模型推理请求耗时超长的情况(伴随梅花图案输出)

应用的后端会调用vllm大模型推理服务,从应用侧来压测模型服务,模型返回了”梅花图案“,并且该请求会持续1小时以上,持续输出”梅花图案“。这是什么原因

根据你的描述,vLLM模型服务持续返回“梅花图案”且请求持续1小时以上,通常是因为推理请求未正确终止,导致模型不断生成重复内容。这可能是由于未设置合适的停止词(stop tokens)、最大生成长度(max_tokens)过大,或前端/后端未正确处理流式输出,导致生成过程无法自动结束。模型遇到无终止条件时,会不断输出同一内容,如“梅花图案”或其他重复模式。

建议检查推理请求参数,确保设置了合理的stop参数(如[“<|endoftext|>”, “<|im_end|>”]),并限制max_tokens,避免无限生成。同时,确认前端在接收到期望内容后能主动关闭连接或终止流式输出。更多细节可参考相关讨论

需要更详细的排查步骤或代码示例吗?

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看到类似的issue(https://github.com/QwenLM/Qwen3/issues/1162),这个现象是什么原因导致的,目前解决了吗?或者怎么能规避?

根据你提到的Qwen3 issue #1162,该现象(如持续输出“✿”或“梅花图案”)通常是由于模型在特定prompt或函数调用场景下未正确遇到终止条件,导致陷入循环输出。这种问题多与模型本身的训练数据、推理时未设置合适的stop词、或生成参数设置不当有关。目前官方未给出彻底解决方案,issue仍为open状态。

规避方法包括:1)在推理时设置合适的stop参数,2)限制最大生成长度(max_tokens),3)优化prompt设计,避免触发模型异常循环。若问题依旧,建议关注官方issue进展或尝试不同模型版本。相关issue有详细讨论。

需要更详细的操作建议或参数设置示例吗?

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从模型服务侧能及时发现并快速中断吗?例如模型侧发现在持续输出“✿”,就判断出是未正确并终止。模型侧能做出相应操作吗?如果能,应该怎么操作

目前来看,vLLM模型服务端本身并不会自动检测“持续输出✿”等异常内容并主动中断推理,主要依赖于max_tokens、stop词等参数来控制生成终止。没有内置机制能实时判断输出内容异常并中断生成,需由调用方(如API层或前端)监控输出流,发现异常模式后主动终止请求或关闭连接。据相关issuevLLM讨论,这是目前通用做法。

如果需要模型服务端自动中断,可在API层实现自定义逻辑:如检测连续输出特定符号(如✿)达到阈值时,主动调用API终止生成。vLLM本身暂未提供此类内容级别的中断API。你需要吗更详细的实现建议?

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