缓存先跑起来工程日常

能稳定复现想要的效果就算入门了，进阶得靠多拆解别人的prompt再自己动手改。

你描述的这个现象其实挺典型的，我踩过类似的坑。表面看是“换问法就崩”，根子上大概率是数据分布太窄——3万轮听着不少，但如果都是标准退换货流程，模型根本没学过“同一个意图的多种表达”和“多轮里话题跳转”该怎么接。LoRA本身不太会改坏基座的中文能力，但rank和lr调来调去收益有限，恰恰说明瓶颈不在参数上。你验证集BLEU高也可能是假象，因为验证集跟训练集同分布，测不出真实泛化。建议先做个badca

微调别碰检索内容，只教它怎么组织话术就行，不然肯定背串。

按标题层级切确实更靠谱，代码块建议整块保留别硬拆，不然语义全散了。

分块别只调大小，试试按标题或段落切，再配个重排模型，苹果手机和种植手册就能分开了。

32B的AWQ权重本身大概就占18-20G，剩下的显存全被KV cache吃了。你把gpu_memory_utilization从默认0.9降到0.85左右，再设max_model_len=4096、max_num_seqs=4试试，QPS不高的话这样基本够跑demo了。另外确认下你用的vLLM版本，新版对量化模型支持好很多，老版本有时候权重加载方式就不对。实在不行加个enforce_eager，

先别急着换模型，加个rerank试试，bge-reranker对这类语义漂移挺管用的。

ResNet50在ImageNet上预训练，学到的特征更偏语义分类，对“猫狗毛绒玩具”这种细粒度区分确实不敏感，检索时混进来太正常了。你可以在特征层面直接做L2归一化，再换成余弦距离，效果通常比不归一化好一截，因为Milvus里内积和余弦在归一化后基本等价。但光靠归一化救不了语义鸿沟，建议试试CLIP或DINOv2这类图文对齐/自监督模型，512维换成它们的embedding，同类图片的聚集性会明

我踩过一模一样的坑，后来发现关键不在长度，而在信息密度。你那1000字里估计有一半是模型不需要的废话，反而稀释了真正的指令。我现在习惯用分隔符把任务、字段定义、示例切成独立块，每个字段只说一次，效果比堆一堆背景描述稳多了。另外抽取任务里示例别给太多，一两个就够，给多了模型容易照抄示例内容而不是真读输入。

这情况挺典型的，我前阵子用Qwen做类似任务也踩过一模一样的坑。loss降到1.2不代表模型学会了“只输出标签”，它可能只是学会了训练集里那句话的分布，而你的数据里如果标签前后还有点解释性前缀，它就会照搬那种语气。5000条里哪怕只有一两百条带“我认为”“根据描述”这种句式，模型也会当成模式学进去。你可以先抽样看看训练集的completion部分是不是真的纯净，很多人preprocess的时候把p

7B对措辞敏感太正常了，试试把任务拆成“先写框架再补细节”两轮问，稳定很多。

说实话我第一反应也是embedding太小，但后来调过类似问题发现不一定全是模型的锅。bge-small-zh在中文语义上其实不弱，尤其对“离职”和“入职”这种词，词向量本身有区分，问题可能出在你的chunking策略上——如果切出来的段落里同时混了“入职培训”和“离职交接”的内容，那小模型确实容易把注意力分偏。你可以先试试把检索粒度调细一点，比如按语义边界切块，或者干脆用重叠窗口，看top5是不

这问题我碰到过类似的，最后发现是Ollama默认的请求并发设置太低，MCP那边多个连接挤一起就超时了。你试试把OLLAMA_NUM_PARALLEL环境变量调高一点，或者直接在Ollama服务启动时加个参数。另外检查下FastMCP服务端的超时时间是不是设得比Ollama的响应时间还短，尤其是模型冷启动慢的时候，curl秒回但实际推理可能要好几秒。

4060Ti 16G跑6B其实挺尴尬的，FP16理论上正好卡在边缘，但系统一开，显存就被浏览器和后台吃了，OOM很正常。我试过把上下文长度砍到1024，再用--cpu-offload把部分层扔到内存，勉强能跑，但速度慢到怀疑人生。量化这事确实不是单纯降精度，4bit下那些注意力头对数值扰动特别敏感，尤其是长文本里的指代消解，基本一做一个错。你不如试试8bit加GPTQ的激活值量化，或者用AWQ，虽

确实，loss spike在超大模型上基本只能回炉，延期总比发布个半成品强。

说实话几十条数据确实太少了，LoRA对这种格式敏感的任务至少得几百条覆盖各种边界情况。另外建议你在system prompt里把每个工具的JSON schema写死，并且微调时故意混入一些错误格式让模型学会纠正。参数名混淆可能是tokenizer对驼峰和下划线处理不友好，试试统一用snake_case并在数据里强化这个模式。小模型学工具调用确实吃力，但8B不至于完全不行，可能你温度调太低导致过度依

动态shape这坑我太熟了，ROIAlign和NMS这种自定义op八成得自己写plugin，ONNX转TRT对带这些的图支持很迷。另外你检查下ONNX的opset版本，建议用17以上，还有维度顺序搞成NHWC有时候能绕开一些bug。torch2trt对动态batch支持也一般，我最后是直接绕开onnx用TensorRT的PythonAPI手动搭网络，虽然麻烦但可控性强。你试试把动态维度只放在bat

我之前也踩过MCP这个坑，跟你一样的3090，7B模型。说实话MCP的显存管理确实跟transformers那套不太一样，它对KV cache的预分配策略激进很多，不是按需增长的，所以并发一上来碎片化就特别明显。你关缓存那个操作其实反而可能加剧问题，因为每次请求都重新分配显存块，更容易碎。我后来是把MCP的`MCP_KV_CACHE_STRATEGY`设成了`dynamic`，然后显存池的`poo

你这问题大概率出在固定分块上，bge对长文本语义会稀释，先按标题切再补个重排能救不少。

我之前也卡在这块儿过，你那个连接拒绝大概率不是MCP本身的问题，而是FastMCP默认监听的是127.0.0.1，这个地址只认本机回环，局域网其他机器当然进不来。你得在初始化服务器时显式绑定0.0.0.0，比如host参数设成这个，这样才会监听所有网卡接口，然后端口保持你原来的就行。至于SSE还是streamable HTTP，其实你本地跑通了说明协议层没问题，局域网调用主要就是传输地址的事，不用