when using deepseek-r1:1.5b cannot get token usage
当使用 Ollama 调用 deepseek-r1:1.5b（或其它 DeepSeek-R1 量化模型）并请求 JSON 输出时，如果模型陷入重复生成、无法输出 EOS，会触发 token repeat limit，Ollama 就 不会回填 usage 字段 ，于是出现 usage 全为 0。优先
分类： AI 工具排错
glm-ocr: failed to fully read image, stopped with “done”: false
当 glm-ocr 或其它 OCR/文本补全模型输出的内容里含有大量连续重复 token（例如书籍习题里成排的句点“.”）时，Ollama 的“token repeat limit”循环检测会被误触发，提前中止生成并返回 "done": false 。优先排查模型输出中是否存在这类重复串，而不是先怀
ollama launch claude – wrong model context window
这个报错通常出现在用 ollama launch claude 启动 Claude Code 并长时间对话、上下文逐渐填满时。Claude Code 侧按自己的默认上下文窗口做统计，而 Ollama 服务端实际只加载了更小的 num_ctx ，两者不一致，服务端就会截断输入。优先排查 Ollama
AttributeError: ‘AsyncStream’ object has no attribute ‘aclose’. Did you mean: ‘close’?
这个报错通常出现在使用 OpenAI Python SDK 的异步流式结构化输出（如 client.beta.chat.completions.stream() ）并叠加 Langfuse 等埋点/包装库时，包装层让 AsyncStream 的 .response 指回自身而不是底层的 httpx.
Pydantic and JSON schemas need upgrade
报错 “Pydantic and JSON schemas need upgrade” 通常出现在把 Pydantic 生成的 JSON Schema 与 OpenAI Python SDK / Responses API 的 Structured Outputs 对接时，尤其在 schema 嵌套
No module named ‘crewai’
CrewAI CLI 1.15.6 的测试套件（`tests/test_create_crew.py`）出现 20 个测试失败，核心原因是生成的 `pyproject.toml` 中 `crewai[tools]` 依赖约束被写成了 `>=1.15.6,<2.0.0`，而测试断言期望的版本是 `1.
[BUG] Task output schema in the prompt marks Optional fields as required and strips null, so the model cannot express “not applicable”
![[BUG] Task output schema in the prompt marks Optional fields as required and strips null, so the model cannot express "not applicable"](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/6774-15a8d678-768x403.jpg)
这个报错通常出现在 CrewAI 使用 output_pydantic 定义任务输出、并在 prompt 内嵌 JSON Schema 时：prompt 里的 schema 把 Pydantic 模型中的 Optional 字段强行标成 required 且去掉 null ，导致模型无法表达“不适用
Not using CUDA
该问题通常出现在 Windows 上用一键安装脚本部署 TextGen WebUI 时，安装流程虽然没报错，但实际装成了 CPU 版 PyTorch，导致启动后无法调用 GPU。优先确认 PyTorch 是否为 CUDA 版、CUDA 是否真实可用，再考虑换用官方推荐的 WSL 安装方式。
Misc. bug: Data corruption for Q8_0 quantization for larger models under numpy 1.*
这个报错通常出现在使用 numpy 1.* 并通过 llama.cpp 的 convert_hf_to_gguf.py 把较大模型转换为 Q8_0（以及 TQ1_0、TQ2_0）时，权重符号被静默破坏；优先检查 numpy 版本与 gguf/quants.py 中的 np_roundf 实现。
Eval bug: on HIP, a sequence whose prompt shares a llama_decode() batch with another sequence’s decode row gets corrupted logits, and every
在 HIP（ROCm）后端下，当一个新序列的 prompt 行与另一个正在生成序列的 decode 行被放进同一个 llama_decode() batch 时，加入方序列（seq 1）的首个采样 token 就会出错，并退化成 3–7 个 token 的循环，但所有调用仍返回成功。优先确认是否在使