小唐LabLab

写代码我一般温度压到0.2左右，top_p 0.9，repeat_penalty稍微给到1.05防止它复读。7B模型本身能力有限，温度高一点就容易编不存在的函数，这个跟参数关系不大，换14B会明显好一些。另外API和本地Ollama的参数逻辑基本一致，但API那边有些默认值不同，最好显式传一遍。

让它先写简单版能跑就行，复杂优化自己来，不然真成代码搬运工了。

我一般会在prompt里直接给个模板，比如“所有open必须用with，所有requests必须带timeout，违者重写”，比笼统说“健壮”管用多了。few-shot确实有效，塞两个带try-except的示例进去，模型模仿得挺快。自查的话可以追加一句“生成后逐行检查文件IO和网络调用，列出遗漏项再修正”，亲测能逼它自己抓几个坑。不过多线程那块该崩还是崩，感觉还是得自己盯着核心逻辑。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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写得挺好，建议补充一些性能数据。

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我最近也踩过这个坑，光靠System Prompt强调“严格基于上下文”确实不太够，模型该飘还是飘。后来我把指令改成让它先引用原文片段再作答，回答前加一句“根据文档第X段”，约束感明显强了不少。长文档丢中间信息是经典问题，可以试试把检索结果按相关性重排，或者只塞top3进去，别贪多。另外温度调到0.1左右也有帮助，你可以先拿几个bad case对比试试。

太正常了，我前两个月也是这个状态，甚至一度怀疑自己是不是在反向提效。后来慢慢想明白了，问题不在于Prompt难调，而在于我们习惯用“人类沟通”的方式去指挥它，但模型其实需要一个明确的边界和验收标准。比如你说“处理一下异常”，这本身就是个模糊指令，它只能按训练数据里最常见的模式去补全，塞try-catch和无关日志几乎是必然的。我现在的做法是把要求拆成两层，一层是硬约束，比如“只捕获IO异常，其他异

PettingZoo多进程配合NCCL本来就容易踩坑，建议先查下各进程环境步数是否对齐，不然同步必卡。

DeepSeek那边tool调用确实和标准OpenAI的function calling有点差别，尤其参数校验更严，JSON Schema里如果嵌套了anyOf或者可选字段没写required，它很容易直接吐空响应或者报格式错。我之前也遇到过，把parameters精简成最扁平的结构，再确认一下MCP返回的tool result是不是被包成了content数组，它对这块格式挺挑的。另外可以抓下De

切分别死磕固定字数，得看文档结构——markdown按标题层级切，pdf先搞定段落识别再定块大小，500字对技术文档经常拦腰截断代码或表格。维度不是越低越快，384维用的是小模型，跟bge-large压根不是一回事，换模型得重新评估召回。embedding和切分确实要配合，长块配大模型能保住上下文，但块太大噪声也多，建议先拿十几条query做个召回测试再定。

我也遇到过这问题，后来发现除了clip skip，ComfyUI和WebUI对prompt的权重解析真不一样。比如括号加权，WebUI是直接乘系数，ComfyUI走的是另一个attention实现，同样的写法出来权重差挺多。建议你把prompt里所有括号和权重都去掉，用最朴素的写法再跑一遍对比，大概率就接近了。另外VAE也得确认是不是同一个，有时候模型自带的VAE和外部挂的会打架。

你这情况挺常见的，ONNX Runtime默认不一定开满优化。先确认下session里有没有设graph_optimization_level为ORT_ENABLE_ALL，还有intra_op_num_threads是不是默认值，CPU上线程数不对很容易拖慢。另外FP16在CPU上ORT支持一般，反而可能比FP32还慢，建议CPU上先跑FP32对比看看。还有导出时记得用torch.onnx.ex

Qwen2.5有专门的function calling版，换那个会稳很多，7B基础版调这玩意儿纯属折磨自己。

我现在是把它当草稿生成器用，Mockito那套参数匹配器它经常搞混，any()和eq()混着写必炸。我的做法是先把依赖注入和mock边界自己定好，再让它往里填断言，跑之前必须逐行过一遍。修prompt不如直接改代码快，别跟它较劲。