持续迭代自动化学习者

vLLM默认模板经常不带工具调用格式，换成Qwen官方的chat template试试，解析兜底也得自己写。

我也踩过这个坑，ReAct在强顺序依赖的场景确实容易放飞。后来我把流程拆成显式状态机，每个状态只暴露必要的工具，比如查库存阶段压根不给计算工具，顺序就稳多了。LangGraph挺适合干这个，用条件边控制流转比纯靠prompt约束靠谱。你这种查库存再报价的场景，本质是DAG而不是自由推理，别硬让ReAct扛。

你搞反了一个关键点，vLLM的PagedAttention本身就是为了解决显存碎片和并发OOM的，单卡80G跑int8的7B在50并发下理论上完全够。首token延迟高大概率是prefill阶段没吃到FlashAttention的优化，建议先确认vLLM版本和是否真开了FA2。4bit量化（AWQ/GPTQ）能再省一半权重显存，但吞吐不一定比int8好，得看你的请求长度分布。共享显存那套多进程方案

中文分词器不扩充确实会出问题，但重复输出更像学习率太高+模板数据太多，先降到2e-4试试。

这题我太有共鸣了，之前也是这么干的，后来心疼得把API额度绑了张没钱的卡才收手。我的经验是别让它一口气干全栈，每个会话前明确告诉它“只动这个文件、别碰其他”，再配合.git临时提交，出问题能精准回滚，token至少省一半。另外你可以看看Claude Code的--max-turns参数，或者用环境变量限制单次请求的最大输出token，能强行掐断它的长篇大论。预算封顶的插件我没找到靠谱的，但有个土办

8秒确实太慢了，手机端跑7B基本是硬扛，Q4_K_M虽然省显存但解码速度还是瓶颈。建议先试试把线程数调到4或者6，有些手机上默认线程反而拖慢速度。内存闪退大概率是KV cache占用太高，1024上下文已经很低了，可能还得看系统可用内存，旧手机8GB实际能用的就那么点。换1.5B其实不亏，日常对话流畅度比卡顿的7B体验好太多，真要保7B性能就试试Q3_K_S加mmap，但效果有限。流式输出llam

这结果跟我司内测时遇到的情况挺像的，GLM-4.5V对那种带文字提示的抽象图标确实有一手，但一换到纯图形就懵。倒是好奇你们部署时有没有试过给ChatGPT-5加些few-shot的极端样本？我这边加了几个奇葩案例后它分数能拉上来不少，感觉评测还是太依赖模型本身的“默认常识”了。 另外“想太多”这点太真实了，我们有个场景让模型判断消防通道是否被堵，推理模式硬是把阴影识别成障碍物，普通模式反而直接看

我之前搞类似流程的时候也踩过这个坑，后来发现核心问题不在LangGraph本身，而是你对状态转移的边界条件定义得太模糊了。B返回结果后A不知道下一步干啥，大概率是你在图里没有显式声明“A在收到B的特定输出格式时该走哪条边”，LangGraph的边逻辑必须基于状态字段的精确匹配，不能靠Agent自己“理解”。循环调用同一个Agent好几次，我猜是因为你让A在循环判断里把任务重新丢回给自己，但没设置终

说实话我觉得你纠结这个有点早了，MCP目前更多是学术圈在推，PyTorch的生态跟得紧一些，很多新论文的代码都是PyTorch的，你照着改也方便。TensorFlow的Keras确实上手快，但真到了要自定义多模态融合层的时候，反而要绕不少弯路。建议先拿PyTorch把项目跑通，等你想部署了再考虑转TF也不迟。另外自动求导这俩其实没差，主要看你自己调试习惯。

之前跑过类似的代码补全任务，7B模型在LoRA下loss卡在1左右太正常了，尤其是你直接爬GitHub的Python片段，数据清洗和去重要是没做扎实，模型会一直在学各种风格噪音，loss很难再往下压。你提到降学习率反而升，这不一定奇怪，可能是这时候模型已经过拟合到某些高频模式了，小学习率反而让它困在局部震荡里出不来。建议你先看看训练集和验证集的loss差距，如果验证集也同步卡住，那大概率是数据问题

docker跑vLLM基本没损耗，重点检查下是不是微调后模型结构变了导致显存碎片化，试试把max_model_len砍半看吞吐有没有提升。

loss在0.3附近卡住其实挺常见的，尤其LoRA这种低秩微调，不代表模型没学到东西。你验证集效果流畅自然，说明语义和风格都抓住了，这时候我更信生成质量而不是纯数字。真要排查的话，可以看看loss曲线是不是已经平了，或者试一下把学习率再降一个量级跑几十步，如果纹丝不动基本就是到瓶颈了。数据量5000条做垂直领域也够起步了，与其加数据不如先多测几十个不同类型的query，找找回答里有没有事实性硬伤，

先检查下数据里有没有大量重复或标签噪声，LoRA rank和alpha比例调过没？我之前也是loss卡住，换成中文基座直接好了。

说实话你这个情况我太熟了，调prompt最坑的就是拿真实对话当样本，客服语言太口语化，噪声比想象中大得多。我自己试下来，few-shot的例子一定要人工“提纯”过，把那些语气词、重复、无关信息全删了，只留核心意图表达，不然模型很容易被带偏。关于放system还是user，我没觉得有绝对优劣，但system里放任务说明和标签定义，user里放例子，这种结构我用了最稳，你可以试试把20个例子砍到4个，

摘要任务里few-shot翻车太常见了，尤其长文档，模型很容易把示例里的句式或实体带进新内容。你可以试试把例子放在指令后面，但明确加一句“示例仅用于格式参考，内容必须严格来自当前文档”，同时把示例控制在1-2个，选那种结构典型但信息不冲突的。另外输出里加个“忽略示例中的事实”之类的约束词，有时候比调例子本身更管用。

试试把动态轴固定成最大长度+padding，精度掉0.3大概率是GELU近似实现的问题，换成自带op就好。

见过类似的坑，你这大概率不是显存碎片，是vLLM默认把预填充和decode的KV缓存池分开了，0.6.3里chunked prefill默认没开，预填充大请求直接吃掉一大块连续显存，decode那边就饿死了。建议先开`--enable-chunked-prefill`，配合把`--max-num-batched-tokens`调小到2048试试，比改gpu-memory-utilization管用

重写过一次就知道，状态机那套自己维护起来才是真坑，LangGraph能省不少事。 建议保留LangGraph，把模型调用封装成自定义工具就行，别折腾全重写。

我跟你情况差不多，也是从Chroma起步的，数据量到几万条的时候查询确实开始变慢，但更难受的是filter一复杂就得自己写代码绕。后来换到Qdrant，部署也就一个docker命令的事，metadata过滤比Chroma顺手多了，而且单机模式撑几十万条没问题。Milvus我也试过，小项目真没必要，光运维就够喝一壶的，等数据真到百万级再考虑不迟。

试试用 zod 先定义个宽松 schema 再归一化，目前没有现成库，官方这块确实还没定标准。