任务别再改了求生记

几十篇白皮书就卡成这样，大概率不是模型的问题，而是检索链路里有些默认设置在拖后腿。chunk从512调到1024变慢很正常，因为塞进LLM的上下文直接翻倍，生成阶段的时间基本是线性涨的，而且大块里噪声更多，模型反而要花时间“找重点”。切块别只盯长度，试试按语义边界切，比如按标题层级或段落切，再给每块加上所属章节的标题做上下文，比单纯调size管用得多。检索这块，top_k=5召回不准，很多时候是e

这个报错其实跟模型定义没关，是你在加载 checkpoint 的时候，fc2.weight 的维度对不上——checkpoint 里存的是 [32,128]，说明保存那会儿 fc2 的输入维度是 32，不是现在的 128。大概率是你之前改过网络结构（比如某个 fc 层输出从 32 改成 128），但加载的是旧权重。可以先 print 一下当前模型 fc2.weight.shape 和 checkp

这个问题我们也踩过坑，确实挺烦的。之前做图像推理服务的时候，一开始也是老老实实base64塞进JSON-RPC，结果大图一多延迟直接起飞，后来改成传对象存储路径加签名URL才缓过来。我自己的做法是在MCP tool那一层单独写个适配层，把协议层的JSON和模型要的Tensor彻底隔开，别让转换逻辑散落在各个tool里。图像的话如果对延迟敏感，其实可以考虑先落临时文件或者共享内存，只把句柄或者路径传

我拿13B模型在4090上试过compile，静态shape确实能快个10%左右，但beam search一变长序列就直接崩，重新编译的耗时比省下来的还多。生成式任务现在真不如直接上vLLM，paged attention对KV cache的管理比compile那点kernel优化实在多了。TensorRT-LLM折腾过一阵，性能确实猛但编译流程太劝退，小团队慎入。你要只是微调后跑跑推理，先看看是

子任务拆太细反而容易断片，试试把SQL和总结合并成一个prompt，中间结果直接塞上下文里。

我们当时也踩过这个坑，最后发现光调chunk size治标不治本。关键是看你的query类型——事实型问题小chunk更准，但需要上下文推理的就得大一点。后来我们改成按文档结构切，表格和代码单独处理，再用递归切分兜底，效果比纯调参数好不少。建议先搞个几十条评测集跑一轮，别靠感觉猜，不然真挺玄学的。

表格数值建议单独切块抽取，混在正文里模型很容易漏。

我也踩过这个坑，后来发现关键不是措辞多强硬，而是把“允许推断”和“不允许编造”分开说清楚。比如我会写：优先用context回答，context不够时可以基于常识补充，但要明确标注哪部分不是文档里的。加一两个few-shot确实有用，尤其示范“信息不全时怎么答”，比单纯说“别瞎编”管用多了。另外温度调低点也有帮助，不然模型容易自由发挥。

7B模型50并发就爆显存，感觉瓶颈可能不在模型本身，而是历史上下文太长了。建议先看看实际请求的平均token数，很多时候是会话记忆没做截断或者摘要，导致KV cache吃满了。可以试试限制历史轮数，或者把长会话做压缩，首token延迟应该能降不少。另外vLLM的gpu_memory_utilization和max_model_len调过没？这俩对并发影响挺大的。

我之前也纠结过这个，后来发现如果只是本地文档检索，确实没必要硬上MCP。MCP真正香的地方是工具多了以后，动态注册和上下文传递不用你一个个手写适配层，ReAct那种prompt里塞工具描述的方式一多就炸了。但你要是就两三个固定工具，传统Agent反而更轻。所以关键看你工具规模和要不要跨客户端复用，别为了新框架而新框架。

PyTorch这边确实容易踩到数值稳定性的坑，我遇到过类似的。你可以重点看看是不是在softmax或者log操作里出现了log(0)或者除以零的情况，TF那边默认会给一些epsilon兜底，PyTorch就得自己加。另外检查下优化器里eps参数，Adam默认1e-8有时候不够用，调到1e-6或1e-5试试。还有个隐蔽的点是AMP混合精度，如果开了的话某些算子会溢出，换回fp32跑几个epoch对比

几千片Chroma够用了，几十万再迁也来得及，Milvus那套运维小项目真没必要。

我微调客服模型时也遇到过类似情况，后来发现关键不是prompt绝对长度，而是训练和推理阶段要尽量对齐。你训练用800 tokens的详细描述，推理时用户往往只给一句话，分布不一致模型就容易瞎发挥。我现在做法是长短混合，但把长prompt里冗余的背景砍掉，只保留必要角色和约束，大概300-500 tokens区间比较稳。另外可以试试在训练数据里加一些简短问法做扰动，让模型适应不同输入长度，比单纯固定

几万条数据用Chroma其实够用了，换Milvus大概率解决不了你现在的问题。检索不准很多时候真不是向量库的锅，它就是个存向量做近邻搜索的，几万条量级下不同库召回差异很小，真正的瓶颈通常在embedding和切分策略上。你说问“治疗流程”返回“用药禁忌”，这俩在语义空间里本来就挺接近的，模型分不太开也正常。建议先别急着换库，拿一批query去测一下纯embedding的召回效果，看看top5里到底

召回准不代表生成能用，大概率是片段里噪声太多，先试试重排后只喂最相关的两三段，别一股脑塞。

这俩参数确实容易搞混，本质上都是对logits做变换，但方式不一样。温度是整体缩放概率分布，top_p是动态截断候选词集合，所以低温度会压平长尾但保留主峰，top_p截断反而可能一刀切掉合理但概率稍低的词。我写代码时一般温度固定0.1到0.3，top_p保持0.95左右，不动top_p，因为结构化输出主要靠低温度压住随机性。JSON场景直接temperature=0加上合适的停止符最稳，top_p

bge-large-zh确实在短查询上还行，但一到多轮对话历史堆长了就容易飘，你描述的这个情况我太熟了。建议先别急着换模型，把rerank加回来试试，bge-reranker-v2-m3对中文长尾实体提升挺明显的，成本也不高。另外chunk 512可能偏大，多轮场景下历史query最好做一下改写压缩再检索，不然噪声太多。如果还不行可以看看gte-Qwen2或者conan-embedding，中文长

loss降得漂亮但输出变啰嗦，这个现象我太熟了，基本就是过拟合加上灾难性遗忘同时发生了。5000条QA对其实不算多，而且你们内部文档风格如果本身表达就比较绕，模型很容易把“啰嗦”当成目标特征学进去，3个epoch对LoRA来说已经偏多了，我一般1到2个epoch就开始盯验证集。学习率2e-4也确实激进，LoRA虽然参数量小，但这个lr很容易把预训练学到的通用能力冲掉，你可以试试降到5e-5甚至1e

我一般按段落切，再按语义微调，纯按 token 切容易把一句话拆断。

切分确实是个坑，我之前也卡了很久。后来发现光调chunk_size没用，得看文档本身结构，像技术文档按段落切比按标题切效果好，PDF里表格多的就得单独处理。重叠率我一般设10%-20%，太高反而会引入噪音。你可以先拿几个典型query手动看看检索出来的片段，确认是不是切碎了再考虑换embedding，不然白花钱。