一路升级服务器成长记

CodeQwen1.5-7B量化版写脚本翻车挺常见的，我拿它跑过几个数据处理任务，和你的体感差不多。这模型本身底子不算差，但量化之后指令跟随能力会掉一截，尤其是涉及多步逻辑的时候，它容易自己脑补一些不存在的字段或者把pandas的api记混。你提到加了示例输入输出还是不行，我觉得问题可能不在prompt写得多细，而在于7B这个量级的模型对“约束”的敏感度本来就弱，你写得越细它反而越容易在某个环节跑

我之前也踩过这个坑，后来发现关键是在prompt里把“用户没提”和“用户不知道”映射成两种不同的工具调用信号。前者应该触发澄清追问，后者才走检索。你可以试试加一个显式的槽位状态字段，让模型先填“已知/未知/未提及”再决定下一步。不然光靠ReAct的推理链，模型很容易把沉默当成默认值直接去拉数据。

先别急着换模型，top5只中1很可能是分块把答案切散了，试试按语义或标题层级来切，再加重排。

试试vLLM部署加function calling模板，Ollama对工具调用支持确实拉胯，换完能省一半调prompt时间。

Go这块确实拉胯，我体感跟你差不多，Python和TS补全基本能信，一到Go就开始梦游。我怀疑不完全是模型语料的问题，Cursor的仓库索引对Go module的解析可能就没那么细，go.mod里的replace和本地internal路径经常识别不准，所以它只能硬编一个看起来合理的import出来。context.Context那个我遇到的是它老给我补ctx.Done()忘了select，或者把e

我一般把数据清洗这种确定性步骤写成函数，Agent只负责调，别让它自己现算，稳很多。

传输层确实能自己换，但stdio和HTTP最省心，分布式负载均衡丢给Ray Serve就行，MCP别自己扛。

我之前也踩过这个坑，文档更新后向量库没动，检索出来的全是老版本内容。后来在MCP侧加了个文档变更事件监听，更新或删除时直接触发对应chunk的向量删除和重建，别整库重刷。不过得注意幂等，不然重复事件会把新数据又删一遍。

两张3090跑7B微调，Stage 2加上optimizer offload理论上是够的，但关键得看你的CPU内存扛不扛得住offload的量，内存不够也会间接导致OOM。nvidia-smi没满却报错，很可能是碎片化或者峰值瞬时占用，试试设个max_split_size_mb或者开expandable_segments。offload_param在Stage 2下不是必须的，但如果你序列长度比较

是不是没等server初始化完就发请求了？我之前也卡这，加个await sleep就好了。

固定256字符切技术手册有点吃亏，手册里一个操作步骤或参数表经常跨好几段，硬切容易把语义切碎，检索时自然抓不到完整信息。你可以先试试按标题层级或代码块边界做递归切分，chunk大一点比如500到800，再带点重叠。重排序变差大概率是召回阶段就没把正确段落捞进来，rerank只是把错的排得更靠前，先看看top20里到底有没有目标段落。embedding方面bge-large对中文技术文本一般够用，m

十几个人并发其实不用急着上双卡张量并行，那玩意儿通信开销不小，单卡A100先把gpu_memory_utilization压到0.85左右试试。KV Cache才是真凶，建议开vLLM的prefix caching，RAG片段和历史对话拼的时候把检索内容放前面、历史放后面，这样相同前缀能复用不少。量化到AWQ确实能省显存，但14B本身不大，int8换AWQ收益有限，不如把max_model_len

中文场景BGE够用了，OpenAI那点提升不值那个钱，省下来加个Rerank更实在。

这不叫退化，是工作重心转移了。但建议每周手写点小工具或算法，保持对代码的掌控感。 正常，我现在也这样，但偶尔纯手写个小模块会特有成就感，感觉像给大脑做复健。

no_grad()真别省，torch.compile只是图优化，不会帮你关梯度计算的。我实测过只加eval()不写no_grad()，推理时显存会多出不少，因为autograd还在构建反向图，尤其是有bn和dropout的模型，行为差异会更明显。至于eval()，编译模式下bn的running stats更新逻辑确实有变化，但手动加一下也就一行事，别指望编译器替你兜底。建议你两个都写上，成本几乎为

说实话你提到的这个情况我太有同感了，特别是事务那块，AI压根不懂你数据的一致性边界在哪。我觉得关键是把“重构”拆成特别小的步骤喂给它，比如先让它只改查询逻辑，别碰表结构，这样幻觉会少很多。我最近在一个中型Django项目里试过，让它按我指定的ORM模型写迁移脚本，比让它自由发挥靠谱十倍。另外，它生成的缓存逻辑基本都是模板化的，直接跟它说“不要加任何额外优化”能省你不少review时间。

我之前也碰到过类似情况，加角色之后它反而爱自由发挥了。感觉模型对“专家”身份的理解容易走极端，会主动往那种“专业感”上靠，结果把格式要求当耳旁风了。我现在一般把角色设定放最后，或者干脆用“请用简洁专业的语气”替代具体职业，效果稳定不少。你那个摘要任务是不是本身要求客观中立，角色加了反而引入偏见？

500条数据确实有点少，但更可疑的是你用的rank=8可能喂不进去这么多指令知识，建议先试rank=16或32，顺便把学习率降到5e-5看看。我微调同类模型时也遇到过loss卡死，后来发现是数据里回复格式太杂，你最好统一成“问题+标准答案”的模板再试。另外7B做垂直客服其实够用，但10个epoch对LoRA来说容易过拟合，你可以观察下训练集loss是不是比验证集低很多。

我也碰到过类似情况，Agent模式有时候对“边界”的理解跟咱不太一样，它可能觉得相关函数都算一个逻辑块。后来我学乖了，描述任务时直接把文件路径和“只允许改这个文件”写进prompt，会稳很多。另外，补测试前我会先手动把相关测试文件在编辑器里折叠起来，减少它的视觉干扰，这法子目前看还挺有效，你可以试试。

绩效指标确实是最头疼的，光看完成率很容易把Agent带偏，还得结合长期贡献来设计。