Entegrasyon rehberleri · 2026-09-27
Ling 3.0 Tiny beklenmedik çıktı veriyorsa: şablon ve tokenizer kontrolü
Yerel Ling 3.0 Tiny kurulumunda tekrar, boş yanıt veya rol metni görüyorsanız ağırlık, tokenizer, sohbet şablonu ve çıktı ayrıştırmasını sırayla inceleyin.
Yerel çalışma ile LLMTR erişimi farklıdır
Ling 3.0 Tiny yerelde beklenmedik metin üretiyorsa ilk soru hangi dosyaların ve çalıştırıcının kullanıldığıdır. Aynı isimle bulunan ağırlık, tokenizer ve sohbet şablonunun birbiriyle uyumlu olduğunu varsaymayın. Tekrarlanan cümleler, görünür rol işaretleri veya boş yanıt farklı nedenlerden oluşabilir; tek belirtiyle kesin teşhis koymak doğru değildir.
Bu rehber kendi makinenizde çalıştırdığınız modeli ele alır. LLMTR’de inclusionai/ling-3.0-tiny rotası 15 Ağustos 2026’dan beri emeklidir. Yerel dosyaları değiştirmeniz o rotayı yeniden açmaz. Kapanan rota için geçiş rehberini, yerel çıktı sorunu için aşağıdaki kontrolleri kullanın. Ayrıca bu yazı herhangi bir bilgisayarda ölçülmüş performans veya denenmiş kurulum sonucu sunmuyor.
Önce dosyaların birlikte geldiğini doğrulayın
İndirdiğiniz ağırlığın tam depo adını, revizyonunu ve dosya biçimini kaydedin. Tokenizer ile yapılandırma dosyalarının aynı model sürümüne ait olduğunu kontrol edin. Benzer isimli bir temel model ile sohbet için hazırlanmış sürüm aynı talimat biçimini beklemeyebilir. Sadece klasörün adını değiştirmek içerikteki uyumsuzluğu düzeltmez.
Üçüncü taraf dönüştürülmüş dosya kullanıyorsanız dönüşüm kaynağı ve desteklenen çalıştırıcı sürümünü ayrıca okuyun. Önceki bir kurulumdan kalan tokenizer dosyasını yeni klasöre kopyalamak hızlı görünür ama sorunu gizleyebilir. Resmî model kartı ve seçtiğiniz çalıştırıcının belgeleri üzerinden tek bir tutarlı dosya kümesi oluşturun. Kaynak revizyonunu not etmek, güncelleme sonrasında eski çalışan düzeni karşılaştırmanızı sağlar.
Sohbet şablonunu iki kez uygulamayın
Bir sohbet istemcisi genellikle rol ve içerik alanlarından oluşan mesajları sunucuya gönderir. Sunucu bu mesajları modelin beklediği biçime dönüştürüyorsa istemcide aynı şablonu önceden uygulamak, rol işaretlerinin iki kez eklenmesine yol açabilir. Tersi durumda düz metin sunan bir çalıştırıcıya şablonsuz mesaj göndermek de beklediğiniz sohbet davranışını vermeyebilir.
Önce isteğin hangi biçimde kabul edildiğini belirleyin: mesaj listesi mi, tamamlanacak ham metin mi? Ardından şablonu hangi tarafın uyguladığını tek bir yerde işaretleyin. Deneme için yalnızca bir kullanıcı mesajı seçin. Geçmiş konuşma, araç tanımı ve uzun sistem talimatı eklemeden sonucu inceleyin. Sorun azalırsa bu gözlem nedenin kesin kanıtı değildir; yalnızca sonraki karşılaştırmayı daraltır.
| Gözlem | Önce kontrol edilecek yer |
|---|---|
| Rol işaretleri görünür | Şablonun hangi tarafta uygulandığı |
| Yanıt boş | Çıktı bütçesi ve okunan yanıt alanı |
| Beklenmedik tekrar | Dosya uyumu, istem biçimi ve üretim ayarları |
| Model bulunamadı | Sunucunun sunduğu gerçek model adı |
Düşünme ile görünen cevabı ayırın
InclusionAI model kartı düşünme kontrolünü ve ling3 ayrıştırıcısını belgeliyor. Bu nedenle yalnızca istemcinin ekranda gösterdiği alana bakarak model hiç çıktı üretmedi demeyin. Çalıştırıcınızın düşünme metniyle nihai cevabı nasıl ayırdığını ve istemcinin hangi alanı okuduğunu inceleyin. Yerel ayarları farklı bir sağlayıcının API parametreleriyle karıştırmayın.
