服务器切换到原生nanoGPT | AI生成和翻译
完成。服务器现在使用原生 nanoGPT 模型 — 与工作站的 sample.py 完全相同。
== 变化内容 ==
server.py 现在通过 nanoGPT 的原生 GPT 类（model.py）加载 ckpt.pt， 而不是使用转换后的 HF transformers 模型。编码使用 tiktoken。
RunPod 上的文件（/workspace/model/）： ckpt.pt 1.4GB — 原始 nanoGPT 检查点（47k 步） model.py 8.6KB — nanoGPT 模型定义 server.py 4.6KB — 重写，无 transformers 依赖 hf-model/ 622MB — 旧 HF 模型（作为备份保留）
== 对比（相同提示：“The Company reported total revenue of”） ==
之前（transformers + top_p）： “Our principal business is our principal executive office in San Francisco, California and is located in The San Francisco, California…”
之后（原生 nanoGPT + top_k=200）： “$2.0 million during the year ended December 31, 2016, the Company recognized non-cash impairment charges of $0.1 million… bad debt expense. See Note 9 for further details.”
工作站 sample.py（参考）： “$167.0 million for the year ended December 31, 2023… The following table shows the Company’s net revenue by geographic location…”
两者现在都能生成带有财务数据的合规 SEC 文件语言。
== 状态 ==
Health: http://localhost:8888/health -> ok Server: 原生 nanoGPT, top_k=200, temp=0.8 Model: 124M 参数, vocab 50304, bias=False Checkpoint: 47k 步（验证损失 2.2778） 无 transformers 依赖 — 仅使用 torch + tiktoken + fastapi
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