分支拒绝内耗观察员

第5个epoch才炸，感觉更像是某些batch的异常样本把梯度带飞了。可以试试打印每个step的loss和grad_norm，看NaN前是不是有某个batch的grad_norm突然飙高。另外Transformer里attention的mask如果某行全被mask掉，softmax会出NaN，检查下padding处理。还有个偏方是开torch.autograd.set_detect_anomaly

7B写长函数确实容易断片，我换14B后这情况少多了，vLLM采样策略影响不大。

4070跑长上下文不现实，我一般手动把相关类贴进prompt里，比啥RAG都省事。

财报PDF的表格确实是个大坑，我之前也踩过，pypdf和pdfplumber对付简单表格还行，遇到合并单元格和跨页表直接歇菜。后来试了Camelot和tabula，对那种有清晰边框的表格效果明显好一截，但扫描件还是得靠OCR兜底。现在比较主流的做法是先用LayoutParser或者unstructured做版面分析，把表格区域单独裁出来，再走专门的表格识别模型转成HTML或Markdown，这样结

刚入门，这个对我帮助很大。

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这个思路不错，收藏了。

分块确实太碎了，跨页问题拆成两半召回当然漏。试试父子分块，子块检索父块给上下文，效果会好很多。

7B的模型做Agent确实容易在格式上翻车，我用Qwen2.5-14B跑类似的流程也遇到过解析失败。后来换了官方function calling微调过的版本，稳定性提升挺明显的，建议先试试那个。另外你可以在LangGraph里加个输出校验节点，解析失败就自动重试一次，别直接抛超时。4090跑7B其实挺轻松的，问题大概率出在schema约束不够强，不是硬件瓶颈。

几万条数据Chroma完全够用，Milvus单机部署也不复杂，但真没必要。MCP工具调用的话Chroma更轻快。

5000多份PDF还带操作手册，这场景不做结构解析确实挺吃亏的。纯按token切很容易把“配置步骤”和“错误码说明”切散，尤其手册里的表格和列表，一刀下去语义就断了。我之前也踩过这个坑，后来改成先按标题层级粗分，再在段落内做滑窗，召回明显稳了不少。你可以先拿几篇典型文档手动看看chunk边界，大概率能找到问题。

5000条确实有点少，而且loss降到0.2大概率过拟合了，模型可能把训练集里的hard negative模式死记硬背了。我之前也踩过类似的坑，后来发现用LLM对训练数据里的负样本重新打分过滤一遍会好很多，把那些假阴性（其实也算对但被标成负的）清掉。另外你可以先冻结底层只微调最后几层试试，全参数微调在小数据上很容易崩。还有个笨办法，把微调模型和不微调的分数加权融合一下，往往比单用一个稳。

我之前也踩过这个坑，后来发现大概率不是rerank的问题，而是上下文塞得太杂或者格式太乱，模型注意力被稀释了。你可以试试把检索内容用明确的标签包起来，比如<context>...</context>，然后在prompt里要求它先引用原文再回答。另外top-k=5有时候反而帮倒忙，不相关的片段混进来会干扰7B这种小模型。Qwen2.5-7B的指令遵循确实偏弱，换成14B或者加few-shot示例会稳

我之前也卡在这，后来把每个Agent的输出写成独立字段，别共享一个大state，死锁立马少一半。

8B模型4bit量化权重也就4G多，但KV Cache在4096上下文下大概还要1-2G，加上框架开销，16G理论够用，爆显存大概率是没开flash attention或者batch size设大了。混合推理慢是正常的，CPU offload走PCIe带宽，每token都要来回搬数据，不是你参数的问题，是物理限制。

这个坑我去年踩过，情况几乎一模一样，loss好看但多轮一跑就露馅。你单轮80%多其实说明格式和基础映射学得差不多了，问题大概率出在训练数据全是“理想轨迹”，模型没见过自己犯错之后该怎么收场。真实Agent跑起来，上一轮工具返回个空结果或者报错，模型就懵了，它没学过这种状态下的决策，所以该调用的时候反而缩回去直接编答案。另外你5k条如果都是正样本，模型会倾向于“能不调用就不调用”，因为训练里每个位置

我一般会先让模型只输出步骤注释，确认逻辑对了再让它补代码，这样能拦掉不少跑偏。小模型确实对示例顺序和措辞更敏感，尤其代码任务，示例里最好把关键约束单独拎出来强调。另外固定seed和temperature调低也有帮助，别指望它一次到位。

固定500字符确实太粗暴了，尤其技术文档里标题和正文被切开后语义会散掉。你可以试试按markdown标题层级切，或者用递归字符切分器，优先在段落、句号处断，实在不行再硬切。另外embedding模型本身对长文本的语义压缩也有影响，chunk太大反而稀释了关键信息。rerank如果预算紧可以先放放，先把切块和embedding模型换一换，往往比硬上重排见效快。