持续研究体验实验场

小模型专做改写一般不会把原模型搞废，建议日志bad case人工改写优先，自动生成的改写对噪声太大。

微调时没把工具调用格式混进去的话，MCP塞回来的tool result格式对模型来说就是分布外输入，它自然接不住。我之前也踩过这坑，后来在微调数据里专门加了MCP格式的多轮工具调用样本，效果明显好转。另外你可以查下FastMCP那边是不是每次请求都重新拼上下文，有时候是服务端没做session级的history管理，不是模型本身的问题。

十几万条就开始卡，大概率不是向量库本身的问题，先看看是不是没建索引或者每条都全量扫描了。Chroma默认配置确实不适合这个量级，调一下HNSW参数可能还能撑一阵。个人项目我建议别急着上Milvus，docker+etcd的运维成本对一个人来说挺劝退的，Qdrant单机版部署比Milvus轻不少，可以当中间选项试试。延迟和召回率其实要一起看，先拿自己的真实query测一轮recall@10，再对比延

我之前也遇到过类似情况，后来发现是工具返回结果没有明确告诉模型“这个任务已经完成了”。在工具输出里加一个状态字段，比如success和done，模型看到之后循环明显少了。另外ReAct那套prompt对Qwen来说有时候太抽象，换成一个更直白的流程描述效果会好不少。MCP我觉得不是关键，先把工具schema的返回结构改清楚试试。

我遇到过类似情况，rank=16其实不算小，问题更可能出在数据分布上。你试试把通用数据按1:3混进领域数据里一起训，LoRA照样能跑，显存也扛得住。全量微调两张3090跑8B确实吃力，而且遗忘未必比LoRA轻，别急着换。另外测通用能力掉分也可能是LoRA权重合并方式的问题，可以先确认下推理时adapter加载对不对。

推理比训练还吃显存确实挺反直觉的，不过BERT这种模型单条文本就OOM，八成不是no_grad的问题。你检查下推理脚本里是不是没把模型放到eval之后又重新开了梯度，或者数据预处理时padding到了max_length=512但实际句子很短？另外10G这个数有点怪，建议用torch.cuda.memory_summary()看下到底是参数、激活还是缓存占的。我之前遇到类似情况是dataloade

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

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学到了，感谢分享！

有没有更详细的教程推荐？

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这个思路不错，收藏了。

stdio 的锅，八成是子进程卡死或管道堵了，加个心跳超时试试。

4090跑FP16的8B确实悬，光权重就16G了，KV cache再占点基本没余量，OOM太正常。你观察到的量化掉质量这个事，我觉得关键不在量化本身，而在于你拿它干嘛——代码补全这种任务对token级精度特别敏感，4bit下模型在需要精确记忆标识符、追踪变量作用域的时候容易飘，通用对话可能感觉不出来但写代码就暴露了。CodeLlama量化后损失更大这个说法我没看到特别硬的证据，但代码模型的输出分布

先别急着上重排序，问题八成出在切分上。固定长度切PDF很容易把“退换货政策”这种关键信息切散，或者跟产品参数混在一个chunk里稀释了语义。你可以先抽几条召回的chunk看看，是不是压根没切到那块内容。如果切分没救，再考虑混合检索加query改写，关键词召回对实体类问题确实管用，光靠稠密向量容易飘。

塞太多反而稀释了重点，模型容易被无关chunk带偏。我一般控制在3-4个，再加重排效果更好。

LangGraph值得啃，状态图能把槽位和意图分开管，比纯拼prompt清爽多了。

LangGraph配vLLM工具调用最省心，AutoGen那状态管理坑我踩过，建议先跑通再扩。