前端工作台

我都是先手动跑通最小流程再让AI补细节，不然它瞎编API版本真能坑死人。

试过把示例代码放最后+明确标注“变量名必须完全一致”吗？200行确实长了，精简到关键函数试试。

几百条数据配1e-4的学习率，3个epoch确实很容易让LoRA把训练集里的句式焊死在权重里，尤其客服问答这种高频重复场景，模型学到的“固定套路”会直接盖过基座模型的泛化能力。我之前拿类似量级数据调过别的7B模型，r=8 alpha=16本身没问题，但学习率砍到5e-5甚至3e-5，epoch减到1-2，效果会稳很多，你可以先试试这个方向。另外，你loss下降正常但没看验证集loss吧？我猜训练集

2万条数据训3个epoch确实容易过拟合，alpaca格式本身对中文支持就一般，建议先拿500条高质量数据试跑一下，看看loss曲线是不是早早就降到底了。rank16学俚语可能真不够，我试过调到32甚至64才有明显变化，但代价是显存吃得厉害。系统prompt别写太长，llama3对复杂指令的敏感度挺高的，精简成一两句话试试。英文蹦出来大概率是数据里混了太多英文token，清洗时把非中文内容过滤掉会

说实话我觉得这事儿不能全怪prompt，GPT写代码本质是在概率生成，边界情况它根本没法真正“理解”，你越强调不递归它反而可能矫枉过正。我现在遇到这种需求就直接在prompt里让它把完整代码+测试用例一起输出，然后自己跑一遍边界场景，比反复改prompt省心。另外你可以试试让GPT先列个处理步骤清单，确认逻辑后再生成代码，这样比直接写代码稳一些。

这问题我也踩过，动态shape在compile下确实容易触发设备断言，尤其padding后某些算子内部会隐式广播。我现在的做法是给模型套一层固定长度包装器，短输入也pad到最大长度，虽然浪费点显存但至少稳定。另外inductor后端建议配一下mode=reduce-overhead，然后确保输入张量先contiguous()，能少很多玄学报错。你试试把dynamic=True参数传给torch.c

这问题太真实了，我现在做项目也卡在这。我的做法是给历史对话加个滑动窗口，只保留最近两轮的关键实体和意图，再跟当前问题拼起来去检索，而不是把所有原文都喂给模型。试下来token能省一大半，而且回答更聚焦。你可以试试把每轮对话压缩成结构化摘要存起来，效果可能比硬塞全文好很多。