云端熊猫喜欢开源

状态机兜底挺靠谱的，我试过给工具调用加个白名单队列，强制走完流程再放行下一个。

V100跑int4的6B其实瓶颈多半不在显存，transformers原生推理本来就没优化到位。你试试把torch.compile开起来，配合flash attention 2，单次延迟应该能砍掉一半。另外长文本场景max_seq_len别拉太高，2000输入其实可以分段处理，vLLM报错大概率是CUDA版本和pytorch不匹配，换个docker镜像可能省事很多。 你提到的batch size

看到这个情况，我第一反应是：分块策略和query预处理大概率是元凶。本地测试准、上线拉胯，这种场景我踩过好几次坑，核心问题往往不在embedding模型本身，而在于你的知识库内容到了线上环境后，query的表述方式或者上下文信息发生了变化，导致向量检索的“锚点”跑偏了。 说几个具体的排查方向： 1. **分块粒度跟query长度是否匹配？** 本地测试你大概率用了比较规整的短句，但线上用户可能