Çıktı bütçesi çok dar olduğunda görünen cevaba yeterli yer kalmayabilir. Aynı kısa görevde önce mevcut bütçeyi ve bitiş nedenini kaydedin; sonra tek ayarı değiştirip tekrar deneyin. Düşünmeyi kapatmanın her soruyu düzelteceği veya her zaman kaliteyi koruyacağı söylenemez. Ama kontrollü bir karşılaştırma, sorunun üretim süresi mi yoksa cevabı gösterme biçimi mi olduğunu anlamaya yardımcı olur.
Tek değişkenli bir tekrar denemesi hazırlayın
Kendi yazdığınız kısa bir cümleyi kullanın: örneğin üç kelimeyi alfabetik sıraya koyma görevi. Bu bir model yanıtı örneği veya başarı ölçümü değil, kurulumunuzu incelemek için önerilen girdidir. İlk denemede model sürümünü, istem biçimini, üretim ayarlarını ve istemcinin okuduğu alanı not edin. Hassas belge veya gerçek kullanıcı konuşması kullanmayın.
Sonraki denemede yalnızca bir şeyi değiştirin: dosya kümesi, şablon uygulaması, ayrıştırıcı veya çıktı bütçesi. Her değişiklikten sonra aynı göreve dönün. Birden fazla şeyi değiştirmek sonucu iyileştirse bile hangi düzeltmenin gerekli olduğunu göstermez. Sorun giderildiğinde normal iş yükünüzden birden fazla görevle yeniden değerlendirin; çok kısa bir test uzun konuşma desteğini kanıtlamaz.
Destek kaydını yeniden üretilebilir yapın
Bir sorun bildirirken modelin tam depo adını, revizyonunu, çalıştırıcı sürümünü ve hassas olmayan küçük girdiyi paylaşın. Beklenen biçimi açıklayın: tek cümle, liste veya alanları belirlenmiş nesne. Gerçek çıktıyı paylaşmanız gerekiyorsa yalnızca sizin oluşturduğunuz test metnini içeren kısmı kullanın. Anahtar, kişisel yol veya özel belge eklemeyin.
İyileşen kurulumun ayarlarını kaydedin ve yeni sürüme geçerken aynı küçük kontrolü tekrar edin. Başka bir kişinin farklı donanımda aldığı sonuç sizin kurulumunuzun doğrulandığı anlamına gelmez. LLMTR üzerinden erişim istiyorsanız canlı model kataloğunu ve ilgili geçiş rehberini kullanın. Yerel Tiny ayarını ücretli Flash rotasına otomatik olarak taşımadan o modelin kabul ettiği seçenekleri ayrıca kontrol edin.
Sık sorulan sorular
Ling Tiny’nin LLMTR rotası yeniden açıldı mı?
Bu rehber yerel çalışmayı anlatır. inclusionai/ling-3.0-tiny rotası 15 Ağustos 2026’dan beri emeklidir; yerel dosyalar bu durumu değiştirmez.
Boş yanıt kesinlikle tokenizer hatası mı?
Hayır. Çıktı bütçesi, düşünme ayrıştırması ve istemcinin okuduğu alan da incelenmelidir. Tek belirti kesin neden göstermez.
İlk denemede hangi ayarı değiştirmeliyim?
Önce dosya ve sürüm kaydını çıkarın. Ardından belirtilere göre tek ayarı değiştirerek aynı küçük görevi tekrar edin.