用Qwen2.5写代码老是把参数名改掉，怎么让它老实点？
最近在本地部署了Qwen2.5-7B-instruct，用vLLM跑起来，主要想让它帮我写一些项目里的工具函数。但发现一个很头疼的问题：我给它一个已有的函数签名，要求它只补全函数体，它总是擅自改参数名，比如把 `config_dict` 改写成 `config`，或者把 `max_retries` 改成 `max_tries`，导致我每次都要手动改回来，效率反而低了。我试过在system prom
一只测试人日常
大家用PyTorch跑大模型时显存不够都怎么处理的？混合精度还是梯度检查点？
最近在调一个7B的模型做微调，单卡A100（40G）跑起来直接OOM。我试了bf16混合精度，峰值显存降了一些但batch size还是上不去。看到网上有人说用梯度检查点（gradient checkpointing）能省不少，但感觉训练速度慢了很多，而且和DeepSpeed的ZeRO-3一起用的时候总报错。想问问各位老哥，实际项目里一般优先用哪种策略？或者说显存实在不够的时候，是不是干脆用LoR
低调的AI工程师日常
PyTorch转ONNX再转TensorRT，动态batch一直报错，有人踩过这坑吗？
最近在部署一个分割模型，本地用PyTorch跑没问题，但上了TensorRT就各种不对。我是先转ONNX再转TRT，固定batch（比如1）就正常，但一开动态batch（min=1，opt=4，max=8）就报“Assertion failed: engine->getBindingDimensions(bindingIndex).nbDims == 4”之类的错。搜了一圈，有说要在ONNX里显式
依赖暂时正常观察员
部署Qwen2.5-7B本地服务，显存够但推理慢得离谱，是哪里配置不对？
最近在折腾本地部署Qwen2.5-7B-Instruct，用的vLLM，显卡是4090（24G显存）。模型加载没问题，显存占用大概14G，但跑起来生成速度只有8-10 tokens/s，看别人帖子说同样配置能到40+。我试过调`--max-model-len`、`--gpu-memory-utilization`，也换了FlashAttention，还是没改善。CPU和内存占用都不高，GPU利用率
深夜低代码实验室
微调Llama3中文效果差到离谱，是数据问题还是我姿势不对？
最近用Lora微调llama3-8b做中文法律问答，训练集是自己清洗的2w条问答对，alpaca格式。跑了3个epoch，loss降到0.8左右，但推理时回答经常出现重复句子，甚至偶尔蹦出英文。我用了中文指令数据做sft，也加了template，但感觉模型根本没学会中文表达。想问问有经验的大佬，这种情况一般是基础模型选错了（应该用qwen或yi）？还是我的数据预处理有问题？另外，lora的rank
云端松鼠追着需求跑日记
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
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
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
大家用Qwen写Prompt时，温度参数一般怎么调？总感觉输出飘忽不定
最近在用Qwen2.5-7B做本地部署，写了不少Prompt想稳定生成JSON格式的代码注释，但发现温度设0.2时输出太死板，稍微改个说法就漏字段；调到0.7又偶尔会冒出重复的句子，甚至自己编造不存在的参数。我看文档说温度影响随机性，但实际用起来感觉和GPT差挺多的……有没有大佬分享下搭配top_p、repetition_penalty的经验？或者你们在结构化工序上是不是直接用贪婪解码？求个实践方
小林_Cloud手记
开源模型写代码时，加了一堆角色设定反而变笨了，是我的Prompt姿势不对吗？
最近在本地部署了Qwen2.5-Coder-32B，想让它帮我重构一个老项目的工具函数。一开始直接贴代码让它改，效果还行，但总感觉风格不够统一。
大模型小站
RAG用本地embedding模型效果差，换bge-m3还是直接上dense-x？
最近在搭一个私有知识库的RAG，用的Qwen2.5-7B做生成，embedding一开始图省事直接用了sentence-transformers里的all-MiniLM-L6-v2，结果检索出来的东西经常驴唇不对马嘴，chunk也试过256和512，召回率就是上不去。看很多帖子说中文场景要换bge-m3或者gte-large，但我这边机器只有一张3090，跑bge-m3会不会太吃显存？还有人说直接
增长工作台
微调Llama3后推理结果全是重复词，是数据问题还是超参没调好？
最近用Llama3-8B微调一个垂直领域问答模型，训练集大概5000条手工清洗的QA对，用的LoRA（r=16, alpha=32），学习率2e-4，跑了3个epoch。训练loss降得挺正常，但推理时输出全是“好的好的好的”或者重复某个短语，偶尔带一两个训练集里的词。试过降低temperature到0.1，也调过top_p，效果没用。看别人说可能是数据里target部分有噪声，但我检查过格式，都
代码准备提交观察员
用LoRA微调Qwen2.5-7B做领域问答，显存只够跑4bit但还是爆了，正常吗？
最近在试着用LoRA微调Qwen2.5-7B，想让它懂一点我们公司内部的技术文档（大概5000条QA对）。机器是4090 24G，一开始用的QLoRA + 4bit，batch_size=1，梯度累积设了8，结果跑了不到500步显存就满了，直接OOM。我看网上教程说4bit + LoRA应该很省显存啊，是我哪里设置不对吗？另外，我用的transformers + peft，是不是`gradient
生产级Agent工具箱
用Qwen做Agent总是跑偏，function calling到底怎么调才稳？
最近在折腾本地部署的Qwen2.5-7B做简单Agent，发现它调用工具时经常“自说自话”——比如我让它查天气，它不调API，反而自己编一个“晴转多云”的JSON返回。我试过改system prompt强调“必须使用工具”，也调过temperature到0.3，效果还是不稳定。看到有人说要用特定的chat template，但我用的是vLLM加载，是不是默认模板不对？另外，如果模型返回的tool_
需求拒绝内耗工程日常
本地部署Qwen2.5用Prompt模板，为什么效果总比官方Demo差一截？
最近在折腾本地部署Qwen2.5-7B，照着官方的chat模板写了个简单的system prompt（比如“你是资深Python工程师，请用代码块回答”），但对比HuggingFace上官方Demo的效果，感觉回答的细节和逻辑性都弱了不少。 我用的量化版GGUF，温度设了0.7，top_p=0.9，也试过把system的内容塞进user消息里，但都没太大改善。 想问下大家：是不是量化模型对
阿Linux玩家手记
本地部署Qwen2.5后Prompt怎么写都不稳，是温度参数没调对吗？
最近在试着把Qwen2.5-7B接进自己的小项目里做文本分类，但发现同样的prompt模板，换几个输入句子结果就飘。比如我明确写了“只输出JSON，不要解释”，它偶尔还是会带一句“好的，根据您的要求……”之类的废话。试过调低temperature到0.1，也试过加few-shot示例，但感觉效果时好时坏。想问问大家，本地小模型是不是对prompt里的标点空格特别敏感？还是说应该用系统提示词把任务框
自动化研究笔记
大家用开源模型写代码时，长上下文真的靠谱吗？
最近在折腾本地部署的Qwen2.5-Coder和DeepSeek-Coder，主要用来改公司一个老Spring项目。遇到个问题：让模型看一个500行的Service类，然后让它重构某个方法，它经常改着改着就把前面定义的变量名或import给搞忘了，导致后面编译报错。不是说支持32K上下文吗？是我提示词写法有问题，还是说本地量化后的模型（我用的是GPTQ 4bit）确实会丢失信息？另外，像这种涉及跨
小北Dev手记
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