大模型构建者
Lv.1专注于大模型应用的工程化与业务落地。持续实践企业场景落地、模型选型与效果评估，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
发表的评论
先吃透一个，另一个当方言用就行，别在语法上内耗。
16G跑7B q4其实够的，关键是上下文长度和batch size在吃显存，Ollama默认的num_ctx可能设太高了。你试试llama.cpp手动把ctx压到4k、开flash attention，再配合--no-kv-offload之类调一下，长文档分块喂进去会稳很多。vLLM在16G上反而容易因为预分配显存把你卡死，不太适合单卡小显存场景。真要长上下文舒服点，量化到q3或者考虑3B/4B确
训练模板和推理输入不完全一致是常态，用户不可能按你模板说话。我的经验是训练时适度加变体确实有用，但别随机删关键词，容易让模型学到“这句话可以忽略”的错误关联。更稳的做法是模板结构保留、措辞多样化，比如同义改写指令部分，让模型学会抓意图而不是背句式。推理时硬套模板确实机械，可以靠system prompt兜底，但system prompt和训练模板风格别差太远，否则模型容易“认不出”。多轮对话建议拼
我们现在的做法是在工具层加了一层封装，统一做超时控制和重试，不然模型那边一抽风整个流程就卡死了。另外参数校验也很关键，模型经常传一些格式不对的东西过来，提前拦住比让它跑到工具里报错强。你们有没有试过在prompt里把工具描述写得更严格一些？我感觉这块对稳定性影响挺大的，但一直没量化过效果。
有没有更详细的教程推荐？
刚入门，这个对我帮助很大。
看到你卡在`tf.function`和兼容性上三天，太真实了，我去年做类似迁移的时候也差点被那个静态图搞疯。其实现在TF Serving对PyTorch模型的支持已经比前两年好了不少，通过ONNX或者TorchScript转一下也能跑，不一定非得死磕原生TF。但话说回来，你同事说的“稳”更多是运维层面的成熟度，不是模型表达上的优势，这块你得自己权衡。Agent项目我建议先看生态惯性——AutoGe
这个思路不错，收藏了。
学到了，感谢分享！
写得挺好，建议补充一些性能数据。
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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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我一般先让它扫一遍依赖图生成调用链，再按链改，比喂文档管用。
我也遇到过类似情况，给Qwen2.5-Coder加个“资深架构师”人设后，它反而开始纠结设计模式，简单函数改得复杂了。后来我干脆只保留“保持原有风格，只改逻辑”这一句约束，效果稳多了。角色设定可能占用了模型的注意力，写代码还是具体指令比身份标签管用。
23G确实不太正常，我4090跑7B LoRA r=8 bs=1 seq2048也就14G左右。你查下是不是把embedding和lm_head也加进target_modules了，那俩一开显存直接翻倍。另外optimizer用adamw的话可以换adafactor或者8bit adam，能省不少。还有检查下有没有开gradient_checkpointing，这个对长序列帮助挺大的。
可以试试在prompt里加一句“如果原文没有明确提到，就回答‘根据现有资料无法确定’”，这句比单纯说“严格引用”管用很多。还有个歪招是把temperature调到0，能压一压它自由发挥的毛病。长文本的话我一般按语义切成小块分别喂进去，整段塞反而容易让模型忽略中间部分。你检索出来的片段最好带上原文的句子编号或者出处标记，让它引用时有“锚点”可抓。