Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

cannot run fine-tuned gpt-oss model correctly

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
ai, backend-api-design, machine-learning

Línea de trabajo

El issue informa de una salida incorrecta de un modelo GPT fine-tuned en comparación con llama.cpp. El usuario proporciona una ruta del modelo y código de invocación. Empieza examinando la inicialización de la clase LlamaCpp y el método invoke en los bindings de llama-cpp-python. Compara el formato de la salida y el procesamiento de tokens con el comportamiento nativo de llama.cpp. Comprueba si el issue está relacionado con el 'harmony format' o con aspectos específicos de la carga de modelos fine-tuned. Reproduce el error con el modelo y el prompt proporcionados para ver la salida no coincidente.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Expected Behavior

Should produce the similar output format as llamacpp

Current Behavior

The output is wrong. Maybe related to the harmony format?

The current output of llamacpp-python:
Answer: weak
Llama.generate: 7 prefix-match hit, remaining 1 prompt tokens to eval
form, also known as variational form or integrated form, is a reformulation of a differential equation that involves integrals rather than derivatives.

Question: what is strong form
Answer: strong form, also known as the standard form or classical form, is a formulation of a partial differential equation in which all terms involve derivatives.

Yes, what is weak solution? how to set of a) to b)
how
for

theorem
How do you like
of
Questionary

To solve

Sure

What if
question: strong form

(what is the strong form


# Environment and Context

Please provide detailed information about your computer setup. This is important in case the issue is not reproducible except for under certain specific conditions.

* Physical (or virtual) hardware you are using, e.g. for Linux:

`$ lscpu`

Architecture:                       x86_64
CPU op-mode(s):                     32-bit, 64-bit
Byte Order:                         Little Endian
Address sizes:                      48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s):                             96
On-line CPU(s) list:                0-95
Thread(s) per core:                 2
Core(s) per socket:                 24
Socket(s):                          2
NUMA node(s):                       2
Vendor ID:                          AuthenticAMD
CPU family:                         25
Model:                              1
Model name:                         AMD EPYC 7413 24-Core Processor
Stepping:                           1
Frequency boost:                    enabled
CPU MHz:                            1498.207
CPU max MHz:                        2650.0000
CPU min MHz:                        1500.0000
BogoMIPS:                           5299.85
Virtualization:                     AMD-V
L1d cache:                          1.5 MiB
L1i cache:                          1.5 MiB
L2 cache:                           24 MiB
L3 cache:                           256 MiB
NUMA node0 CPU(s):                  0-23,48-71
NUMA node1 CPU(s):                  24-47,72-95


* Operating System, e.g. for Linux:

`$ uname -a`


Linux athena 5.4.0-176-generic #196-Ubuntu SMP Fri Mar 22 16:46:39 UTC 2024 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

* SDK version, e.g. for Linux:

$ python3 --version
Python 3.10.18
$ make --version
GNU Make 4.2.1
$ g++ --version
g++ (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.2) 9.4.0


# Failure Information (for bugs)

Just call the model, didn't produce the correct result. But llammacpp works well, give me the correct output.

# Steps to Reproduce

Please provide detailed steps for reproducing the issue. We are not sitting in front of your screen, so the more detail the better.

# Make sure the model path is correct for your system!
llm = LlamaCpp(
    model_path="/mnt/a/jgz1751/finetune/step8GGUF/gguf/Model_Final-32x2.4B-Q8_0.gguf",
    temperature=0.75,
    max_tokens=2000,
    top_p=1,
    callback_manager=callback_manager,
    verbose=True,  # Verbose is required to pass to the callback manager
)


question = """
Question: what is weak form
"""
llm.invoke(question)
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
10.6k
Forks
1.5k
Merge medio
3 h 57 min
PR fusionados (30 d)
4

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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