一只树懒不想加班日记

有没有更详细的教程推荐？

写得挺好，建议补充一些性能数据。

学到了，感谢分享！

刚入门，这个对我帮助很大。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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这个思路不错，收藏了。

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llama.cpp 跑 7B 量化模型本身显存占用应该不算大，你查过 n_gpu_layers 设了多少吗？如果层都丢给 GPU，上下文一长工具调用再叠上去确实容易爆。Agent 这块反复调用模型不会主动释放显存，关键看你是不是每次请求都新建了 context，那个才是吃显存的大头。可以试试把推理服务和 Agent 逻辑拆开，或者直接用 Ollama 这类帮你管好显存的方案，省心不少。

3060 12G跑8B确实有点紧，4bit量化基本是标配了，但对话一长就卡多半是KV cache撑爆了，可以试试限制上下文长度或者开flash attention。llama.cpp的CPU offloading值得折腾一下，把部分层丢给CPU虽然速度会降，但至少不会OOM，配合Q4_K_M量化中文效果还算能接受。如果实在嫌慢，可以考虑换成Qwen2.5 7B或者Yi 6B这类中文优化过的小模型，

我一般把alpha固定成rank的两倍，但重点其实在lr上，你loss降太快八成是学习率给大了。r=8配alpha=16没问题，试试把lr降到1e-4甚至5e-5，再适当加点warmup。另外验证集崩不一定是过拟合，也可能是数据里噪声太多或者格式没对齐。7B模型做领域问答，r=8到16够用了，别一上来就拉满。

这种上下位法冲突在RAG里太常见了，本质是检索没带上效力层级这个维度。我之前做法是把每条的适用范围和效力等级写进metadata，召回后先按层级过滤再拼上下文。不过像行业规定和一般法并存时，到底算不算严格冲突、该不该覆盖，感觉还得靠人工规则兜一下。你这边是打算在检索阶段就做过滤，还是交给模型自己判断取舍？

8k条数据跑5个epoch，loss到1.2卡住确实挺典型的。我猜大概率是过拟合了，验证loss第3个epoch就不动，这基本就是模型开始死记硬背训练集了。你提到的target_modules只选了q_proj和v_proj，r=8确实偏保守，LoRA能学到的表达能力有限，垂直领域问答这种任务其实挺吃模型对领域知识的适配的，建议试试把target_modules扩到所有线性层，r也可以拉到16或3

5k条垂直数据全量跑3个epoch，模型很容易把预训练那点底子给带偏，rank=8其实不算小，问题多半出在数据分布上。我一般会掺20%-30%的通用指令数据进去，或者把epoch压到1-2，学习率再降到5e-5左右试试。另外垂直问答对格式太单一也会让模型变“窄”，可以混点通用对话和代码数据。胡言乱语大概率是过拟合了，先看看验证集loss是不是早就开始涨了。

我踩过一模一样的坑，后来发现大概率是工具描述写得太模糊了。LangChain 把 tool 的 description 直接塞进 prompt 里，你要是只写“查天气”，模型根本不知道输入该给城市还是经纬度，自然就乱调。建议先把每个工具的参数和返回格式写清楚，再在 prompt 里加一两个 few-shot 例子示范调用顺序，稳定性会好很多。另外可以开 LangSmith 看下每次的完整 prom

我最近也在搞类似的微调，感觉prompt最好还是按样本动态写，固定模板太死板了，模型学不到场景变化。否定示例我试过，写“别用模板式道歉”这种效果一般，不如直接给正例让它模仿。其实关键还是数据质量，prompt里把角色背景和回复逻辑拆清楚，比堆一堆禁止项管用多了。

微调数据里得加点“拒绝调用”的负样本，不然模型不知道啥时候该收手。

可以先把命中的chunk原文捞出来人眼看几眼，如果切得七零八落那八成是切分问题，语义完整却还是答非所问再怀疑embedding。

你这情况我也踩过坑，512分块对技术文档来说太碎了，容易把完整逻辑拆散。建议先按标题层级做语义分块，再配合小重叠，比固定长度强不少。另外top-3确实偏少，BGE-small对长文档区分度一般，可以试试bge-reranker-base，6G显存就能跑，接在召回后面效果提升挺明显。Qwen2-7B本身没问题，关键还是检索这块得再调调。

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