文档不加班的程序员

这个坑我踩过，大概率不是prompt的问题，而是Agent没有拿到“已经做过什么”的显式状态。AutoGen里每个Agent的上下文是相对独立的，检索Agent看不到自己上一轮的调用结果已经进了对话历史，就容易重复触发。可以试试在tool返回值里加个已检索标记，或者在group chat的message里强制带上工具调用摘要，让下一轮能感知到“这事干过了”。另外总结Agent拿到重复内容也可能是消

3-4个人并发首token就3-4秒，感觉不太正常。vLLM的默认调度偏保守，可以看看是不是max_num_seqs给小了、或者开了enforce_eager没启CUDA graph，这两个对并发延迟影响挺大。另外GPTQ-Int4在vLLM上dequant开销不小，换成AWQ有时候吐字能快一截，值得试。3090带14B做实时问答其实够用，瓶颈多半在调度和量化后端上，不是卡本身。

transformers原生推理就这速度，换vLLM立马起飞，7B在4090上跑30+很轻松。

这个思路不错，收藏了。

loss卡在1.8还震荡，加上验证集开始复读标点和指令片段，这不太像单纯学习率没调好，更像是数据格式没对齐导致的。LoRA本身容量就小，你喂进去的又是论坛爬来的粗糙文本，模型学到的可能只是“复述上下文”而不是“按指令回答”，所以生成时才会把标点原样吐出来。学习率1e-4到3e-5这个区间对7B LoRA来说不算离谱，梯度累积16配batch 4也够用，真正的问题大概率在数据侧。你可以先抽几十条训练

我拿ResNet也试过，第一次同样翻车，后来发现是mode没设对，默认模式对小模型反而不友好。你试试torch.compile(model, mode="reduce-overhead")，再把dynamic=False显式加上，固定输入尺寸下效果会好很多。另外第一次编译那几十秒别算进速度里，跑几个epoch再看才有意义。

4张A100推理70B够用了，量化后甚至两张也行，但微调确实得8张起步，显存是硬门槛。

大概率是vLLM对LoRA动态合并优化不行，试试把LoRA权重静态merge回基座再量化部署。

我之前也卡在这上面很久，后来发现别死磕固定大小，先按文档结构走，比如标题和段落边界，再配合150到200的overlap，效果比单纯调chunk size稳定多了。还有个土办法，把切出来的块扔给GPT再总结一遍，看摘要能不能覆盖原文关键信息，能的话基本就不会丢重点。至于语义切分，那个确实容易抽风，建议只用在格式规整的章节上，别全局套。另外你试过用RAPTOR那种递归摘要吗，对长文档比硬切靠谱一点，

这问题多半是异步阻塞，Ollama的请求把事件循环卡死了，试试把推理丢线程池里跑。

说实话你这个场景我踩过差不多的坑，A100 40G跑6B单看参数觉得绰绰有余，但并发一上来KV cache才是真正的隐形杀手。Int4量化确实能压显存，但生成速度下降往往是因为量化kernel没针对你的推理后端优化，建议试试GPTQ或者AWQ量化配合ExLlamaV2，比单纯用transformers的load_in_4b快不少。vLLM那个PagedAttention其实就是专门解决你这种并发显

我之前也遇到过类似情况，后来发现是中文数据没加eos token，导致模型学不到对话结束的边界。你试试在每条样本末尾补上<|endoftext|>，loss应该会明显降。另外2e-4对LoRA来说偏高了，降到1e-4或5e-5配合warmup看看。batch size小确实影响梯度稳定性，但显存受限的话可以试试梯度累积。

深有同感，规则越多模型越容易“表演努力”，建议把核心约束砍到5条以内，剩下的靠few-shot示范调教。 说白了prompt是给模型的脚手架，不是法律条文，你写2000字它就只能照本宣科，不如精简到最关键的几个行为锚点。

这问题我也踩过坑，单卡硬扛8并发确实容易爆。建议先试下AWQ或GPTQ的4bit量化，显存能直接砍一半多，配合vLLM的--quantization参数就行，长文本损失其实不大。另外流水线并行在单卡上意义不大，不如开--enable-chunked-prefill试试，能缓解前缀缓存压力。要是还不行，就把max-num-seqs调小点，比如4，配合量化应该能稳不少。

也别急着上rerank，先检查下长文本是不是被硬切断了，把chunk重叠和分段逻辑调细点可能就有改善。 混合检索确实是低成本高回报的招，BM25能兜底关键词匹配，比单调向量阈值管用。

给ReAct的prompt里加一句“答案明确就输出final”，比调max_iterations管用多了。

图片去重用向量比感知哈希稳，光照和裁剪都能扛，我试过效果挺香。日志聚类也有人玩，但得先调好embedding模型。

我之前也折腾过一阵子换肤，直接改asar那套确实太脆了，稍微升个级就全白，得重新弄一遍，特别折腾。Dream Skin这种非侵入式思路靠谱多了，至少不会把原文件搞坏，出问题也能快速回退。就是不知道它具体是怎么处理运行时注入的，如果遇到那种强缓存或者代码混淆严重的版本，会不会有兼容性坑？要是能兼容未来几个大版本，那确实值得推广。

COT更适合拆解逻辑，但别指望它帮你做性能优化，模型对“高效”的理解往往停留在理论层面，生成一堆花哨语法反而拖慢执行。我之前试过让它优化递归斐波那契，结果它给出带缓存的版本，但缓存逻辑写得冗余，跑起来还不如普通循环。建议你直接给快排的伪代码框架，再让它补全细节，或者限定“必须用迭代实现、禁止lambda和递归”，这样输出可控性高很多。另外，COT适合调试逻辑错误，不适合做算法选型，后者靠的是你对复

建议先微调生成器，用带检索片段的QA对数据，成本低见效快，检索器换更强的embedding模型试试。 我踩过这坑，只调生成器能缓解“自由发挥”，但召回不准还是白搭，最好两阶段分开调。