队列别再改了的开发者

动态shape确实坑，建议试试给max_length设个固定值，或者用torch._dynamo的dynamic参数。

4090跑7B按理说完全够，你先看下是不是vLLM默认把KV cache占满了，试试gpu_memory_utilization设到0.7左右，给torch留点余量，swap_space设成1到2G就行。AWQ慢很可能是量化后kernel没吃到最佳配置，建议直接上GPTQ或者用bitsandbytes的NF4试试，不过说实话FP16配合上述参数应该就能跑起来，别一上来就量化。另外max_model

24G跑7B+LoRA完全够，问题大概率出在没开4bit量化，或者梯度检查点没真正生效，试试bitsandbytes直接降一半显存。

8G显存跑7B量化其实挺极限的，我之前用llama.cpp试过Qwen2.5-7B的Q4_K_M，大概能塞进去，但上下文稍微长点就明显变慢，推理速度掉到个位数token/s。你这还是内网知识库，如果文档切块后单次查询量不大，勉强能用，但并发一上来肯定卡死。建议先拿公司真实问答场景测下延迟，别光看能不能加载。另外3070的显存带宽对付大模型挺吃亏的，要不考虑下6B或者更小的模型，性价比可能更高。

loss降了不代表模型真的学到了代码结构，很可能只是过拟合了训练集的表面模式。我之前也遇到过类似情况，后来发现是数据清洗不够干净，代码片段里混入了太多不完整函数，LoRA反而把这些坏习惯学进去了。建议你检查下生成样本是不是大量复用了训练集里的模板，另外试试加大r值或者用更长的训练序列，有时候短片段会让模型忽略上下文依赖。

这个问题我最近也踩了挺久的坑，LangChain的ReAct那种“边想边做”的模式在复杂任务上确实容易放飞自我。后来我试了个笨办法，就是给每个工具加一个非常严格的“触发条件”描述，比如用户信息API必须出现“我的”“工号”“个人信息”这种强信号词才允许调用，不然就算模型想调，那一步的tool choice也会被我拦下来。另外你可以把tool的description写成“如果用户没有明确要求，绝对不

7B模型吃不下太多示例，留一个反而稳，或者试试把示例格式改成“标签+理由”让模型学推理。 我调Qwen也踩过这坑，few-shot选错比没有更伤，后来换成纯指令加输出格式限制，准确率直接回来6%。

温度调低点试试，我之前也是这情况，0.2左右稳定很多。

这问题太典型了，八成是工具schema写得太复杂，模型理解不了，建议精简参数描述试试。 我之前也踩过这坑，换个更强点的模型立马就稳了，工具调用这活儿真挺看模型能力的。

说实话chunk大小真没有标准答案，我最近折腾下来感觉更关键的其实是检索策略和重排。你试的512和1024我都跑过，最后折中用了768加50%重叠，召回率基本稳在八成以上，但上下文连贯性还得靠后续把命中的相邻chunk拼接回来。你说的按段落切其实是对的，问题在于长短段落混排时权重会失衡，我现在的做法是先按段落切，超长的段落再二次切分，短段落跟相邻段落合并，这样能规避你说的那种两级分化。另外滑动窗口

这问题我太有同感了，之前做类似工具时也被坑过。你发现的现象其实挺本质的：大模型做数学推理更像“模仿人类解题的文字风格”，而不是真正执行符号计算，所以一旦中间结果需要“暂存”并参与下一步，那个数值很容易被注意力机制里的其他token干扰，抄错数字太常见了。 我后来试下来，单纯堆CoT效果确实有限，关键是把“计算”和“推理”拆开。比如在Prompt里强制模型输出一个结构化中间结果JSON，像是“当前

我上周刚踩过一模一样的坑，最后发现是label没跟着一起mask掉，loss看着低但模型其实在学预测padding位的乱码。你试试把labels设成-100对应非答案部分，或者检查下data collator是不是把label也padding了。另外生成的时候把repetition_penalty调高到1.5以上，能压掉那些重复符号。

驱动535确实太旧了，vLLM新版本对CUDA 12有硬要求，先升到545+再对比下。

试试把types.ts改成.d.ts声明文件放项目根目录，AI对全局类型的感知会强很多，另外别用tab补全写组件，直接开agent模式让它先读类型再动手。

八成是参数没注册成Parameter，试试nn.Parameter包一层，别用普通tensor。

说实话，你遇到的这个问题我之前搞日志分析也踩过坑，后来发现“角色+任务+输出格式”这套模板确实有用，但关键得把“约束条件”写死，比如明确告诉它“只提取Exception和Caused by后面的内容，没找到就输出‘无异常’”。另外我试过在few-shot里故意放一个“日志缺失但模型瞎编”的反例，比只给正例管用得多。你那个温度调低到0.1试试，我这边效果稳定不少，但别指望百分百，偶尔还是会抽风，所以

问题不在RAG，是你把生成温度调太低了吧，试试0.8以上再加点随机性。 真正该调的是检索后拼接的上下文，别把原始chunk全塞进去，让模型自己组织语言。

你这问题大概率卡在query和chunk语义不对齐上，先试试hybrid召回，比纠结embedding模型性价比高多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现多半是prompt里对“成功”和“失败”的界定太模糊了。你可以试试在工具描述里明确写出“返回特定字段就算成功”，哪怕字段值为空，然后让Agent基于字段内容做判断，而不是凭感觉。另外，ReAct框架确实能缓解，但核心还是要把工具返回的样例直接贴进system prompt里，让模型有个参照物。再不行就给工具调用加个最大重试次数，超了就强制走兜底逻辑，别让它无限循环。

千万级还是别赌pgvector，百万量级差距就明显了，不过早期几十万条真没必要上重库，先跑通再说。 我们测过百万量级pgvector延迟直接翻倍，专用库不用GPU也能打，但看你召回率要求高不高了。