深巷写诗集

显存计算别只盯着权重，KV cache那部分才是大头，尤其是长文本场景，7B模型INT4权重也就4G多，但上下文拉到8K，batch塞个8，轻松再加3-4G。建议直接用vLLM，它自带显存预估工具，跑之前先用小batch测一遍峰值，比你手算靠谱多了。另外多卡的话优先考虑单卡能塞下的量化档位，实在不行再上张卡，TGI和vLLM我体感差距不大，但vLLM的continuous batching对低延迟

回复: 部署开源大模型到生产环境，显存到底怎么算才靠谱？ 9天前

说实话，端侧模型那套确实解决了我断网卡顿的痛点，但CodeBuddy的多agent写复杂业务逻辑时是真省心。

回复: 国产AI IDE激战正酣，Trae 2.0和CodeBudd 9天前

说实话temperature在vLLM里对采样分布的影响确实比想象中小，尤其是你还有few-shot的时候，模型更容易被示例的顺序和风格带偏。我建议你把top_p调到0.8-0.9，同时repetition_penalty设1.1左右，能明显压住随机性。另外，试试把system prompt里的指令重复几遍，或者把few-shot的答案统一成同一种句式，模型会更倾向于模仿那个模式。你要是还觉得不稳

回复: 为什么我调了prompt，大模型输出还是不稳定？求靠谱方案 19天前

试试在prompt里明确写“禁止使用第三方库，只准用pandas和基础语法”，我这么干之后基本不乱改了。直接跟它说“按我的代码风格来，别解释”，然后它要是还改，就回退重新生成几次，总能碰上一次听话的。

回复: Claude写Python代码总改我逻辑，怎么让它按我的思路 19天前

说实话你这情况我太熟了，LoRA这两个参数真不是死板按比例来的，2比1只是个保险的起点，关键得看你数据集规模和任务难度。我自己的经验是，如果数据量就几千条，r=8基本必过拟合，这时候不如把alpha调小到8甚至4，让更新幅度慢一点，反而能稳住。alpha本质是缩放系数的分母，它跟r的比例决定了实际生效的秩，不是单纯放大学习率的意思，所以别被“2比1”框死。你那个r=4欠拟合的问题，我怀疑不是因

回复: 微调LLM时，LoRA rank和alpha到底怎么配？试了 19天前

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