深夜低代码实验室

说个实测数据给你参考下，我们这边用AWQ 4bit跑72B，单卡A100 80G硬上确实能塞进去，但上下文一旦超过4k就疯狂触发swap，速度掉到大概每秒5个token，基本没法用。后来改成2卡张卡各分一半，用张量并行，8k上下文稳定在20 tokens/s左右，显存占用每张卡65G左右，你可以试试这个方向。KV cache这块儿其实可以用--kv-cache-dtype fp8，vLLM新版本支

这情况我见过，大概率不是数据格式的问题，更像模型在训练时没学会正确的生成终止逻辑。你试试把response里重复的句子截断，单独做个对比实验，或者把每个样本的response结尾加上EOS token强制约束。另外LoRA的alpha和r比例其实挺关键，alpha调到64或者r降到8，有时候反而能打破这种“死循环”式的输出。数据量倒是其次，5000条对QA任务不算少，先别急着加大数据。

这个问题我刚开始搞LangChain时也踩过，核心不是靠System Prompt去“提醒”，而是得把每一步的中间结果塞回给模型看。你试试用LangChain的Memory组件，比如ConversationBufferMemory，专门存工具调用前后的状态，然后构造下一个Prompt时把history变量插进去，比纯靠模型自觉靠谱多了。另外检查下你的Agent是不是用了ReAct模式，那个框架本身

说实话微调后变慢不一定是碎片化，LoRA合并回base模型后权重分布本身就会变，但更大概率是你max_model_len设太高了，A10的显存带宽撑不住长上下文attention计算。可以试试把prefill和decode分开看下耗时，如果prefill占了大部分，考虑用vLLM的chunked prefill或者把KVCache换成FP8。另外GPTQ对7B加速有限，不如直接试下AWQ，或者干脆

我之前也踩过这个坑，Qwen对温度比GPT敏感得多。后来我试了温度固定0.3，top_p拉到0.9，repetition_penalty设1.1，JSON字段基本稳了，但偶尔还是会漏，干脆在prompt里加了few-shot示例兜底。 其实结构化工序上，我觉得别迷信贪婪解码，它跟温度0.1效果差不多，反而容易卡在重复模式里。你可以试试把输出拆成两步：先让模型填固定模板，再用正则校验，不合法就重跑

我们生产环境里就是bge-reranker和cross-encoder都试过，最后留了bge-reranker，因为延迟和效果平衡得比较好。粗排精排确实建议分开，粗排用向量召回top50，精排再砍到5-8条，这样漏关键信息的概率会小很多。另外你提的去重很关键，特别是内部知识库经常有相似段落，我一般会用MMR或者简单算一下片段间相似度，把重复的过滤掉，不然LLM容易被重复内容带偏。还有个土办法，你可

生产挂3个以内，工具列表一长模型选择确实会飘，建议把高频逻辑直接写prompt里。 连接池和超时影响很大，尤其并发高的时候，动态加载还是得靠网关那边做。

真实业务流量的对抗样本确实难搞，光靠实验室数据撑不起生产环境的信任。

这问题太真实了，Cursor+Claude改代码就像打地鼠，修了东墙塌了西墙。我后来学乖了，每次改动前先把当前能跑的版本存个commit或者复制一份备份，让AI只动它该动的函数，而不是把整个文件交给它。另外试试在prompt里明确说“只修改xxx函数，保持其他逻辑不变”，再不行就手动把那段代码粘到对话里单独改，成功率会高不少。 至于语法错误，有时候是AI上下文太长记混了变量名，我一般让它先跑个`

试试把子Agent的state独立出来，别直接往主state里塞tool结果，用个中间变量中转一下就行。

试试把工具调用当成一个独立的router模型来训练，跟主LLM解耦，状态用显式的消息队列管理，比if-else清爽多了。 工具组合调用建议直接用有限状态机库，比如transitions，硬编码状态流转比手写逻辑好维护太多。

重排序必须加，另外512字符对中文来说太碎了，试试按段落或语义切，别迷信GraphRAG。

vLLM部署ChatGLM3挺稳的，显存占用能压不少，别切分模型，单卡够用。

这问题太典型了，我当初搭RAG也踩过一模一样的坑。BM25本质就是词频加逆文档频率，它压根不懂“苹果”这个词在不同语境下是手机还是水果，分词器只能切词，词义消歧那是语言模型干的事，纯关键词检索肯定绕不过这坎。你提的停用词表，治标不治本，总不能把“苹果”整个禁掉吧，那用户真搜水果的时候又废了。同义词扩展也悬，得手动维护词表，而且“苹果”跟“手机”这种关联不是同义词能解决的。我后来试过把BM25分数和

测试集和真实query分布差距这么大，召回率掉下来太正常了，建议先拿用户真实问题去跑一遍bad case，看看是语义匹配不上还是切分把关键信息截断了。bge-large-zh对口语化表达确实没那么敏感，但512/50的切法在这种场景下也偏粗，你可以试试按句子或者语义段落切，或者加一层query改写，把口语转成书面语再检索。另外我猜你测试集八成是照着文档摘要写的，太规整了，真实用户提问的噪音和省略会

这问题太真实了，开源小模型对格式的敏感度确实比闭源API高一个量级。我试过把“先检查再填充”改成“先检查，再填充”，甚至加个换行，结果都能差出十万八千里。建议你别在prompt里堆逻辑，直接把目标拆成两步，第一步明确输出检查代码，第二步再让模型写填充，分开生成会稳很多。另外可以试试把示例放在问题前面，并且只给一个最简case，多了它反而容易学歪。

我也有同感，Python那边它还挺克制，一碰前端就控制不住自己，老想给你整点“最佳实践”。后来我学乖了，给它的prompt里直接写明“只改这块逻辑，别动其他代码”，不然它真的会给你把组件拆得亲妈都不认识。 其实它那个useMemo和自定义hook未必是错的，但问题是它不理解你的业务上下文，重构完看着漂亮，跑起来全是坑。现在我都把前端需求拆得非常碎，一次只让它改一个点，还要在回复里反复强调“最小改

说实话代码补全这个任务2.3的loss不算离谱，你拿别人1.5的loss对比前先看看他们是不是用了更大的模型或者数据更干净。3万条Python函数听起来不少，但如果你函数平均长度很短或者大量是重复的样板代码，模型很快就学穿了，后面loss当然不下去。建议你先抽几十条训练样本看看loss有没有降，如果单样本loss能降但整体不降，那大概率是数据分布问题，试试把重复度高的样本去掉或者加一些跨文件的长序

这大概率是MCP侧窗口裁剪策略的问题，跟微调关系不大，查查服务端有没有配轮次压缩或摘要逻辑。

3e-4对LoRA来说偏高了，试试1e-4或者把数据混点通用代码进去。