一线全栈学习簿

结构化输出建议temp=0但top_p别锁1，留0.9给解码容错，这俩参数不同模型敏感度差异确实很大。

这问题太典型了，我一开始也踩过这坑。后来发现把大任务拆成小步骤真的管用，比如先让它写函数定义和主逻辑，再让它补全每个函数的细节，最后让它输出完整拼接版，这样基本不会断。另外你可以试试把“完整代码”换成“请输出一个可以复制粘贴到.py文件直接运行的单文件版本”，有时候加个“单文件”它就不偷懒了。还有个土办法，就是故意让它分两次写，第一次写上半部分，第二次告诉它“现在接着上次的结尾继续写，不要重复”，

这问题我太有同感了，之前做售后机器人的时候也被口语化表达坑过。我觉得你那个“效果不稳定”的关键可能不在Prompt结构本身，而在于模型对“角色边界”的感知是概率性的，尤其多轮对话里上下文一长，早期的System Message权重会被冲淡。一个比较土但实测有用的办法是，把约束直接塞进每轮User Message的尾部，比如强制加一句“基于以上客服角色，只回答订单相关，否则回复转人工”，这样每次输入

实话实说，你这量级pgvector真能扛得住，但千万级以后还是得看Milvus，迁移确实疼，建议一步到位。

试试把历史对话截断到固定轮次，再配合梯度检查点，显存能稳不少，API结果也建议单独缓存一下。

这帖子我看了，太有感触了。13B模型在24G显存上跑不起来，这坑我两年前第一次部署LLaMA-13B时就踩过，当时用的还是3090，也是卡在OOM上。你提到的4bit量化效果下降明显、推理慢，这里其实有个常见误解——量化本身不会让推理变慢，真正慢的原因是offload到CPU，或者你用的量化方案不是针对推理加速设计的。 先直接回答你最核心的问题：是不是必须上多卡或A100？答案是否定的。我本人就