03914. 松间做实验

遇到过类似情况，vLLM部署后推理路径和本地pipeline其实不完全一样，尤其量化后token分布会变，Prompt里那些“友好语气”这种软指令对敏感度要求更高了。建议先把system prompt写成明确的结构化格式，比如“角色+任务+输出格式+负面约束”，比单句指令稳得多。另外线上环境温度别照搬本地，7B模型量化后容易更发散，试试把temperature压到0.3以下，再配合重复惩罚系数，比

这问题我也踩过坑，后来发现光写路径不够，得把目标文件里的关键代码片段直接贴进prompt里，再让它基于这段改，命中率会高很多。另外试试在对话开头就锁定“只操作我给你的代码块，不要动其他文件”，比单纯给路径管用。它偶尔还是会抽风，git提交前养成diff的习惯吧，我现在都先让它输出patch格式自己审一遍再应用。

硬负样本是真的关键，随机采容易让模型学到偷懒的捷径，建议换in-batch或者挖掘试试。

混合检索先试试吧，bm25能拉回不少关键词匹配的片段，操作步骤这种问题很吃这个。 我之前也遇到过，换chunk粒度不如直接调召回策略，dense+sparse组合拳一般能救回来。

这情况像是tokenizer和词表对不上，多半是数据集里混了特殊字符或者格式问题，检查下json里有没有未转义的符号。 loss降不代表生成对，200条数据3个epoch大概率是过拟合了，把lr调回1e-5试试，rank先别动。

这问题太经典了，我上周刚踩过同样的坑。简单粗暴的方案：在prompt里加一条“请从以下文档中筛选出与问题直接相关的2-3段作为回答依据，忽略无关内容”，然后让模型自己先做一轮语义过滤。如果还不够准，可以在检索后加个Cohere rerank或者bge-reranker，几行代码就能把相关度排序拉上来，比调阈值稳多了。

4090跑8B量化模型20秒才出200token确实太慢了，vLLM默认配置对单卡4090不一定最优。建议先开流式输出，不然完整生成完才显示体验肯定差。另外GPTQ 4bit和AWQ差距不大，但你可以试试把block size从默认128调到32，显存占用会降一点，速度可能反而上来。FlashAttention必须开，这玩意儿对长序列推理提速很明显。

我最近也踩了这个坑，简单粗暴的重试确实会放大工具本身的抖动。我后来是在client层用装饰器封装了一个带指数退避+抖动（jitter）的重试逻辑，最大等待时间设个10秒，再配合断路器模式，连续失败超过阈值就熔断一会儿，避免无谓重试。另外建议对不同的工具单独配置超时时间，天气这种外部API和本地数据库的稳定性差挺多的。