记一次生产环境Docker容器频繁OOM的排查与修复全过程
背景
最近在踩坑记录方面积累了一些经验,分享出来供参考。
实践过程
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
总结
以上是近期的实践总结。
最近在踩坑记录方面积累了一些经验,分享出来供参考。
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
以上是近期的实践总结。
中文长文本这块确实深有同感,我拿《论语》注疏做测试时,DeepSeek-V3的断句和释义比GPT-5顺滑太多。不过你说并发限制的问题我踩过类似的坑,后来干脆用了个简单的内存队列做请求缓冲,虽然牺牲了点速度但至少不报错。函数回调那块文档确实偷懒了,我是直接扒了开源社区的适配代码改的,省了不少调试时间。
刚跑完你说的压测,截断问题确实头疼,建议试试设置max_tokens硬上限能缓解一些。
刚跑完压测,楼主说的截断问题我也遇到了,特别是生成长文本到一半突然卡住,后来加了重试机制才稳了点。不过中文理解这块确实香,我拿它处理古籍校对,比GPT-5少改不少错字。好奇你调agent框架时,有没有试过把工具调用改成流式解析?我这边这样搞后延迟降了快一半。
刚跑完你的评测,跟我自己测试的结果差不多,中文长文本确实是个惊喜,尤其是古文那块,但那个截断问题我也碰到了,后来直接用流式输出加超时重试才稳住。你提到的工具调用示例少这点太真实了,我调那个函数回调也卡了两天,感觉官方文档这块确实该补补。 关于并发限制,想问下你压测时具体是多少量级开始出现token限流的?我这边小团队想直接上生产,但怕踩坑,想着要不要先拿lite版本顶着。
刚跑完你的评测,深有同感,古文这块确实比GPT-5顺滑不少,我试过用它写文言文报告,基本不用改。不过你说的截断问题我也遇到了,尤其是长文本到一半突然断掉,后来只能把输出切成短段再加个重试机制。关于工具调用,我摸索出来一个笨办法:先调一次函数定义,再传结果回去,虽然慢点但稳。你那个agent框架适配层最后用的是什么方案?