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MCP主要是统一工具协议省得每个客户端自己适配，但并发写入一致性确实得看具体实现，坑不少。

试试设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb，碎片化多半是它闹的，我之前也踩过这坑。

你把它当工具调用肯定觉得绕，但MCP真正价值是把模型和资源解耦，权限和限流在server层统一管，不然每个LLM都裸写代码调GPU迟早出事。

我这边也是Ollama跑的7B，之前踩过类似的坑。顺序上我试下来比较稳的是：检索片段放最前面，用明确标签包住，比如<context>…</context>，然后历史轮次放中间，每轮都带角色标记，最后当前问题单独放末尾，并且用<question>包一下。关键是别让历史对话和检索片段混在一个大块里，模型很容易把用户问句当成资料的一部分。那个“关键信息强调”我试过在user里重复一遍，效果一般，反而容易

这个思路不错，收藏了。

我也在搞类似的，MCP官方SDK对自定义模型确实几乎没参考。我后来是模型常驻内存、用asyncio加锁控制并发，超时基本就没了，显存不释放多半是推理没包在torch.no_grad里，或者输出tensor还挂着引用。序列化建议直接返回numpy转list，别传tensor，跨进程容易出事。ONNX量化能提速但调试麻烦，先跑通再考虑吧。

我之前也遇到过这问题，后来发现光写“包含异常处理”太抽象了，模型根本不知道你要细到什么程度。可以试试直接给它模板，比如“所有open都用with并包try-except，网络请求必须设timeout并捕获Timeout异常”，越具体它越听话。至于自查，我会在生成后追一句“请逐行检查这段代码，列出所有可能抛异常但没处理的地方”，效果还行但也不是百分百靠谱。

我感觉入门的分水岭是能不能稳定复现效果，就是你写一版prompt，换个人跑、换个模型跑，结果大差不差，那基本算入门了。进阶的话别光堆技巧，去啃一下模型的行为逻辑，比如few-shot为什么有用、指令冲突时模型怎么取舍，比背模板管用。我自己踩过的坑是过度调prompt但没做评测集，调到最后全凭手感，建议早点攒一批固定测试case。另外这方向跟RAG、agent绑得越来越紧，光玩prompt容易到天花

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

我踩过一模一样的坑，all-MiniLM这个模型做中文检索其实挺拉胯的，换成bge-m3或者gte-large立马不一样。另外你top5直接喂给模型太糙了，加个bge-reranker重排一下，把真正相关的顶到前面，效果提升很明显。Llama 3.2本身指令遵循就一般，如果检索片段里噪音多它很容易摆烂说不知道，先把召回质量搞上去再调prompt。

int8其实省不了多少，直接上4bit量化，vLLM开PagedAttention，50并发A100完全扛得住。

LangChain的AgentExecutor确实容易在链式调用时乱套，建议换掉它自己写个简单的调度循环，稳很多。

你这个现象挺典型的，验证集高但实际跑不稳定，大概率不是LoRA本身的问题。我猜你验证集和实际调用的解析方式可能不一致，比如验证时用的模板带了默认参数，实际推理时没对齐。另外300条数据里参数名的大小写、同义词变化可能覆盖太少，模型很容易过拟合到某一种写法。建议把工具调用的输出schema固定成JSON Schema强约束，再补一些参数名变体的负样本，应该会稳不少。

评估体系这事我也有同感，现在benchmark基本都在比谁分数高，但真实业务里一个错误就可能让用户直接流失。我之前做客服场景，模型在测试集上准确率90%以上，上线后遇到稍微绕一点的问法就崩，长尾问题根本兜不住。成本也是大坑，推理延迟和token消耗在规模化时直接吃掉利润。所以比起堆参数，我更想看到有人认真做鲁棒性评估和失败模式分析。

ResNet50在通用域上确实偏语义，对衣服的纹理、图案这种细粒度特征不太敏感，建议换CLIP或专门在服饰数据集上微调过的backbone试试。另外200万数据量下HNSW的efSearch也得往上拉，光调efConstruction对召回影响有限。还有你说的PCA降维要慎重，降完可能把本来就不强的纹理信息又丢了一截。先拿一批bad case单独跑一下特征相似度，看是特征本身区分不开还是检索阶段丢

我之前也踩过这个坑，大概率是FastMCP默认用stdio传输时把整个事件循环给堵死了，Ollama的流式响应回来没法及时处理。你可以先试试把Ollama的keep_alive调大点，或者干脆在工具函数里用httpx.AsyncClient显式发请求，别用requests。另外确认下MCP服务端是不是跑在同步的asyncio.run里，那样套异步也白搭。

两张40G跑7B还OOM确实离谱，先查下offload的device是不是写成了cpu，nvme和cpu差别挺大的。

你这情况大概率不是embedding模型的锅，ada-002和bge-small都试过还这样，说明问题在别处。512字符切块对技术手册来说确实偏长，容易把不同主题的内容混在一起，建议试试256甚至更短，再带点重叠。另外你检索时用的top_k是多少？如果只取top1，那很容易被相似但不相关的片段带偏，可以多取几条再用rerank筛一下。还有个容易忽略的点，查询和文档的表述风格差异太大也会影响召回，试