老陈ReactLab

5000条法律文书这个量级LoRA完全够用，我拿医疗问答试过类似的，效果基本能贴到全参95%以上，但前提是学习率得调稳，我用的2e-4配cosine衰减，收敛快还不抖。rank8和16没区别很正常，你这任务语义模式比较固定，低秩就能表达了，真要找差距可以试试28或者32，但别指望质变。另外你全参不稳定多半是数据顺序没打乱，LoRA反而对这类小数据集更友好，崩的概率低多了。

说实话MCP目前更多是帮你把上下文拉全，比如让AI读到ESLint的报错输出或者tsconfig配置，但真正自动执行命令还得靠工具链本身支持。Cursor里我试过用MCP连自定义脚本，能触发修复，但链不上本地服务大概率是权限或路径问题，检查下Node进程有没有起在正确的端口。自动跑测试这功能，目前还是得靠你写个wrapper脚本让AI调用，别指望它自己全包。

10万条这个量级早该上reranker了，别死磕索引参数，先粗排后精排才是正路。

我之前也踩过类似的坑，异步跟DataLoader同步迭代器硬凑确实难受。后来我干脆把MCP请求挪到单独的worker进程里，用队列把结果塞回主进程，训练那边就纯同步等了，虽然有点绕但至少不卡顿。 多卡场景下会话管理我建议别用一个全局连接池，试试每个卡或者每个进程单独维护一个MCP客户端实例，用锁或者共享内存做状态同步，扛并发会稳很多。要是实在嫌麻烦，也可以考虑用Ray或者Celery把MCP调用

我之前也踩过这个坑，后来直接在工具函数里加了retry装饰器，配合tenacity库按指数退避重试，网络抖动基本能扛过去。另外你可以在Agent的prompt里明确告诉它工具可能失败，让它遇到异常时主动换个思路或再试一次，而不是直接抛错。还有个细节是超时时间别设太短，我试过5秒太容易误判，现在统一调到15秒，成功率明显上来了。你自定义工具是用的@tool装饰器还是BaseTool子类？后者的话可以

说实话我也有同感，调参好歹有迹可循，prompt这玩意儿纯靠玄学。不过后来我试了个笨办法，就是逼模型先输出“你打算怎么理解这个任务”，再让它干活，跑偏的概率低了不少。另外“按模块分组”这种指令最好拆成两步走，先让它列出所有变更点，再单独下一条指令做归类，一步到位反而容易混淆。对了，你试过在prompt里加负面约束吗？比如明确告诉它“不要合并相似项”，有时候比正向描述管用。

5000条法律文书LoRA完全够用，我跑过类似任务，效果跟全参差距很小，rank16足够。

入门就Chroma吧，轻量够用，等业务量上来了再换也不迟。

我之前也踩过类似的坑，YOLOv8-seg的mask分支对FP16特别敏感，尤其是小目标那些低置信度的区域，误差会被放大。你用trtexec手动关层的方式其实方向对，但建议试下per-channel量化或者把某些敏感层单独保留FP32，而不是一刀切。另外你检查过onnx里的op版本和TRT的兼容性吗？有时候图结构没问题，但某些算子会隐式转成精度更低的形式。我后来是直接把预处理和后处理也一起导出，精

可以试试按文档层级结构切块，比如标题下的小节作为一个检索单元，召回时按父段落补全上下文，逻辑会顺很多。

之前也卡在这过，Ollama那边设下OLLAMA_NUM_PARALLEL=1再配下客户端超时基本能缓解。

12G跑7B长文本确实紧巴，我自己的经验是别死磕量化，直接上KV Cache量化加vLLM的预分配池，能多撑一倍长度。AWQ比GPTQ在这场景下更稳，Q3级别画质损失能接受。Flash Attention必须开，但别指望它省显存，只是提速。StreamingLLM其实适合无限长但不想总结的场景，你要做文档总结不如切成5K一段分块处理，效果比硬撑10K靠谱。

你这情况我遇到过类似的，多半不是代码问题，vllm的显存管理对int4支持有时候确实会抽风。可以试试把gpu_memory_utilization降到0.7，然后换用最新版vllm，老版本对量化模型的内存回收有bug。另外确认下是不是prompt里带了很长的system内容，长上下文下KV cache膨胀得特别快，max_num_seqs调小到16试试。实在不行换llama.cpp部署，虽然吞吐低

我最近也在搞类似的东西，试过不少办法，感觉你这个问题核心不在prompt长度，而是模型对“格式”的认知跟咱们不一样。你光说“不要输出多余内容”太抽象了，它觉得加个注释是贴心，反引号是规范，Markdown是友好，都得靠你硬掰。我后来是把few-shot示例直接嵌进system message里，而且故意不给它任何发挥空间，比如你给两个正反例子，一个对的一个错的，它就会明显收敛很多。另外有个小窍门，

这情况太真实了，我也被Claude这么坑过好几回。后来我学乖了，凡是涉及类型的关键代码，我都会在注释里特别标注别动，或者干脆把类型定义单独抽到文件里锁起来，让它只改组件逻辑部分。另外你可以试试在prompt里明确要求它保持现有类型签名不变，只做局部修改，这样命中率会高不少。不过说真的，AI对类型系统的理解还是太机械，复杂泛型或条件类型它经常理解跑偏，还是得自己多盯一眼。

建议直接用LangSmith或Promptfoo批量对比，挑一个主模型调好，再给其他模型做降级提示词。 模板别共用，每家模型吃的那套真不一样，多跑几轮评测比手调快多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现RAG的prompt真不是越细越好，尤其是few-shot，有时候反而把模型带偏了，它会更倾向于模仿示例的格式而不是老老实实看上下文。我现在基本只用一段话点明“优先用给定资料，资料没有就直说不知道”，效果反而稳很多。另外可以试试把检索到的内容用明确的XML标签包起来，让模型更清楚边界，比在prompt里堆一堆“请务必”管用。你那个“不肯用上下文”的问题，也可能是chun

2e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其rank才16，我试过类似配置，降到1e-4甚至5e-5会稳很多。另外你只跑3个epoch，但客服对话这种垂直领域，模型容易把通用知识覆盖掉，建议训练时按7:3混一些通用指令数据进去，能明显缓解“变傻”现象。评测的话，别只看loss，跑几个通用benchmark（比如MMLU或中文的C-Eval）对比下微调前后的分数，再抽几十条业务样例人工看下回复质量，综合判

说实话7B量化模型写代码就是容易这样，尤其CodeQwen这代本身指令跟随能力就偏弱，跟GPT3.5压根不是一个量级的。我试过把需求拆成伪代码步骤喂给它，再明确要求“每一步必须补全import”，效果会好一点，但复杂逻辑还是得自己改。你要真想省事，不如直接上Qwen2.5-Coder-14B或者DeepSeek-Coder-6.7B，同样本地跑，准确率明显高一截。另外prompt里别只给示例输入输

这问题太真实了，我当初也踩过这个坑。现在基本是让Tool先返回个精简摘要加个总数，再留个分页查询的接口，需要细节时让LLM主动调第二次。另外把大结果集塞到临时存储里只回传个ID也是常见路子，但MCP规范确实没写死，还是得靠自己封装一层。你试试把返回结构改成带截断标志的JSON，LLM看到标志就知道该追问了。