ViperEkura
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2d5dc93b3d
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fix : 修正类型标注与统一 CLI 参数命名
- AutoRegressiveLM.forward 返回类型标注 -> Dict[str, Tensor]
- EmbeddingEncoder 移除冗余 position_ids 自动创建
- CLI 脚本模型目录参数统一为 --param_path
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2026-05-27 20:49:44 +08:00 |
ViperEkura
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737585a32a
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feat: 新增NTK-Aware RoPE缩放支持
- RotaryEmbedding接受rope_scaling配置,自动计算scaled base
- AutoRegressiveLMConfig和EncoderConfig新增rope_scaling字段
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2026-05-25 21:22:07 +08:00 |
ViperEkura
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97c7ac0f4f
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refactor: Transformer更名为AutoRegressiveLM并新增EmbeddingEncoder
- AutoRegressiveLM 注册名改为 autoregressive_lm
- 新增 EmbeddingEncoder 支持 mean/cls/last pooling
- ModelConfig 增加 pooling_type / normalize_embeddings 字段
- 导入、注释、测试全部同步更新
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2026-05-17 15:29:20 +08:00 |
ViperEkura
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a44fd22a99
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fix: 修复训练与模型参数传递问题
- state_dict_fn 传入 CheckpointCallback,修复多卡 DDP 下 key 前缀丢失
- MLA 增加 use_qk_norm 支持,消除参数静默丢失
- moe_topk_method 统一命名为 topk_method
- checkpoint 回调移至最前
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2026-05-17 11:20:13 +08:00 |
ViperEkura
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1d54491809
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refactor: 改用递归子模块 init 替代统一 normal_(0.006)
- Embedding.reset_parameters: normal_(std=0.02)
- Linear.reset_parameters: kaiming_uniform_ + uniform_ bias
- Transformer._init_weights 通过 apply 递归调用子模块 reset_parameters
- 移除全局 normal_(0.006) 覆盖,各模块使用更合适的分布
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2026-05-17 10:44:18 +08:00 |
ViperEkura
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0ba8c70ce1
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fix: 修复 MLA 多个 bug 并缩小测试模型参数
- MLA kv_b_proj 输出维度和 q_rope 切分偏移修复
- 打通 MLA 配置从 ModelConfig 到 DecoderBlock 的传递路径
- rope_theta 配置不再被忽略,MLA 使用 qk_rope_head_dim
- tie_weight 使用 is True 避免 None 隐式生效
- norm_eps/rope base 类型标注修正
- 测试模型参数缩小 (dim=8, head_dim=4)
- 新增 6 种架构配置 × 2 场景的前向传播测试
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2026-05-16 14:57:43 +08:00 |
ViperEkura
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e12f1a7ee5
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feat: BaseModelConfig + DeepSeekMoE + 工厂模式替代 if/else
- BaseModelConfig: fields() 精确字段匹配 + 类型矫正 + 未知key警告
- DeepSeekMoE: 共享专家 + 路由专家 + top-K 门控
- AttnFactory/FFNFactory: 装饰器注册,DecoderBlock 零分支
- config 用 attn_type/ffn_type 驱动组件选择
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2026-05-15 20:34:52 +08:00 |
ViperEkura
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ef25efffa2
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refactor: 拆分 module.py 为 components 子包
- rope/linear/norm/embedding/mlp/attention/decoder_block 各自独立文件
- 依赖单向无循环
- 公开接口不变,外部无需修改
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2026-05-15 20:08:36 +08:00 |
ViperEkura
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205b40bd28
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refactor: 重构 cache 和 inference 参数体系,分离存储与分配
- 合并 GenerationRequest/GenerationParams,统一 max_tokens 参数名
- PagePool/PrefixCache 分离为 Allocator + PrefixCache + PagePool
- 拆分 KV 存储为独立 Storage 类,PagedCache → KVCache,CacheView → KvcacheView
- Allocator.inc_ref 移除 LRU 防止竞争,Storage.write 增加负页防御
- Allocator/PrefixCache/TaskTable 加 threading.Lock 保证线程安全
- server.py uvicorn.run 改为传 app 对象修复导入错误
- benchmark.py 适配 KVCache 新 API
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2026-05-14 20:05:08 +08:00 |
ViperEkura
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2196c34c52
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refactor: 重构 inference 模块架构,引入设计模式并分组文件
- 新增 protocol.py 协议层,Template Method 模式消除流/非流分支 45% 重复
- SSEBuilder 统一 SSE 构造,StopChecker 独立 stop_sequence 检测
- AnthropicHandler 追踪已产出文本,修复 stop 时重复 delta
- server.py 路由从约 100 行缩减至 3 行
- 拆分为 core/(cache/executor/scheduler/task)和 api/(protocol/server)
- 外部保持二级导入路径(from astrai.inference import Name)
- 删除所有分隔线注释,代码按语义自然分组
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2026-05-14 17:42:37 +08:00 |
ViperEkura
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466c2e1efd
