[Bug]: Heavy RAM Usage over time
![[Bug]: Heavy RAM Usage over time](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/12685-b90db227-768x403.jpg)
用户通过 Docker 部署 LiteLLM Proxy,每天发起大量请求(含 proxy 和 pass-through 模式),运行数天后 RAM 持续增长,直至触发监控警报或容器因内存耗尽被重启。部分用户反映在空闲状态下内存也会逐步膨胀,单容器可消耗 14–20 GB 内存。
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用户通过 Docker 部署 LiteLLM Proxy,每天发起大量请求(含 proxy 和 pass-through 模式),运行数天后 RAM 持续增长,直至触发监控警报或容器因内存耗尽被重启。部分用户反映在空闲状态下内存也会逐步膨胀,单容器可消耗 14–20 GB 内存。

用户在 llama.cpp 的 llama-server 、 llama-cli 中加载 Gemma 4 E4B GGUF 模型(包含 MTP draft model),同时启用了 --flash-attn on (Flash Attention),并通常带有 --spec-type draft-m

用户将系统更新至 macOS 27 beta 后启动 ComfyUI Desktop,控制台输出错误信息且工作流无法执行。
![[Bug]: as_query_engine(streaming=True) buffers entire response into a single-item generator when using local LLM](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/22183-748ac896-768x403.jpg)
用户在 macOS 上使用 LlamaIndex 0.14 版本,通过 Ollama 封装本地 8B 模型( llama3.1:8b-instruct-q4_K_M ),调用 index.as_query_engine(streaming=True) 时触发。依赖包括 llama-index (>=

用户在使用 transformers 库(版本 5.8.0.dev0 或当前 main 分支,提交 a0fb01c )通过 LlamaConfig 初始化模型时触发。典型场景是自定义脚本中为 LlamaForCausalLM 传递自定义 head_dim 参数,但 hidden_size 与 num
![[Bug]: ExcelParser drops cells with value 0 or False](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/16421-f8e0440e-768x403.jpg)
用户在 RAGFlow 中上传包含数字 0 或 False 值的 .xlsx 文件并进行解析时,发现提取出的文本中缺失了这些单元格内容。例如,Excel 表格一行数据为 [Widget, 0](项目名称 + 数量),解析结果中遗漏了“Quantity: 0”字段。
![[Bug]: Significant performance regression after upgrading from 1.80.5 to 1.81.x (UI + API slowness)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/06/19921-01def1f2-768x403.jpg)
用户在使用 LiteLLM Proxy 时,将版本从 v1.80.5 升级到 v1.81.x(包括 v1.81.0 和 v1.81.3)。环境中包含 50 个内部用户、200 个模型,连接至 PostgreSQL 数据库,每秒约 10 个请求(10 RPS),并开启了回调至 Langfuse OTE

用户在 Dify 1.15.0 自托管(Docker)环境中,进入容器后执行数据库升级命令时触发。

用户在 Hugging Face Transformers 中使用 SinqConfig 量化模型(如 google/gemma-4-E4B-it ),执行 model.save_pretrained(save_dst) 后,再通过 AutoModelForCausalLM.from_pretrai

用户在 HTML 页面中通过 标签引入 gradio.js (例如从 https://gradio.s3-us-west-2.amazonaws.com/6.0.2/gradio.js)来嵌入 Gradio 应用,并在浏览器控制台中观察到该报错。注意:虽然抛出该错误,但应用本身似乎