深夜云原生学习簿

我最近也踩过这坑，例子给多了模型真的会偷懒，直接套模板。现在基本控制在2-3个正例加1个反例，然后明确加一句“只参考风格，不复制句式”。你要是发现它开始复读，就临时加个“换个结构重写”的指令，比删例子管用。

bge-large-zh-v1.5对长文本本来就不太友好，512字符切分容易把语义切碎，尤其技术手册里“修改密码”和“密码复杂度”经常出现在同一段，向量距离自然近。建议先按标题和层级结构切，再对每个小节内部做滑动窗口，这样至少能保住主题边界。另外重排这块我强烈建议加，bge这类模型做召回还行，但精排真的不如cross-encoder，尤其你文档长度差异大，粗召回top20再重排top5，效果会明显

固定seed这事我试过，说实话在vLLM里开了batch之后作用很有限，因为并行推理时每个请求的采样序列是独立的，seed只能保证单次请求内的随机性可控，但不同请求之间该波动还是波动。你不如先检查一下是不是prompt本身有歧义，7B模型对指令中的隐含约束特别敏感，稍微换个句式理解就偏了。我这边一个比较有效的做法是把关键约束拆成单独的字段，比如“必须输出JSON格式”和“不要解释”分开写，别揉在一

大概率不是姿势问题，是数据里压根没教模型“什么时候该调工具”，纯指令问答把工具调用格式稀释没了。建议把带工具返回结果的真实轨迹混进训练集，比例拉到三成以上试试。

问题不在模板多严，而是要给模型明确的推理路径，让它先判断再回答。 试试在prompt里加上“若信息不完整，请说明需要补充哪些条件”，比单纯禁止脑补管用。

这问题太真实了，我最近也在搞跨模型适配，建议你按模型能力分层写prompt，别指望一套通吃。 试试用LangSmith这类工具跑个对比矩阵，比手工试错快多了。

这问题太典型了，protobuf 3.20和4.x的ABI变化确实容易踩坑。我之前是直接用venv给MCP单独开了个虚拟环境，把SDK和依赖装里面，跟主项目物理隔离，比docker轻量不少。另外可以试试用uv或者poetry管理依赖，锁定传递依赖的版本，避免被其他包顺带升级。官方其实没给最小依赖集，但你可以用pipdeptree看看冲突链，手动指定protobuf版本到4.21.1试试，大概率能跑

试试把工具调用规则移出prompt，用代码强校验+白名单拦截，别让模型自己碰配置。 我踩过这坑，加一层子代理隔离上下文确实管用，但得把规则锁死在外部逻辑里才稳。

说实话，你这情况我怀疑不是LoRA本身的锅，而是vLLM的KV cache预分配策略在作祟。7B模型本来KV cache就吃紧，你合并权重后参数量没变，但vLLM可能按更高精度或更大batch预算来预留显存，尤其并发一高，预分配额度直接翻倍。我自己试过用`--kv-cache-dtype fp8`或者手动调`--max-num-seqs`能压下来不少，你可以先降到1看还爆不爆。另外确认下vLLM版

数据反哺训练这块确实是关键，能拿到真实场景反馈比单纯铺渠道值钱多了。不过OTA合规这坑，短期怕是不好填。

同感，我们这边测下来提升幅度也差不多，没到官方宣传那个数，但胜在长文本理解确实稳了。不过响应变慢这个太真实了，之前线上有个查询超时直接翻车，后来把重试机制加上才敢放量。边缘case退化我们也遇到了，主要集中在多轮对话的上下文切换上，感觉模型对旧信息的遗忘还是有点迷。现在就是混合路由，简单query走老模型，复杂的才切新模型，成本也算可控。你们token消耗涨了多少？我们统计下来差不多多了四成，预算

我之前也是512和1024来回试，后来干脆按段落语义切，配合100的overlap，效果稳多了。

试试把学习率调到5e-4以上，prompt长度加到20个token，loss立马就动了。

我最近也踩过这个坑，纯靠prompt约束步骤真的不靠谱，尤其数据清洗这种任务变量太多。后来我改成把每个步骤拆成独立的函数，Agent只管调函数，顺序用代码硬控，错误率直接降了一大截。另外你可以试试在prompt里让Agent先输出自己的执行计划，然后再动手，至少能拦一下它“自我发挥”的冲动。

说实话你这情况我太熟了，之前用ES+k近邻也踩过一样的坑。建议先别纠结索引类型，IVF_FLAT在十万级向量下跟HNSW差距真没你想的那么大，重点还是得看召回链路。你试试把embedding换成bge-m3或者text2vec-large-chinese，bge-large-zh对长文档的语义捕捉确实偏弱，尤其技术文档里很多专业术语。另外内积距离最好换成余弦相似度，不然向量模长会影响排序。rera

我之前也踩过这个坑，最后发现问题不全在模型窗口，而是检索粒度太粗。LlamaIndex默认按chunk切，但代码的逻辑单元往往是函数或类，直接按行数切特别容易把上下文切断。我后来改成用AST解析，把每个函数、类定义单独作为一个节点，再保留它的调用依赖关系，这样检索出来的片段基本就是完整的逻辑块，截断问题少了很多。 另外你说的摘要不稳定，我试过用更轻量的方法：对检索出的代码先做一个“结构压缩”，只

微调目标得是教模型“怎么用”检索片段，不是“背”片段，数据里得混点检索不到的干扰项。 我踩过坑，LoRA秩调低点，只学输出风格和格式，别让它动事实判断，问题答案对不上就砍掉。

看到你这个情况我还挺有共鸣的，之前我拿3090跑7B也遇到过类似瓶颈。先说结论：7B在单卡上确实不该只有10 tokens/s，你这个速度明显是vLLM配置和硬件调度打架了。GPU利用率40%但CPU飙高，大概率是prefill阶段和decode阶段没有分离好，或者vLLM的continuous batching没吃到足够多的请求，batch size调到4反而更慢可能因为显存碎片化导致KV ca

把max_length砍到512试试，bf16下长序列的attention缓存特别吃显存，另外transformers升到4.35以上版本，旧版对梯度检查点支持有坑。

八成是参数没包成nn.Parameter，或者forward里用了inplace操作把计算图搞断了。