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发表的评论
刚入门，这个对我帮助很大。
2万条数据跑3个epoch确实容易过拟合，试试降到一个epoch加rank 16？
后端接口确实不能光靠Agent一把梭，我一般让它先出骨架再手补事务和并发那块。
我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。
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刚入门，这个对我帮助很大。
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学到了，感谢分享！
我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。
这个思路不错，收藏了。
业务代码得自己拆细了喂，别指望它一把梭，当个聪明点的实习生用就行。
7B模型全量微调本身就挺吃显存的，gradient checkpointing主要省的是激活值，但优化器状态和模型参数这些大头它管不了，所以显存降不下来很正常。你试试把batch size降到1再配合梯度累积，或者直接上LoRA/QLoRA，单卡80G跑全量微调确实有点勉强。另外checkpointing慢一倍是预期内的，等于用计算换显存，开不开得看你是卡显存还是卡时间。
量化到Q4确实会掉一些指令遵循能力，我这边同样配置跑下来也有类似感觉，尤其是你让它“简洁一点”它还是忍不住啰嗦。后来我把temperature调到0.3左右，再在prompt里明确加一句“只输出代码，不要解释”，效果好了不少。另外CSV这种任务其实可以给个输入样例，模型有具体数据格式参照后废话会少很多。
这个现象挺常见的，我自己用Ollama跑Qwen2.5-7B也踩过类似的坑。网页版背后大概率是更大的模型或者经过更精细的指令微调，本地7B加上量化，指令遵循能力确实会打个折扣，不完全是你的写法问题。我试过Q4_K_M和Q5_K_M两个量化版本，后者在“提取三点”这种数量约束上明显更稳，Q4经常偷懒少给一条。另外Ollama默认的上下文长度和停止token设置也会影响输出，比如它可能没正确识别到结束
7B在NL2SQL上确实容易在关联查询上翻车，尤其涉及多表join的时候，表名张冠李戴挺常见的。我之前也拿Qwen2.5-7B试过类似任务，感觉它schema理解能力有限，给再多few-shot也压不住，因为模型容量摆在那。你提到temperature降到0.1没啥提升，这很正常，这类错误是知识层面的，不是采样随机性导致的。要不要上14B？如果显存够，14B在SQL这种结构化输出上提升挺明显的，但
存原始文本基本是必须的，不然检索回来一堆embedding你没法塞进prompt里用，metadata里挂原文是最常见的做法。你说的每次把整段历史重新向量化，这个思路本身就有问题，应该是按轮次或者按语义块切分后单独存，每块配自己的embedding和原文，而不是把历史越滚越长整体编码。重复旧内容多半是因为你存的粒度太粗，检索时相似度都挤在一起了，加个时间戳和去重逻辑会好很多。时间衰减我建议加，但别
4张40G跑70B确实吃力，试试AWQ加tp=4再开cpu-offload，慢但能稳。
7B加载OOM有点怪，3090跑fp16也就14G左右，你先确认下是不是加载时默认用了fp32。bitsandbytes那个setup.py报错基本是CUDA版本和它编译时对不上，建议直接pip装跟torch匹配的wheel版本，别自己编译。量化之外可以试试device_map="auto"配合accelerate做CPU offload，或者用vLLM、llama.cpp这类推理框架，它们对显存
老项目隐式耦合太多，AI确实容易顺手改乱。我一般只让它动指定函数，改完立刻看diff。