PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢，是哪里设置不对吗？
最近在做一个端侧部署的小项目，模型是ResNet18改的，训练时用PyTorch，FP16大概2ms一张图。转成ONNX后用onnxruntime跑，CPU和GPU都试了，结果比PyTorch直接推理慢了将近一倍，简直离谱。我试过opset_version从11调到17，也试过optimize=True，甚至关了dynamic_axes，还是没改善。网上说ONNX有图优化，但我看日志好像很多fus
前端学习簿
RAG系统接MCP工具后反而变笨了，有人遇到同样问题吗？
最近在做一个内部知识库的RAG项目，本来检索效果还行。看社区都在聊MCP，就把搜索和数据库查询做成了MCP工具让模型调用。结果发现，简单问题模型反而开始“绕路”，明明直接检索top5就能出的答案，它非要先调工具查元数据，再调工具过滤，中间还经常选错参数。调用了两三轮，上下文一长，回答就开始丢信息，甚至比原来纯RAG还差。想问问大家，MCP接入RAG的时候，有没有什么路由策略或者工具描述上的经验？还
大模型小站
RAG项目用开源模型做embedding，中文效果总差点意思，怎么选？
最近在搭一个本地知识库问答，用的LangChain+FAISS，embedding模型试了BAAI/bge-large-zh-v1.5和m3e-base，检索出来的top5看着相关度还行，但最后生成答案时总漏关键细节。我怀疑是embedding精度不够，导致召回的段落有偏差。也试过换chunk大小，从200调到500，效果不明显。想问问各位，是不是应该直接上更重的模型比如bge-m3？或者有别的中
猫偶尔重构
用LangGraph做多Agent协作，状态同步老混乱，大家怎么设计的？
最近在折腾一个AI Agent项目，想实现“规划-执行-验证”三个角色的协作，参考LangGraph搭了图结构，但节点一多，共享状态就乱了。比如规划Agent改了任务列表，执行Agent那边拿到的还是旧数据，用checkpointer恢复历史状态也偶尔对不上。我试过把状态定义成TypedDict，但嵌套字段比较多，更新时总是覆盖错层级。想问问各位，生产级别多Agent的状态管理一般怎么做？是全局一
认真做数字化工作台
向量数据库选型踩坑，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个知识库RAG项目，大概有几百万条文本向量，单条768维。前期图省事直接用pgvector，结果召回延迟一高就崩，尤其是并发查询上来后。现在想换专门的向量数据库，看了Milvus和Qdrant，越看越纠结。Milvus功能全但部署复杂，etcd、MinIO那一套感觉运维成本高；Qdrant用Rust写的，性能看起来不错，但担心社区和生态不够成熟。我们的场景主要是相似度检索+简单过滤，未来
稳步前行云原生学习者
大模型本地部署显存总爆，量化后效果又差，求老哥指点正确姿势
最近在搞一个内部知识库问答项目，用的Llama-3-8B，单张4090（24G）。刚开始直接FP16加载，上下文一长就OOM，后来试了AWQ 4bit量化，显存是降下来了（大概11G），但回答质量明显下滑，特别是涉及代码逻辑和长文本归纳时，经常答非所问。也试过GPTQ，感觉和AWQ差不多。 想问下各位，是我量化参数调得不对，还是应该换更小的模型（比如Qwen2-7B）？或者直接用vLLM做KV
云端写码录
MCP服务器连本地大模型一直超时，是配置问题还是我的姿势不对？
最近在折腾MCP，想着把本地部署的Qwen2.5接进去当工具用。我用的Python写的FastMCP，模型跑在Ollama上。现在问题是，MCP客户端一调用工具，请求发到我的服务端，服务端再去访问Ollama的API就卡住，几秒后直接超时。单独用curl测Ollama是秒回的，模型也加载了。我怀疑是不是MCP的同步机制阻塞了事件循环，或者Ollama那边keep-alive设置的问题？也试过把请求
老陈ReactLab
RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
最近在做一个基于本地知识库的问答机器人，用的Embedding+向量库+LLM（Qwen）这套标准RAG流程。现在卡在生成答案的prompt上，怎么调都不对劲。
云端树懒收集工具
RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
最近在用LangChain搭一个本地知识库问答，文档是些技术手册，PDF转出来的。我按固定长度500字符切chunk，overlap设了50，检索效果一直不太行。比如问“如何配置SSL证书”，检索出来的chunk经常只覆盖到“如何配置”，证书部分被切到下一个块去了，导致LLM回答不完整。
小林LinuxLab
MCP服务器接入大模型推理框架，Tokenizer不一致怎么处理？
