Ollama项目中Qwen2.5模型生成停滞问题的分析与解决方案

在基于Ollama框架部署Qwen2.5-1.5B模型时，部分Windows用户遇到了文本生成过程中GPU占用率持续100%且长时间无响应的现象。该问题表现为API请求超时（日志显示7小时未完成），核心特征是模型未能正常输出终止标记（EOS），导致生成过程陷入无限循环。

问题机理分析

通过对典型案例的观察，这种现象属于小规模语言模型的"逻辑漂移"现象。当模型上下文缓冲区溢出或遇到特定输入模式时，其生成逻辑可能失去收敛性，表现为：

1. 持续生成无意义token而不触发EOS
2. GPU计算单元保持全负荷运作
3. 生成内容长度远超预期

值得注意的是，该问题在7B以下参数量级的模型中更为常见，这与模型对长程依赖关系的处理能力直接相关。

关键技术解决方案

强制终止机制

通过API调用时设置num_predict参数，可硬性限制最大生成token数量。建议值范围：

• 对话场景：128-256 tokens
• 创作场景：512-1024 tokens

模型微调建议

对于需要长文本生成的场景，可考虑以下优化方案：

1. 提升上下文窗口参数context_length
2. 在Modelfile中添加显式终止符配置
3. 对生成内容实施实时语义检测

系统优化方向

Windows平台用户还应检查：

1. CUDA驱动版本兼容性
2. VRAM内存管理策略
3. 系统电源管理模式（建议设置为高性能）

对于笔记本GPU用户，建议额外监控核心温度，避免因散热不足导致计算降频。通过组合应用上述方案，可显著提升小模型在消费级硬件上的运行稳定性。