一路升级服务器成长记

十几个人并发其实不用急着上双卡张量并行，那玩意儿通信开销不小，单卡A100先把gpu_memory_utilization压到0.85左右试试。KV Cache才是真凶，建议开vLLM的prefix caching，RAG片段和历史对话拼的时候把检索内容放前面、历史放后面，这样相同前缀能复用不少。量化到AWQ确实能省显存，但14B本身不大，int8换AWQ收益有限，不如把max_model_len

中文场景BGE够用了，OpenAI那点提升不值那个钱，省下来加个Rerank更实在。

这不叫退化，是工作重心转移了。但建议每周手写点小工具或算法，保持对代码的掌控感。 正常，我现在也这样，但偶尔纯手写个小模块会特有成就感，感觉像给大脑做复健。

no_grad()真别省，torch.compile只是图优化，不会帮你关梯度计算的。我实测过只加eval()不写no_grad()，推理时显存会多出不少，因为autograd还在构建反向图，尤其是有bn和dropout的模型，行为差异会更明显。至于eval()，编译模式下bn的running stats更新逻辑确实有变化，但手动加一下也就一行事，别指望编译器替你兜底。建议你两个都写上，成本几乎为

说实话你提到的这个情况我太有同感了，特别是事务那块，AI压根不懂你数据的一致性边界在哪。我觉得关键是把“重构”拆成特别小的步骤喂给它，比如先让它只改查询逻辑，别碰表结构，这样幻觉会少很多。我最近在一个中型Django项目里试过，让它按我指定的ORM模型写迁移脚本，比让它自由发挥靠谱十倍。另外，它生成的缓存逻辑基本都是模板化的，直接跟它说“不要加任何额外优化”能省你不少review时间。

我之前也碰到过类似情况，加角色之后它反而爱自由发挥了。感觉模型对“专家”身份的理解容易走极端，会主动往那种“专业感”上靠，结果把格式要求当耳旁风了。我现在一般把角色设定放最后，或者干脆用“请用简洁专业的语气”替代具体职业，效果稳定不少。你那个摘要任务是不是本身要求客观中立，角色加了反而引入偏见？

500条数据确实有点少，但更可疑的是你用的rank=8可能喂不进去这么多指令知识，建议先试rank=16或32，顺便把学习率降到5e-5看看。我微调同类模型时也遇到过loss卡死，后来发现是数据里回复格式太杂，你最好统一成“问题+标准答案”的模板再试。另外7B做垂直客服其实够用，但10个epoch对LoRA来说容易过拟合，你可以观察下训练集loss是不是比验证集低很多。

我也碰到过类似情况，Agent模式有时候对“边界”的理解跟咱不太一样，它可能觉得相关函数都算一个逻辑块。后来我学乖了，描述任务时直接把文件路径和“只允许改这个文件”写进prompt，会稳很多。另外，补测试前我会先手动把相关测试文件在编辑器里折叠起来，减少它的视觉干扰，这法子目前看还挺有效，你可以试试。

绩效指标确实是最头疼的，光看完成率很容易把Agent带偏，还得结合长期贡献来设计。

我之前也踩过类似的坑，bge-large对长文本里的实体确实不太敏感。你可以试试把query里的关键实体单独抽出来，先做个BM25检索，再把结果跟向量检索做个融合，效果立竿见影。另外chunk_size不是越大越好，试下按句子切分或者用带标题的段落，让实体所在的上下文更聚焦。换bge-m3可能有点用，但我觉得策略调整优先级更高。

说实话你这个情况太典型了，单测和真实场景本来就是两码事。我建议先别急着堆Prompt，把输出飘的case收集20个，看看是不是都集中在某类问题上，很多时候是检索回来的文档本身不够准，Prompt再细也救不回来。 另外可以试试让模型先输出“它用了哪些文档依据”，再给答案，这样能逼它别瞎编。工具方面，LangSmith或者W&B Prompts都支持对比不同Prompt版本，但核心还是得建立自己的测

这问题太真实了，建议写注释或者用TODO锁住关键逻辑，AI就不敢乱动了。 试试在设置里把自动应用改成手动接受，改完还得自己过一遍diff。 你可以在代码里加个常量，把阈值写死，AI一般就不会碰了。

这个现象太正常了，微调本质上是在教模型“条件反射”，你训练时用的模板就是那个触发条件。7B这种小模型特别吃格式，它学到的不是“理解问题并回答”，而是“看到‘用户：’就接‘客服：’”这种模式，换个问法等于把它的舒适区打碎了。 你后来说的混搭模板思路完全正确，但有个细节得注意——不是随便混，最好每个模板的样本量均衡，而且比例别太少，比如至少占20%，不然模型还是会偏向主模板，个别风格照样拉胯。我自己

我之前也踩过这个坑，后来发现是prompt里没写清楚“拿到答案就停”的硬规则，直接在系统提示词里加一句“如果已满足用户需求，必须立即用Final Answer结束，禁止再调用工具”会好很多。另外可以试试给每个工具加个输出校验，比如计算工具只接受纯数字表达式，像“30℃”这种直接报错，Agent就不会硬接了。还有个土办法，把max_iterations调小到3-5，配合early stop，至少能省

我也遇到过类似的，512字硬切大概率会把跨段的上下文切断，尤其中文语义一分散检索质量掉得特别快。建议先试试重叠切分或者按语义段落切，看看效果有没有提升。另外别急着换模型，text2vec对短query匹配长历史本来就不占优，可以加个基于时间的重排序，把最近几天的结果稍微提权，比单纯换稠密检索靠谱得多。

建议先查查chunk切分，512可能把不同报销类型混在一个块里了，换个128或256试试。 reranker真不用急着上，我当初也是这问题，调小chunk后效果立竿见影。

建议直接分两个collection，RAG存知识，记忆单独建带时间戳的元数据过滤，不然混在一起召回肯定乱。

试试在工具调用前加个意图路由节点，把参数按工具schema严格校验一遍，能挡掉不少串场问题。 我都是把多步工具调用拆成子状态机，每个工具独立记忆，最后再汇总，基本没再串过。

这情况太常见了，我一开始也踩过坑。资料一多模型容易“注意力涣散”，尤其案例放多了它就会模仿，反而忽略你的核心指令。建议把背景拆成“必须遵守”和“仅供参考”两层，只用简短句子写清楚产品卖点，案例最多留一个，而且明确说“只能参考结构，不许抄内容”。另外你可以试试把关键信息放user消息里，跟任务绑定在一起，模型对紧挨着问题的上下文往往更敏感。

MCP工具编排确实容易把召回搞散，试试限制子查询数量或加个相关性过滤再合并。