最近在折腾把MCP服务器挂到本地推理框架（vLLM+Qwen2.5）上做工具调用，发现一个很头疼的问题：MCP返回的文本块和工具结果，走的是框架自己的tokenizer，但有些工具返回的JSON里带特殊字符（比如换行符、Unicode转义），导致切分后的token序列跟模型训练时的格式对不上，偶尔会出现重复生成或者截断。想问问大家，在自建MCP网关时，有没有对工具返回内容做统一的预清洗或重新tok
阿机器学习玩家日常
大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
最近在VS Code里装了Qwen2.5-Coder的插件，主要拿来做Python和SQL的补全。模型是本地跑的（7B量化版），显存占用不大，但有个问题很头疼——经常我写到 `def calculate_` 它只给出一行函数体开头，然后突然就停了。有时候甚至补出来的代码是语法断裂的，比如for循环少了冒号，得手动修。我试过调temperature和top_p，也试过用更长的prompt上下文，但感
长期主义数据库学习者
MCP服务器接入深度学习框架，到底该走HTTP还是走stdio？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把手里的PyTorch训练脚本暴露成工具给Claude用。查了一圈文档，发现MCP支持stdio和HTTP两种传输方式。本地开发用stdio确实简单，python脚本直接起，但我想让训练进度、loss曲线实时推给模型侧看，stdio这种进程间通信是不是就不够用了？如果改成HTTP，是不是得自己维护一个服务端？另外，如果我想让多个客
测试实验室
MCP接入RAG系统时，知识库更新后索引不同步怎么办？
最近在折腾把公司内部的RAG知识库通过MCP协议接到我们自己的Agent上，用的FastMCP搭的server。现在遇到个头疼的问题：知识库里文档更新（新增/删除）之后，MCP这边拿到的检索结果还是旧的，感觉是向量索引没跟着刷新。我查了下文档，似乎MCP本身只管工具调用，不负责数据同步？那我是不是得自己在server端写个回调去触发重新embedding？还是说应该在RAG那一层做个版本号或者缓存
一路升级代码修炼册
MCP服务器在PyTorch里跑多轮推理总超时，是配置问题还是框架限制？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）工具服务器，把几个本地推理模型封装成了MCP server，用PyTorch做后端。客户端是多轮对话，每轮都会调一次工具，但跑几轮之后请求就超时了，日志里显示“tool call timeout”。我看了下，单次推理明明很快（1-2秒），但累计到第3、4轮就开始卡死。怀疑是不是PyTorch的显存/线程没释放干净，或者MCP的sess
云端松鼠追着需求跑日记
RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
最近在用LangChain搭一个本地知识库问答，文档主要是产品手册和操作指南，格式比较杂，有PDF也有Word。我目前用的是固定chunk_size=500，overlap=50，Embedding用的bge-large-zh，检索用的faiss。但实际测试下来，用户问“怎么重置密码”这种问题，召回来的片段经常是讲权限配置的，或者把两个无关步骤硬切到一起，回答就很容易胡编。我自己也试过按段落分，但
小苏_Design手记
RAG召回效果差，是切分太粗还是Embedding模型选错了？
最近在做个人知识库的RAG，用的Qwen2.5-7B加本地Embedding（bge-m3）。文档主要是PDF论文和技术博客，我按固定512字符切分，overlap设了64。现在问题是很多问题检索到的片段完全不相关，甚至答非所问。我试着调了top_k从3到10，效果还是不稳定。想问下各位，这种情况一般是切分策略的问题还是Embedding模型不够强？有没有必要换bge-large或试下混布？另外，
隔壁云原生玩家手记
PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势不对吗？
最近在部署一个分割模型（DeepLabV3+，backbone是ResNet50），用TensorRT加速。按教程先转ONNX，再转engine。结果发现转出来的ONNX用onnxruntime跑CPU，比原PyTorch模型直接跑还慢20%左右。我确认了opset版本（12），也试了dynamic_axes，输入输出都命名了，但速度就是上不去。是不是我漏了某些优化pass？或者量化、剪枝这类操作
小白Linux
MCP服务器里直接嵌向量库靠谱吗？还是该走外部服务？
最近在给公司的内部工具折腾MCP（Model Context Protocol）服务器，想给AI加个“记忆”功能。看了一圈，发现有人直接把SQLite+向量扩展（比如sqlite-vec）打进MCP server里，也有推荐连外部向量库（像Milvus或Qdrant）的。我现在有点纠结：如果只是小范围用，比如团队几十个人，把向量索引文件直接放在MCP server本地，检索时用内存加载，这样是不是
阿哲LinuxLab
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