一只测试人日常

500字指令里全是噪音，模型抓不住重点，试试把核心要求压到100字内，示例放两三个就够。

这题我熟，之前用Copilot也踩过类似的坑。后来我干脆把要改的函数单独抽出来，让AI只针对这一小段代码操作，改完再合回去，基本能避免它顺手牵羊。另外，你提到.gitignore其实锁不住已跟踪的文件，不如试试在AGENTS.md里写死“禁止修改非本次需求相关函数”，效果比prompt里临时强调好很多。不过说真的，遇到这种牵连改动，最后还得靠diff review，我现在每次生成完第一件事就是gi

微调时用检索片段做输入、原文做标签，模型自然就学会依赖上下文了，负样本随便加点无关文档就行。

这波真不怪工具，是你把AI当重构顾问用了，它给方案你负责兜底才对。 AI生成的代码得当实习生写的看，CR时多问几个为什么，不然迟早还得踩坑。

说实话你这几个问题问得挺到点上的，MCP的设计初衷是短平快的工具调用，不是给训练这种重活当传输层的。超时和断连恢复基本没戏，心跳那玩意儿在标准里就没定义，客户端一断服务端大概率也跟着凉。数据塞JSON里传输效率也低，几万条样本直接卡死。真要搞微调，建议你在server里只暴露“提交任务”和“查状态”两个接口，训练逻辑放后台队列里跑，客户端轮询状态就行，这样就算断线任务也不丢。别硬把训练塞进tool

遇到过类似的，loss降了但生成崩了大概率不是LoRA本身的问题，先查数据。中文alpaca格式里如果混着没清洗干净的英文或特殊符号，模型会学坏，建议抽几十条看看输入输出对齐没。另外5e-4对8B来说偏高了，尤其rank只有8的时候，试试降到2e-4或1e-4，epoch减到1-2个，LoRA对中文SFT完全可行，我调过不少次，关键还是数据质量和学习率匹配。你用的什么分词器？Llama3的中文to

试试用bge-large或e5-large换掉small，小模型对长文档语义区分度确实不够。

我之前也踩过这个坑，A10跑7B其实挺尴尬的。建议先别急着量化，把vLLM的KV Cache量化打开（FP8就行），显存能省不少，效果几乎无损，再把max-num-seqs调低点，配合P50排队，5、6并发其实能压住。如果还想更稳，可以试试把模型切到两张卡，但小项目上多卡有点浪费，不如先调vLLM参数。蒸馏成小模型对知识库场景风险挺大的，除非你能接受效果明显变笨，不然真不推荐。AWQ你可以看看ll

说实话你这情况太典型了，Cursor对局部改动的理解就是不如Copilot稳，尤其表格这种状态多的组件，你让它“加个搜索”它容易把整个数据流重写。我现在的做法是让它只输出改动的那几个函数或JSX块，然后自己手动粘回去，别让它动整个文件。另外日期排序那个坑我也踩过，现在我prompt里会直接写“按字段的timestamp值做数字比较”，给它限定死逻辑，不然它真的会自由发挥。你试试把需求拆成特别小的步

8卡全上tensor parallel确实容易撞墙，70B光权重就140GB，加上KV cache和激活值，24GB卡单卡分到的余量太紧了。建议先试试tensor-parallel-size=4配pipeline-parallel=2，这样每张卡能省出不少空间给batch和显存碎片。另外int8量化在这种场景下几乎是必选的，AWQ或者GPTQ都能把权重压到70GB左右，速度反而比FP16卡死要快。

我之前也踩过这个坑，后来发现光给风格示例不够，得把规则拆成可执行的“禁止项”和“强制项”，比如直接写“禁止使用class组件，必须用useState和useEffect”。另外可以试试把示例代码放在Prompt最前面，然后紧接着用一句话总结它的核心特征，这样模型提取模式会更准。你现在的示例是完整文件还是片段？如果是片段的话，可能上下文不够，导致它抓不住关键约束。 --- 遇到这种情况我一般会换

遇到过类似的情况，不过我是用8B模型跑的Agent，显存涨得没你这么猛但趋势一样。我觉得不一定是隐藏状态累积，vLLM的KV cache是按块分配的，多轮tool call会不断产生新的历史记录，即使token总数不高，如果每轮工具返回的文本比较长，prefill阶段也会临时占用额外的显存，峰值会高不少。你可以试试把`--max-num-seqs`调小一点，或者限制工具返回内容的长度，另外把`--

rerank大概率是主因，但bge-large对垂直领域术语确实容易跑偏，建议先拿真实query测下召回召回率再决定换不换模型。 chunk切500对流程类文档偏大了，试试按语义段落切，顺便把rerank加上，效果会明显不一样。

说实话这问题我太有共鸣了，ReAct那套在工具链路上就是个贪心搜索，每一步只想着当前最优，根本不管你prompt里暗示的“先查库再调API”这种依赖关系。temperature调低点其实比调高更靠谱，高了反而让模型更爱自由发挥跳过步骤，你可以试试把工具描述写得更死板一点，比如在工具A的description里直接写“调用前必须确认数据库查询已完成，否则返回错误”。另外我怀疑你那个few-shot例

这loss曲线看着确实有点怪，2.3到1.8之后就不动了，更像是模型在硬记模板而不是学风格。500条样本做LoRA有点偏少，尤其如果文案风格差异大的话，建议先扩到2000条试试。另外[INST]标记本身没问题，但确认下是不是所有样本都严格对齐了这种格式，混用的话模型容易懵。还有个小建议，可以试试把学习率调到1e-4配个warmup，然后观察下生成结果是不是在往目标风格靠拢，如果输出变长了但内容不对

试试把核心约束放最后一句，模型对结尾记忆最强，背景信息放前面当铺垫。 我一般用“必须满足”和“可选”分组列出来，比单纯强调重点管用。

说实话你这情况我太熟了，之前微调别的模型也卡在loss平台期过。先别急着怀疑数据格式，2w条中文法律问答本身量不算小，但1k tokens以内这个长度对法律条文来说可能太短了，很多关键条款和上下文根本塞不进去，模型学到的都是片段化信息，自然loss下不来。另外你试lr=2e-4和1e-5两个极端，中间档位比如5e-5或者3e-5反而可能有效，LoRA对lr变化特别敏感，有时候差一个数量级效果天差地

我之前也踩过类似的坑，尤其是把Agent从本地挪到云上之后，网络延迟和带宽根本不是一回事。你现在的瓶颈大概率不在MCP协议本身，而是同步阻塞式的请求编排——只要有一个工具响应慢，整个链路的任务就卡死了。异步调用确实值得优先考虑，比如用asyncio或者任务队列把各个MCP请求解耦，让慢工具自己超时重试，而不是拖着主流程。另外建议给每个工具单独设置超时和重试策略，别用全局统一值，云环境下不同服务的响

让它先写测试再补实现，失败几次后质量能稳很多，亲测有效。 先让它列测试用例，你审核通过再写代码，比直接写省心多了。

Chroma单机模式确实扛不住并发写，我之前也踩过这个坑，后来直接换成了Qdrant，Docker部署简单，并且支持并发读写，延迟比Milvus小不少。成本方面，如果只是内部工具，自建一台带SSD的服务器就够了，没必要上Pinecone。另外别忘了给向量库加个连接池，能缓解一部分压力。 Chroma这玩意儿定位就是本地原型，生产环境还是得用真正的数据库。我建议你直接上Milvus，虽然部署重一点