這是一個非常關鍵的進階需求。要讓模型成為能調用 Calendar API 或 數據庫 的「行動派助理」，這已經超出了單純的說話風格微調，進入了 Function Calling（函數調用） 或 Agent（智能體） 的範疇。
在兩張 RTX 5090 上，這需要特殊的數據格式與訓練策略。以下是您的配置優先級與實作建議：
1. 核心技術優先級 (Priority Ranking)
第一優先：特定格式的 SFT (數據格式化)
- 理由： 模型必須學會「在什麼時候停止說話，並輸出一串代碼」。這通常需要特定的符號（如
<|call|>或json塊）。 - 建議： 數據集必須包含：
User Query->Thought (思考過程)->Call (調用函數)->Response (API 回傳結果)->Final Answer。
第二優先：LoRA ($R=32 \sim 64$)
- 理由： 函數調用需要極高的精確度（括號不能錯、參數名稱要對）。R=8 太小，容易出錯；R=32 或 64 能讓模型更精準地記住 API 的參數結構。
第三優先：Flash Attention 3 (必開)
- 理由： 函數調用通常涉及很長的「系統提示詞（System Prompt）」，因為你需要把 API 的定義（如
add_event(date, title)）塞進 Prompt 裡。這會佔用大量 Context，5090 的 Flash Attention 能確保推論不卡頓。
2. 數據集的結構化設計
對於「工具調用型」助理，數據必須包含以下三種場景：- 直接調用： 「幫我訂明天下午兩點的會議。」 -> 輸出
call_calendar_api(...)。 - 澄清需求： 「幫我訂會議。」 -> 輸出 「請問是哪一天的會議？」 (不要瞎猜)。
- 多步驟處理： 「查一下我明天的空檔，然後訂一個午餐會議。」 -> 先
query_db，再add_event。
3. 2x 5090 專用的訓練設定
為了讓助理在調用 API 時「不手抖」（不寫錯字），請調整以下參數：
- Weight Decay (權重衰減): 設為 0.1。這能防止模型對特定的日期過擬合，讓它學會通用的 API 語法。
- Temperature (溫度): 訓練時不變，但推論時建議設為 0.1 或 0。對於 API 調用，我們需要確定性，不需要創意。
- Batch Size: 推薦全局 Batch Size 設為
64。
4. 實作代碼範例：Data Collator 處理 Function Calling
您需要將 API 的定義定義在 System Prompt 中，例如：
</>Python
SYSTEM_PROMPT = """你是一位專業助理。你可以使用以下工具：
1. query_database(query_str): 查詢數據庫。
2. add_calendar_event(title, start_time): 新增行事曆。
如果需要使用工具，請輸出 JSON 格式：{"tool": "...", "params": {...}}"""
# 訓練數據範例
training_example = {
"instruction": "幫我查一下預算表，並在明天下午三點排個審核會。",
"output": '{"tool": "query_database", "params": {"query": "budget_2026"}}\n'
'{"tool": "add_calendar_event", "params": {"title": "預算審核", "start_time": "2026-03-04T15:00"}}'
}
✔️以上實作代碼範例，後續使用 RTX 4090 訓練時，會再詳論
5. 5090 雙卡環境的優勢：並行測試 (Auto-Evaluation)
既然有兩張 5090，你可以啟動一個自動化測試流程：
- 卡 1 (Training)： 繼續微調模型。
- 卡 2 (Validation)： 每隔 100 個 Step 就抓出最新的 Checkpoint，嘗試調用一個模擬的 Calendar API。
- 監控指標： 統計 JSON 格式錯誤率 與 參數正確率。一旦這兩個指標達到 95% 以上，即可停止訓練。
最後的關鍵提醒
處理外部工具時，模型最容易犯的錯是 「幻覺調用」（調用一個不存在的函數）。
