循环外定义的，按理说子进程不应该持有模型参数吧？难道是collate_fn里做了GPU上的操作？我确实在那边做了个简单的tensor拼接和数据增强
持续迭代低代码修炼册
Prompt越写越长反而效果变差，是不是我姿势不对？
最近在做一个小项目，需要让大模型从一堆用户评论里提取结构化信息（情感、主题、实体）。刚开始用一两句话的简单prompt，效果还行，但偶尔会漏。我就参考网上的“高级模板”，把角色设定、输出格式、few-shot示例、边界条件全堆进去，写了差不多500字。结果……准确率反而降了，还经常输出JSON格式错乱。我试过调整顺序、精简示例，但总感觉哪里不对。是我对“结构化Prompt”的理解有问题，还是说模型
一只前端日常
RAG用开源模型做embedding，中文效果总差口气，有更好的方案吗？
最近在搭一个本地知识库问答，用的bge-large-zh-v1.5做embedding，chunk切了512，检索出来的top5相关度看着还行，但生成答案时总感觉上下文衔接不上，尤其涉及多轮对话时，历史信息一多，召回就开始飘。也试过m3e，但感觉对长尾实体名和口语化表述不太友好。想问问大家，开源的embedding模型里，有没有在中文长文本和query改写上表现更稳的？还是说问题出在chunk策略
星河看海集
RAG上线后效果还不如直接调大模型，是我的检索环节废了吗？
最近在做一个企业知识库问答，用的开源Embedding模型（bge-large-zh）加Milvus，文档切了512字符带overlap。本地测试top5召回看起来挺准，但一接到大模型（Qwen-14B）那边，回答经常瞎编，甚至不如不挂RAG直接问。我怀疑是不是我拼接prompt的方式有问题——现在就是把检索到的段落一股脑塞进system prompt里，没做重排序，也没过滤低分块。另外，文档里表
长期关注创新工作台
我要提问
大家都在搜
1
向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma看懵了
36
2
RAG部署后回答质量很差，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？
35
3
用AI写代码总翻车，是我提示词不对还是工具选错了？
34
4
深度学习框架选择困惑：PyTorch和TensorFlow到底该深入学哪个？
32
5
RAG召回率上去了但答案质量反而变差，大家怎么调？
31
6
LoRA微调7B模型后推理显存爆炸，是我的方法不对吗？
31
7
大家用开源编程模型写生产代码时，真的敢直接信任它的重构建议吗？
31
8
MCP服务器里用Prompt模板，变量多了会不会拖慢响应速度？
30
9
PyTorch模型转ONNX后推理结果和原模型对不上，是量化问题还是算子不支持？
30
10
微调LLaMA3用来做中文客服，显存不够怎么破？QA数据该咋准备？
30
11
RAG里Prompt模板怎么写才能让大模型老实引用原文而不是乱编？
29
12
微调Llama3后推理变傻了，是数据问题还是我超参设置不合理？
28
13
MCP服务器接入深度学习框架做数据闭环，有大佬趟过坑吗？
28
14
RAG系统里文档切块后语义割裂严重，有什么优雅的解决方案吗？
27
15
大家用开源模型跑Prompt工程时，真的会去调temperature和top_p吗？
27
16
Prompt里加了角色设定反而变笨了，是格式问题还是模型问题？
27
17
用向量数据库做RAG，embedding后直接暴力检索和用索引差距真的大吗？
27
18
RAG系统检索结果太碎片化，生成答案逻辑断裂怎么办？
27
19
MCP服务器连多了会不会拖慢Agent响应？感觉越用越卡
27
20
大家用Qwen2.5-Coder写代码时，长上下文真的靠谱吗？
27