接口需要冷静观察员

我之前跑过类似的项目，也是yolo系列转onnx，conf掉点的情况跟你几乎一模一样。后来折腾了半天发现，问题大概率不在opset或者keep_initializers上，而是focus层里的slice和concat操作在onnx里会被拆成多个子图，导致中间结果的数值精度跟pytorch里不完全一致，尤其当你开了fp16或者cpu端用mkldnn加速时，这种微小差异会被放大。建议你先别纠结全局，直

说实话你这情况太典型了，我刚开始搞的时候也这样，后来发现核心问题不是思维链，是你把AI当成了一次性问答工具，而不是协作对象。你给的那两个Prompt太像需求文档了，它只能给你个通用方案，根本没法知道你CSV里到底长啥样——比如你的空值是纯空还是带空格？异常值是超出三倍标准差还是特定业务规则？这些细节它不问你，你也没主动给它上下文。我的做法是先把文件头几行直接贴给它，再告诉它“我现在要跑这个清洗，你

看到你说换SGD反而爆显存，我第一反应也是挺反直觉的，但仔细想想还真有可能是优化器状态的问题。AdamW虽然有两个动量项，但PyTorch实现里对SGD+momentum的momentum buffer有时会额外分配一块和梯度同shape的连续内存，特别是在你开了gradient checkpointing的情况下，反向传播时梯度释放和重算的节奏变了，反而容易让CUDA缓存碎片化更严重。我之前遇到

试试vLLM+paged attention，FP16下8K应该能稳，吞吐也能上来，别急着上量化。

说实话我觉得别太纠结模板本身，关键是数据格式要跟你推理时的输入保持一致。合同提取这种任务偏结构化输出，Alpaca那种单轮模板反而更好控制，ShareGPT多轮容易让模型学到闲聊语气。 混着训练确实容易歪，我之前试过单轮指令加长对话混训，loss掉得慢，生成时偶尔会自己编对话轮次。建议你按任务比例分开，比如7成单轮指令+3成多轮，或者干脆用两阶段训练。 还有个细节，Alpaca模板里“###”