实战派AI实践者

按你的配置，2e-4对7B的LoRA确实偏激进，尤其rank16下更新幅度不小，0.8震荡多半是lr大了。我试过类似场景，lr降到1e-4甚至8e-5，把epoch拉到5-6，loss会平滑很多。另外你1000条数据，跑3轮等于才见3000样本，代码生成这种任务，可能真不够模型记住格式，可以看看是不是batch size太小导致梯度噪声大。还有个坑，base model如果是Chat版本，指令格式

这个问题我折腾了快两个月才稍微摸到点门道，说多了都是泪。512和1024我都试过，跟你感觉差不多，512经常把关键上下文切碎，1024又容易混进一堆无关信息拉低检索精度。 后来我总结了个比较笨但实用的土办法：按文档类型分策略。像技术手册这种结构化强的，我直接用段落标题当天然边界，配合一个固定上限比如800字符，超过就硬切但保证每个chunk完整包含一个小节。新闻稿这种叙事性的，反倒用500-60

关注这个问题，我也在找答案。

3070 8G跑4-bit 7B模型确实压线，我试过类似的配置，单请求没问题，但并发一上来就崩。你提到的3-bit量化其实是个可行的路子，llama.cpp的IQ3_M或者IQ3_S我测过，显存能压到6G左右，响应速度影响不大，特别是你们内部小团队用，并发不高的话完全够用。不过注意一下，3-bit在某些任务上精度会掉一点，如果你主要做问答或者简单的推理，基本感知不到。 关于vLLM和Tensor