[Bug]: SpendLogs rows silently dropped when the provider reuses response ids (Ollama: `chatcmpl- `)
![[Bug]: SpendLogs rows silently dropped when the provider reuses response ids (Ollama: `chatcmpl- `)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/46403-43373465-768x403.jpg)
当 LiteLLM 代理把 Ollama 的响应 ID(形如 chatcmpl- )当作 LiteLLM_SpendLogs.request_id 主键写入时,重复 ID 会因 skip_duplicates=True 被静默丢弃,表现为请求返回 200 但消费日志缺失。优先排查上游
![[Bug]: SpendLogs rows silently dropped when the provider reuses response ids (Ollama: `chatcmpl- `)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/46403-43373465-768x403.jpg)
当 LiteLLM 代理把 Ollama 的响应 ID(形如 chatcmpl- )当作 LiteLLM_SpendLogs.request_id 主键写入时,重复 ID 会因 skip_duplicates=True 被静默丢弃,表现为请求返回 200 但消费日志缺失。优先排查上游
![[Bug]: gzip response middleware compresses up to 1 MiB on the event loop: an 824 KB embeddings response stalls the worker ~165 ms](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/46339-ddf4b7ca-768x403.jpg)
当 LiteLLM Proxy 客户端发送 Accept-Encoding: gzip 且响应体达到 500 B 以上时,小于 1 MiB 的响应会在事件循环上做 gzip 压缩;824 KB 的 embeddings 响应会把 worker 卡住约 165 ms,导致同一 worker 上其他请求

这个报错通常出现在 Vulkan 后端、开启 Flash Attention 且 KV cache 为 f16、ubatch 较大并处理长上下文时;优先排查 ubatch 与 KV cache 类型,并确认是否已包含修复 PR #27703。
![[Bug]: Qwen4Exp N-gram PLE embedding requires pipeline_parallel_size=1 because non-first pipeline ranks do not receive the raw input_ids it](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/55515-aca00466-768x403.jpg)
当使用 vLLM 加载 Qwen4Exp 系列模型并开启流水线并行(pipeline parallel,PP)时,vLLM 会直接拒绝启动并抛出该 NotImplementedError。优先排查模型配置中的 ple_layer_ids 是否落在第一个流水线阶段之外,以及当前版本是否已合入条件化检查
![[Bug]: AMD MI350X/MI355X Kimi K2.5 MXFP4 decode ITL regression v0.18 → v0.19+ (distinct from #43153)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/45943-95b75667-768x403.jpg)
这个 [Bug]: AMD MI350X/MI355X Kimi K2.5 MXFP4 decode ITL regression v0.18 → v0.19+ (distinct from #43153) 通常出现在 AMD gfx950 上用 AITER MLA 路径跑 Kimi K2.5 MX

这是 Open WebUI 知识库共享权限的保存逻辑 bug:拥有 Write 权限的协作者重命名知识库或修改描述时,保存请求会连同整份分享列表一起提交,服务端会剔除保存者无权创建的分享项(如 Public),导致知识库被静默改为 Private。排查重点应放在“保存时是否携带完整分享列表”以及“保

当你在没有安装 flash-linear-attention / causal-conv1d 等可选加速包的环境中,用 DataCollatorWithFlattening 做 packed(无 padding)训练或推理时,linear-attention 的 Torch fallback 会丢弃

这个报错通常出现在使用 Transformers 的 Whisper 生成流程、并开启时间戳处理( return_timestamps=True )时,如果 eos_token_id 被传成单元素列表(如 [50257] ), WhisperTimeStampLogitsProcessor 会把它当

这个报错通常出现在 ComfyUI 中使用 UnetLoaderGGUF 加载 LTX 2.5 的 GGUF 权重时,报错的关键是 LTXAVModel 的 state_dict 与当前模型定义权重形状不匹配(例如 checkpoint 里是 4096,而当前模型是 3840)。优先排查 Comfy

该问题出现在使用 Langfuse Python/JS SDK 批量创建 score 时,score 的时间戳总是被设为打分当下,无法对齐到原始 trace 时间。优先确认你使用的 Langfuse 服务端版本和 SDK 版本是否已支持创建 score 时传入可选 timestamp 。