解决api-for-open-llm项目中vllm推理文本截断问题

在使用api-for-open-llm项目进行大模型推理时，部分用户遇到了vllm引擎输出文本被截断的问题。这个问题表现为生成的文本末尾缺失10个字左右，或者在生成较短文本时直接显示为空内容。本文将详细分析问题原因并提供解决方案。

问题现象

多位用户报告了类似的问题现象：

1. 使用qwen 1.8B微调模型时，生成的长文本末尾会缺失约10个字
2. 生成较短文本时，输出结果直接为空
3. 同样的问题也出现在baichuan2-13B和sqlcoder-7b-2等模型上

问题分析

经过技术分析，这个问题主要源于两个潜在原因：

1. 上下文长度限制：项目默认设置了8192的上下文长度(CONTEXT_LEN)，当实际需求超过这个限制时可能导致截断。但用户反馈即使输入仅800字也会出现此问题，说明这不是唯一原因。

2. 流式输出处理逻辑：更根本的原因是stream输出过程中，最后一个chunk输出为空时的处理不当。在chat.py文件的流式输出处理逻辑中，当delta为空时，会创建一个空的ChoiceDelta对象，导致最终输出不完整。

解决方案

针对上述分析，我们推荐以下解决方案：

1. 修改流式输出处理逻辑： 在api/vllm_routes/chat.py文件中，修改ChunkChoice的创建逻辑，当delta为空时，使用包含delta_text的ChoiceDelta对象而非空对象。

choice = ChunkChoice(
    index=i,
    delta=delta or ChoiceDelta(content=delta_text),
    finish_reason=finish_reason,
    logprobs=None,
)

2. 调整上下文长度： 虽然这不是主要问题原因，但仍建议根据实际需求适当增大CONTEXT_LEN参数值。

验证与效果

经过实际测试验证：

1. 修改后的代码能够完整输出生成文本，不再出现末尾截断现象
2. 短文本生成也能正常显示内容
3. 解决方案适用于多种模型，包括qwen、baichuan2和sqlcoder等

最佳实践建议

1. 定期更新项目代码库，获取最新的修复和改进
2. 对于不同的模型，建议测试合适的CONTEXT_LEN值
3. 关注项目的更新日志，及时应用重要的修复补丁

这个问题展示了在大模型推理服务中，输出处理逻辑的重要性。即使是看似简单的流式输出处理，也需要仔细考虑各种边界情况，才能确保服务的稳定性和可靠性。