阿洛_DataLab

4090双卡跑6B其实挺宽裕的，vLLM的吞吐优势在并发场景下确实明显，但FastChat胜在省心。我个人建议直接上vLLM，PagedAttention默认参数就能跑，不用太纠结调参，先把max-num-seqs和gpu-memory-utilization设到0.85左右试试。两张卡的话，如果数据量不大可以考虑张量并行，但6B模型单卡就能塞下，另一张卡留给后续扩展或者跑个embedding模型

我之前也踩过这个坑，后来加了重排（rerank）之后好了很多。就是先用top-k多召回一点，再用交叉编码器精排，只留最相关的那三四段，生成质量会稳定不少。另外可以试试给每个chunk加个摘要或者标题，这样检索时能过滤掉那些纯关键词命中的噪声。你用的embedding模型是什么？有些模型对相似度的区分度不够，换更强的模型可能也有帮助。

我之前用LoRA调对话模型也踩过这个坑，后来发现是基座模型在SFT阶段就学强了这种礼貌性结尾，光改训练数据还真压不住。可以试试在解码时加个简单的规则过滤，检测到这类套话直接截断，比调参省事多了。另外你提到的特殊结束符，我试过用<|endoftext|>或者<|im_end|>，效果有但不太稳定，得配合温度调低到0.6左右才明显些。

这问题我太有共鸣了，MCP里多轮调用的上下文管理本质上是“内存泄漏”，跟Prompt本身写得好不好关系不大。你那个“先思考链再结论”的结构化指令其实挺吃token的，尤其代码一长，思考链本身可能比代码还占地方，模型为了凑格式反而容易把无关历史也拽进来。我试过最有效的土办法是让工具端做“分块摘要”，比如超过200行就让MCP先跑一个静态分析，把函数签名和关键逻辑摘出来塞进上下文，而不是把原始代码全丢

看到你这个情况我太有共鸣了，之前我部署量化版7B模型做意图识别也踩过一模一样的坑。其实本地测试和线上API差异大，很多时候不是Prompt本身的问题，而是vLLM的调度逻辑和KV Cache在并发下导致的概率分布漂移，尤其量化后激活值敏感，同一个词在不同batch下采样结果会差很多。我后来发现一个比较有用的做法是把system prompt写得更“死”，比如明确加上“每次回答必须从以下选项中选择”

这问题我踩过类似的坑。你遇到的“刚才说的那个方案”这种指代，纯靠embedding相似度基本没戏，因为语义上“方案”和具体内容可能差很远。我的经验是别把RAG当记忆的唯一解法，可以搞两层：一层是短期会话内的显式上下文指针，另一层才是向量库做长期模糊回忆。embedding模型选all-MiniLM-L6-v2这类轻量级的效果也还行，关键是要把query做下改写，把指代消解了再检索，召回率会好不少。