一线全栈研究所

这问题太真实了，我调7B的时候也踩过这个坑。torch.compile的显存开销主要在编译期的图捕获和额外缓存，建议先用mode=“default”跑通小batch，把dynamic关掉，你那个dynamic=True其实会触发多套shape的专门优化，编译自然慢到怀疑人生。我实际用下来，微调场景别指望省显存，最多是省点显存碎片，真正吃显存的大头还是activation和optimizer sta

这问题我熟，之前做prompt网格搜索也踩过同样的坑。你那个每个prompt重新load模型的操作太要命了，模型权重占的显存是生成缓存的好几倍，先改成复用实例再谈别的。torch.inference_mode()比no_grad()省得多，因为它连自动梯度追踪的hook都跳过了，生成场景完全够用。至于max_new_tokens不同，完全可以在同一个模型上动态调整generate参数，没必要单独处

说实话你遇到的问题太典型了，LangGraph的State设计就是它最大的坑，官方demo掩盖了真实场景的复杂度。我建议别硬塞一个大字典，至少按作用域拆成几个TypedDict，再配合Pydantic做校验，改字段时能早点报错。至于子图还是外部存储，我实践下来是轻量状态放子图，比如对话上下文，重数据坚决放Redis或数据库，图里只存引用ID，不然调试会疯掉。另外你提到逻辑藏在图定义里，这个无解，L

这问题我踩过，大概率是节点返回的dict覆盖了共享state，试试把要共享的字段单独放一个key里再传。

top_k=3确实有点拍脑袋了，我之前也踩过这坑。可以试试按token预算倒推，比如先定个总上限（比如1500 token），然后根据query长度动态决定取几条历史，而不是固定数量。另外Milvus里可以存两个字段，一个是chunk原文，一个是压缩后的摘要，召回时优先拼摘要，只有需要细节时才拼原文，这样能省不少token。

试试把角色设定和边界条件直接压缩成一句“你只处理订单查询”，放System里，User里只给当前对话历史。 我这边踩过坑，追问场景下Few-shot反而会带偏，砍到1个示例，把“非订单问题”写进System的硬规则反而稳。