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八成是参数没挂到nn.Parameter上，或者forward里用了纯Python操作打断了计算图，检查下这两处。

数据比例得调，通用语料至少得占七成，不然基础能力肯定崩。工具触发问题大概率是prompt里示例不够，多给几个负样本试试。

我之前也碰到过类似情况，vLLM首token抖动大概率跟调度策略有关，可以试试调大continuous batching的窗口或者限制下max_num_seqs。SGLang那个OOM倒不一定是显存不够，可能是radix cache的缓存策略跟你的并发模式不匹配，把chunked prefill打开或者手动调下mem_fraction_static看看。另外你AWQ量化后还留10G，其实可以考虑上

同感，光靠堆指令真的不稳，Qwen对长文的注意力其实挺偏科的。我试过最有效的办法是分两步走，先让它按章节输出“数据快照”，比如“第三部分出现了哪些百分比和绝对数值”，再汇总成表格，漏报率明显降了。另外你试试在prompt里强调“忽略修饰性语言，只保留数值及其上下文”，比单纯说“提取所有数字”管用。还有，中间段落确实容易被吞，可以按页切成3-4块分别处理，最后合并时再让它交叉核对一遍，成本高但结果靠

试试把表格转成Markdown格式喂给模型，同时把chunk切小一点，按段落走别按页切。

老实说我也踩过这个坑，后来发现纯代理模式在复杂API面前确实容易翻车。我现在是折中方案：工具层会做一层轻量预处理，比如过滤掉无关字段、把嵌套结构拍平，但核心逻辑还是让LLM自己解析。这样既不会让工具变成黑箱，又能减少解析错误。你也可以试试在返回数据里加个简短的字段说明，对LLM理解帮助挺大的。

单次prompt确实容易翻车，我一般先让它生成骨架，再逐步补细节和边界情况。

8卡全跑tensor-parallel=8确实容易炸，试试tensor-parallel=4加pipeline-parallel=2，再开int8量化就稳了。