移除修剪黑客以修复模型 | AI生成和翻译

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Here’s my analysis:

当前状态（在 RunPod 上）

位于 /workspace/model/hf-model/ 的模型具有 vocab_size: 50304 —— 即原始 nanoGPT 填充后的词汇量（50257 填充至最近 64 的倍数以提升 CUDA 效率）。server.py 中有一个运行时修补措施，在加载时将嵌入从 50304 剪裁至 50257。这正是生成结果异常的根源——权重映射因该剪裁而损坏。

新模型（HF: lzwjava/sec-edgar-gpt-124m-hf）

vocab_size: 50257 —— 已正确转换，为标准 GPT-2 词汇表。架构相同（124M，12 层，隐藏层 768，上下文长度 1024）。无需填充，无需剪裁。这正是它能正常工作的原因。

server.py 中需要修改的内容

  1. 删除整个嵌入剪裁块（第 19-31 行）——不再需要，新模型词汇量正确
  2. 保持其他一切不变 —— MODEL_DIR、API 端点、采样参数均保留
  3. 将新模型下载到 RunPod —— 替换 /workspace/model/hf-model/ 下的内容

server.py 变得更简单：加载模型，提供服务。不再有修补代码。

需要我继续执行以下操作吗：

  1. 更新本地的 server.py，移除剪裁修补
  2. 通过 SSH 连接 RunPod，从 HF 下载新模型，然后重启服务器？

还是您想逐步操作？

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