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fix: process_attention_mask 中 expand 后的 inplace 写导致 alias 报错
- pad.view.expand 产生的视图多元素指向同一内存,attend &= 写入报错
- 改为 .expand().clone() 独立内存后再 inplace
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2026-05-14 16:30:31 +08:00 |
ViperEkura
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6d6ef99e66
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perf: 消除 PagedCache.write 中的 position_ids GPU 同步,解码提速 15%
- CacheView.write 用 total_len - k.size(1) 推导 start_pos,替代 position_ids[0,0].item()
- 移除 GQA/MLA/DecoderBlock 中不再使用的 position_ids 参数
- PagedCache.write 参数 position_ids:Tensor → start_pos:int
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2026-05-14 15:37:48 +08:00 |
ViperEkura
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c0effc9f5b
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refactor: 位置编码改用 position_ids [B,S],简化 attention mask 构建
- RotaryEmbedding/CacheView 接受 position_ids 替代 start_pos
- process_attention_mask 用 position_ids >= arange 做逐位置 causal
- 训练/无 KV cache 时 position_ids=None 内部自动处理
- 移除 executor/benchmark 中冗余的 input_mask 构造
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2026-05-14 13:26:31 +08:00 |
ViperEkura
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a3c8296135
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fix: page cache 分配失败越界崩溃 + 长度超限终止
- astrai/inference/scheduler.py: add_task 增加 max_seq_len 检查,超限时直接发 STOP 信号终止
- astrai/inference/scheduler.py: _maybe_alloc_page 返回 bool,alloc 失败时标记 ABORTED + 发 STOP
- astrai/inference/scheduler.py: _execute_decode 过滤分配失败任务,避免 page_table 越界
- astrai/inference/scheduler.py: _remove_finished_tasks 清理 ABORTED 任务并释放 pages
- astrai/inference/scheduler.py: _execute_prefill input_mask 改为覆盖全部 prompt_len
- astrai/model/transformer.py: seq_mask is None 分支补全 start_pos + seq_len 列
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2026-05-10 20:14:38 +08:00 |
ViperEkura
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c95ace41aa
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fix: prefill 时 attention mask 长度不足导致 expand 崩溃
- astrai/inference/scheduler.py: prefill input_mask 由 [batch, seq_len] 改为 [batch, prompt_len],覆盖全部 KV 位置
- astrai/model/transformer.py: seq_mask is None 分支补全 start_pos + seq_len 列,避免 expand 非 singleton 维度不匹配
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2026-05-10 19:56:41 +08:00 |
ViperEkura
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30cc2d67a4
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refactor: 分页 KV cache 替换固定 slot,删除 PrefixCache 及相关死代码
- 用 PagedCache + CacheView 替换固定 slot 式 KV cache,attention 层只通过 page_table 间接索引
- 删除 PrefixCache(radix tree)及 scheduler 中所有 prefix cache 命中/插入/释放逻辑
- 删除无用函数:pin、version、free_count、_mark_seq_mask 及 seq_mask 分配
- 修复 write 在多页 prefill 时 offset 为负导致 chunk 计算错误
- _make_page_table_tensor 改用 list 拼接一次 tensor,去掉逐元素赋值
- 清理 model 接口参数:kv_cache, slot_indices → paged_cache(CacheView)
- 精简 docstring 为单行,删除冗余 section 注释和旧代码
- 修复 test_scheduler_concurrency.py 缺少 import pytest
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2026-05-08 20:44:05 +08:00 |
ViperEkura
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b89f8436ea
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refactor: 将KV缓存槽位映射下沉到模型注意力层,移除_remap_kv和_writeback_kv
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2026-05-06 20:01:22 +08:00 |
ViperEkura
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3fee87897d
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chore: 修改拼写错误问题
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2026-04-06 09:28:16 +08:00 |
ViperEkura
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fc278d17ab
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feat: 实现模型动态注册机制
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2026-04-05 19:38:12 +08:00 |
ViperEkura
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b531232a9b
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style: 修改为显式导入
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2026-04-04 16:02:49 +08:00 |
ViperEkura
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0852b852f8
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refactor: 优化参数传递,清理导入样式
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2026-04-03 22:06:32 +08:00 |
ViperEkura
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2e009cf59a
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chore: 更新项目名称
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2026-03-31 09:34:11 +08:00 |