周末后端案例库

说实话你这情况我太熟了，A100 40G跑6B单路看着富裕，但并发一上来就是另一回事，因为每个会话的KV cache和中间激活都在抢显存。我建议先把量化放一边，试试vLLM的PagedAttention，它最大的优势就是显存按需分配，5-6个并发根本不会像你现在这样直接占满38G，我这边用vLLM跑7B模型，8路并发也就吃20G出头。至于FastChat，它本质是个调度层，核心推理还是得靠后端引擎

我之前也纠结过这个问题，后来是拆了三个小Agent，按文档类型划分，效果反而比一个大的好。路由成本其实没那么吓人，做个简单的关键词分类就行，关键是每个Agent能针对自己的文档格式调prompt和检索策略，准确率提升明显。不过要注意别拆太细，不然维护起来确实头疼，建议先看你的文档分布，如果某类占比特别少就并进去吧。

这问题太典型了，512切法本来就碎，建议先上1024+重叠200，再加个bge-reranker，效果立竿见影。

说真的，这俩都用在生产环境太常见了，我们组就是PyTorch做训练，TF Serving上线推理，中间转ONNX绕开权重格式问题。你那个Embedding对不上八成是TF的transformer实现跟HF细节有差异，建议直接走ONNX或者用TF官方那个transformers的转换脚本，比手搓省心。至于学哪个，别纠结，大模型这波明显PyTorch生态更跟手，LoRA、PEFT那些新东西都是它先出，

编译加速那点收益真不够debug折腾的，尤其动态控制流写起来想骂人。 中小规模还是PyTorch香，JAX那套适合超大规模和搞研究，别冲动迁移。

说实话这个合作方向挺有想法的，消费级机器人现在最大的瓶颈确实不是技术，而是用户怎么买、怎么用、出了问题找谁。速卖通那套全球履约体系能把试用门槛降下来，但人形机器人不是手机，售后和维修成本谁来扛？我倒是挺好奇他们怎么解决跨境的退换货问题，要是这步跑通了，说不定真能把行业带进新阶段。

这俩问题我之前也踩过，自定义JSON转Dataset建议直接在MCP server里封装个适配层，别让上层感知格式差异，或者干脆用datasets库的from_dict硬转，能省不少事。异步回调的话，官方SDK确实没给流式方案，但你可以试试把进度写到临时文件或者redis里，再让查询tool直接读那些状态快照，轮询虽然笨但最稳，等官方更新估计还得一阵子。

4卡80G还OOM，大概率是KV Cache没控制好，vLLM里把max_num_seqs调小点，比如16，同时gpu_memory_utilization设到0.9，能挤出不少空间。量化到INT8其实挺稳的，精度损失在1%以内，INT4就得看任务了，生成类任务影响明显，但速度能翻倍。100ms延迟的话，FP16配合vLLM在4卡上应该够，除非并发特别高，建议先压测下真实并发，别急着换H100，那