LabOpen v1 — 使用指南
快速开始
1. 环境要求
Python >= 3.10
vLLM >= 0.27（实测 0.27.1；本仓库唯一服务路径）
NVIDIA 计算能力 >= 8.9 的 GPU（H100 / L40S / B200 / DGX GB10 等级别）
FP8 下权重约 31 GB：单卡最低 48 GB（缩短上下文），推荐 80 GB；支持多卡张量并行
无 macOS 路径（vLLM 无 Apple Silicon 后端，且无 Mac 运行时能加载本分块 FP8 检查点格式）
2. 启动服务
vllm serve HoomanBio2021/LabOpen-v1
合并权重与基座 Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 采用完全相同的分块 FP8（e4m3，128×128 块尺度）张量布局与文件结构，任何能加载基座的运行时（vLLM / SGLang）均可直接加载本仓库，无需任何改动。
实测参考参数（DGX GB10，vLLM 0.27.1）：--language-model-only --max-model-len 32768 --enforce-eager --reasoning-parser qwen3。
关键：域计算请求的 max_tokens 应给到 4096 以上——模型先思考后作答，1024 预算会被思考链耗尽（表现为 finish_reason=length、正文为空）。配 --reasoning-parser qwen3 时，最终答案在 content、推理在 reasoning_content。
3. 适配器（研究工件——非服务路径）
adapter/ 目录保存训练时的精确工件（PEFT 格式，112 MB），供检查、溯源与继续训练使用。它不是可服务的路径：原生 transformers 无法加载分块 FP8 基座；vLLM 的 LoRA 内核不覆盖本架构混合线性注意力投影（in_proj_*、out_proj），12 类目标模块中 5 类会被静默跳过。服务请使用合并权重。
不要自行对 FP8 基座执行
merge_and_unload()。 朴素 PEFT 合并会把 BF16 增量直接加到 FP8 码上，静默损坏权重。本仓库的合并权重已按「反量化 → 加增量 → 按块重量化」正确生成并经与适配器的等价探针验证（144/144 逐 token 一致，见MERGE_REPORT.md）。
4. 域查询（带标记）
六个强化域通过提示首行标记寻址（对服务的 OpenAI 兼容端点调用）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="EMPTY")
TAGS = {
"cfm": "[domain: cfm-chain]", # 流体物理链
"mat": "[domain: mat-table]", # 材料混合律
"bio": "[domain: bio-genetics]", # 经典遗传学
"ops": "[domain: ops-action]", # 运维动作查询
"prose": "[domain: general-prose]", # 开放式散文
}
def query(prompt, domain=None, temperature=0.3, max_tokens=4096):
if domain:
prompt = TAGS[domain] + "\n" + prompt
resp = client.chat.completions.create(
model="HoomanBio2021/LabOpen-v1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
)
return resp.choices[0].message.content
5. 使用示例
# 材料混合律（期望返回 {"value": ..., "unit": ...} 形式 JSON）
query("An alloy: 60% Cu, 40% Zn. Compute density using mixture rules. Answer in JSON with value and unit.", domain="mat")
# 经典遗传学
query("Gene for plant height: Tt x Tt cross. What is the phenotype ratio?", domain="bio")
# 流体物理
query("A face with normal [0,1,0], velocity [2,0,0], pressure 100. Compute the force component.", domain="cfm")
# 散文式开放式回答
query("Explain why code review matters in software development.", domain="prose", temperature=0.3)
# 代码生成——无需标记，基座原生能力已保留
query("Write a Python function to merge two sorted lists.", temperature=0.2)
温度建议
| 场景 | 推荐温度 | 原因 |
|---|---|---|
| 域计算题 | 0.3 | 正确答案在分布肩部；greedy 可能偏离 |
| 散文写作 | 0.3 | 散文偏好需要采样激活；greedy 退化为结构化 |
| 代码生成 | 0.0–0.2 | 基座能力，无需标记 |
| 通用问答 | 0.3–0.7 | 基座行为，无标记 |
注意事项
- 标记必须独占一行，放在用户提示最前面
- 不加标记时模型回退到基座行为——代码/函数调用保持原生强度
- 域计算给足
max_tokens ≥ 4096（思考链先于答案消耗预算） - 硬件自查：
nvidia-smi --query-gpu=compute_cap应 ≥ 8.9（A100/3090 等 Ampere 无 FP8 支持）
故障排查
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 域题答非所问 | 忘加标记 | 检查是否加了正确的 [domain: x] 前缀 |
| 散文不稳定 | 用了 greedy | 改用 T=0.3 采样 |
| 返回正文为空 / finish=length | max_tokens 太小 | 提到 ≥4096（思考链耗尽预算） |
| 加载失败 | GPU 无 FP8 能力 | 核对 compute capability ≥ 8.9 |
| 自行合并后输出异常 | 对 FP8 做了朴素 PEFT 合并 | 使用本仓库已合并权重，勿自行 merge |