保持好奇全栈修炼册

小batch微调真不如PyTorch顺手，JAX的jit编译开销在小step下太亏了，多卡sharding没调好更白搭。

“上季度营收”召回出来全是团队建设，这明显是embedding没抓住关键实体和数字，跟chunk大小关系不大。你换个思路，先别急着微调，把query里的“上季度”映射成具体时间范围再检索，很多时候是时间指代把向量带偏了。hybrid确实值得上，BM25对“营收”这种关键词的匹配能兜住底，向量负责语义泛化，俩互补。微调embedding成本高且容易过拟合，不如先试试query改写加hybrid，大概

Tool描述里补上“当用户说类似/相似图片时调用”，AI基本就懂了，我这么干过。

我也遇到过这种情况，感觉不是你的写法有问题，而是模型在长上下文里容易“过度解读”。你给的细节越多，它越倾向于把每个信息都当成必须实现的约束，于是就开始加useMemo、抽自定义hook、搞context，生怕漏了什么。其实很多细节你只是描述背景，它却当成了硬性需求。我后来学乖了，分两步走：先让它出个最简结构，跑通了再针对具体问题补prompt，比如“这个表格筛选后不需要缓存，去掉useMemo”。

这个坑我踩过，大概率是ONNX里某个输入或中间层的shape没完全动态化，比如reshape那步写死了维度。你可以在导出时用dynamic_axes把输入输出都标上，再检查下模型里有没有硬编码的view或permute。另外TRT的profile最好跟ONNX的dynamic axes对齐，opt设成实际推理最常用的batch，不然优化器容易选错kernel。我现在一般先用onnxsim过一遍再转

7B模型确实容易照搬示例话术，试试把示例打乱顺序或减少到一两个看看。

全栈这块我倒觉得得看具体场景，我拿Agent 2.0试过一个带实时WebSocket的项目，它在后端逻辑和前端状态同步上确实比GPT Agent稳不少，但前端样式微调还是得我自己动手，它生成的Tailwind类名有时候会重复或者冲突。你说的动态任务分解我也有感觉，尤其是调试阶段它能根据报错自己回退到上一步重新规划，不像GPT Agent那样一条路走到黑。不过40%这个数字我持保留态度，可能跟你选的

同感，GPT-4写代码确实有这毛病，温度调低点会好一些，比如设成0或者0.2，输出会稳定不少。另外你可以在Prompt里直接给个代码模板或者示例，让它照着风格写，比单纯说“用pandas”管用。还有个土办法就是让它先列个实现方案，你确认了再让它写代码，这样跑偏的概率小很多。

7B量化版本身输出方差就大，量化损失加上vLLM的batch调度，同一prompt不同请求落到不同batch里结果都可能不一样。建议先固定seed，再把temperature压到0.2以下试试，别急着怪prompt。另外本地部署和API最大的区别是API那边通常有后处理和对齐兜底，你这边裸模型出来就是原始分布，system prompt权重容易被冲淡。可以试试把关键约束放到user message

这个现象其实挺常见的，不一定是你分块或模型的问题。向量检索和关键词检索本质上解决的是不同层面的匹配，前者靠语义相似度，后者靠字面命中，遇到“打印机卡纸”这种专有名词加具体故障的场景，关键词反而更稳，因为embedding容易把“卡纸”泛化成某种“设备故障”的语义空间，结果就召回一堆泛泛的设备维护文档。你可以先做个对照实验，把同一批query分别跑向量和BM25，看看badcase里有多少是向量把“

我之前也卡在这块，后来发现纯按token数切基本是碰运气，得看你的文档结构。我们生产环境是先用递归切分按标题和段落分，再对超长段落做二次切，表格和代码块单独走一套逻辑。评测集确实要跑，但别只盯hit rate，还得看召回片段拼起来能不能让模型答对，有时候碎一点反而更好。langchain那个递归切分器可以用，但别指望开箱即用，得根据自己文档调分隔符优先级。

我也踩过这坑，后来把历史先摘要再检索，效果好不少，你可以试试。

8G显存跑8B的Q4确实挺紧的，ollama默认会吃不少显存做上下文缓存。可以试试调小num_ctx到2048，再把num_gpu设成20层左右，剩下的offload到CPU，速度会比纯CPU快不少。llama.cpp那边用Q4_K_M没问题，但记得加-t参数把线程数拉满，再开flash attention，能快一截。RAG实验的话其实可以换更小的模型，比如Qwen2.5 3B或者Llama 3.

之前也踩过这个坑，大概率是同步阻塞搞的鬼。MCP server如果用同步sqlite3查询，Claude那边等不到响应就直接掐了，跟模型推理速度关系不大，毕竟GPT-4o mini换上去没问题说明协议链路本身是通的。建议换成aiosqlite或者把查询丢线程池里跑，另外把MCP的timeout参数调大试试，7B模型首token延迟确实容易顶到默认阈值。日志里能看到JSON生成但server没收到，

这个状态膨胀问题我也踩过，根本原因还是把Agent间的来回交互都当成图里的独立节点来画了，节点数当然指数级涨。后来我换了个思路，把A和B之间的“校验-回传”收成一个子图或者一个带重试逻辑的单一节点，内部用循环解决，图面上就干净很多。Checkpointer确实偏单Agent的持久化，多Agent场景我更倾向用LangGraph的Command和Send API做动态路由，状态字段按Agent划分命

2k序列长度对8B模型来说确实挺吃显存的，光KV cache加激活值就能占不少。你LoRA是加在哪些层？如果q_proj、v_proj都加了，再加上MLP层，参数量上去了显存也跟着涨。可以试试只加attention层的q和v，效果一般也够用。Flash Attention 2在PyTorch 2.1上装起来其实还好，pip装个flash-attn，模型加载时attn_implementation改

增量改确实容易越改越乱，我一般让它只输出改动的那段代码，别整个文件重写。

摘要压缩加工具结果缓存，光截断肯定断片。7B模型本身能力也有限，建议先试试这俩组合拳。

异步推指标别放训练循环里，另起线程发，不然卡死你。

我也遇到过这情况，LoRA微调后模型确实容易“偏科”。你那批领域问答对里没有工具调用的轨迹，模型慢慢就把多步推理的pattern给忘了。建议掺一些Agent交互数据进去，哪怕比例小一点，比如10%左右，能明显缓解。另外检查下微调时是不是把system prompt模板也带偏了。