目前部署的Qwen2.5最新结果：
 

(llm_lab) yukewei@inin5880-Virtual-Machine:~/test_qwen$ /home/yukewei/miniconda3/envs/llm_lab/bin/python /home/yukewei/test_qwen/test_qwen2.5_basic.py
正在从本地加载模型，请耐心等待...
Failed to load /home/yukewei/miniconda3/envs/llm_lab/lib/python3.10/site-packages/torchao/_C_mxfp8.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: Could not load this library: /home/yukewei/miniconda3/envs/llm_lab/lib/python3.10/site-packages/torchao/_C_mxfp8.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so
Failed to load /home/yukewei/miniconda3/envs/llm_lab/lib/python3.10/site-packages/torchao/_C_cutlass_90a.abi3.so: Could not load this library: /home/yukewei/miniconda3/envs/llm_lab/lib/python3.10/site-packages/torchao/_C_cutlass_90a.abi3.so
Loading weights: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 339/339 [00:02<00:00, 142.11it/s]
The following generation flags are not valid and may be ignored: ['temperature', 'top_p', 'top_k']. Set `TRANSFORMERS_VERBOSITY=info` for more details.
Qwen 原始输出：

{
  "summary": [
    "OS-DEKF 相比传统 DEKF 显著降低了平均定位误差。",
    "OS-DEKF 的单次更新速度远快于传统 DEKF。",
    "深度自适应模型在验证集上的表现优于 Fixed-Q OS-DEKF。"
  ],
  "advantages": [
    "显著降低平均定位误差",
    "单次更新速度快"
  ],
  "paper_style_analysis": "本研究通过对比传统 DEKF 和 OS-DEKF 方法，展示了 OS-DEKF 在定位精度和计算效率方面的优越性，并进一步验证了深度自适应模型的有效性。"
}

解析后的 JSON：
{
  "summary": [
    "OS-DEKF 相比传统 DEKF 显著降低了平均定位误差。",
    "OS-DEKF 的单次更新速度远快于传统 DEKF。",
    "深度自适应模型在验证集上的表现优于 Fixed-Q OS-DEKF。"
  ],
  "advantages": [
    "显著降低平均定位误差",
    "单次更新速度快"
  ],
  "paper_style_analysis": "本研究通过对比传统 DEKF 和 OS-DEKF 方法，展示了 OS-DEKF 在定位精度和计算效率方面的优越性，并进一步验证了深度自适应模型的有效性。"
}
 

AI总结今日进展：

可以，我给你整理成一份当前阶段总结 + 下一步计划，你后面自己看也会更清楚。

一、你目前已经完成的成果

1. 环境和开发链路已经打通

你已经完成了：

• 在实验室服务器上新建 llm_lab 环境

• 用 VSCode 远程连接服务器开发

• 配好 torch / transformers / accelerate / huggingface_hub 等基础依赖

• 本地模型目录和测试脚本目录已经建立好

这意味着你已经不再停留在“我该怎么开始”的阶段，而是进入了真正能写项目原型的阶段。

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2. 开源模型已经成功本地运行

你已经验证过：

• Qwen2.5-7B-Instruct 本地加载成功

• 模型可以正常推理

• 7B 模型输出稳定、速度可接受

这个结果很重要，因为它说明你的服务器配置、模型路径、推理代码都已经打通，后面做项目不需要再从零折腾环境。

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3. 大模型版本升级做过探索

你还尝试了：

• Qwen3.5-27B-FP8

• GPTQ/量化相关依赖安装

• 大模型本地加载测试

虽然 27B-FP8 最终表现出：

• 输出异常

• 推理速度偏慢

• 当前链路不够稳定

但这个尝试本身并不白费。你已经验证出一个很明确的结论：

你现在的服务器“能尝试大模型”，但不适合把 27B-FP8 作为当前主开发模型。

这个判断非常有价值，因为它帮你避免了继续在不稳定路线里浪费时间。

---

4. 已经做出了第一个“项目雏形”

最关键的是，你不只是把模型跑起来了，而是已经开始让模型处理你自己的专业内容。

你已经完成了两步：

第一步：自然语言分析

输入实验结果后，模型能够输出：

• 结果总结

• 方法优势

• 学术表述

第二步：结构化输出

你已经让模型输出了类似这样的 JSON：

• summary

• advantages

• paper_style_analysis

这说明你的项目已经具备雏形了：

“基于开源大模型的导航实验结果智能分析助手”

这已经不是单纯的学习，而是在做一个真正能写进简历的小项目原型。

---

二、你目前遇到的核心问题

1. 你不是“不会开始”，而是容易被方向分散

你一开始最大的困惑是：

• 强化学习要不要学

• Agent 要不要学

• 大模型要不要学

• VLA 要不要学

现在这个问题其实已经有答案了：

短期内不应该全学。

你现在真正适合走的是：

开源大模型应用开发 + 你已有的导航/实验分析背景

---

2. 大模型能输出，但还不够严谨

目前 7B 模型已经能干活，但也暴露出一些典型问题：

• 会擅自扩写缩写

• 会补充没有明确提供的信息

• JSON 输出有时不够严格

• 对事实型问题容易“编”

这也很正常。
这不是模型不能用，而是你后面要通过：

• prompt 约束

• 输出格式规范

• 文件输入

• 结果校验

把它逐步调成一个“更适合你专业任务”的工具。

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3. 你已经找到当前最合适的开发模型

现在可以明确：

• 主开发模型：Qwen2.5-7B-Instruct

• 不建议当前主力使用：Qwen3.5-27B-FP8

• 大模型升级路线：以后可再考虑 14B / GPTQ Int4 / 更高版本

这个取舍是对的。
因为你现在要的是快速做出成果，不是单纯炫耀模型有多大。

---

三、你现在最清晰的项目定位

你当前最值得推进的项目可以定为：

项目名称建议

基于开源大模型的导航实验结果智能分析助手

项目核心能力

• 输入实验结果文本

• 自动提取关键结论

• 自动总结方法优势

• 生成论文风格分析文字

• 输出结构化 JSON

这个项目的意义

它正好结合了你两部分能力：

• 你原本的导航/实验/论文背景

• 你现在正在补的大模型应用能力

这比你从零做一个泛泛的聊天机器人更适合你，也更适合写进简历。

---

四、后续建议计划

第一阶段：把现在这个原型做稳

你接下来优先做的，不是继续换模型，而是把 7B 这套原型做完整。

具体任务

1. 继续优化 prompt
   目标是让模型：

   • 不乱扩写缩写

   • 不补外部事实

   • 稳定输出指定字段

2. 让 JSON 输出更稳定
   目标是：

   • 固定字段

   • 固定条数

   • 后续可以直接被 Python 解析

3. 把脚本拆分清楚
   比如分成：

   • basic_test

   • summary_json

   • file_input_analysis

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第二阶段：从“手输文本”升级到“读文件”

这是你下一步最值得做的升级。

建议目标

让程序支持：

• 从 .txt 文件读取实验结果

• 自动调用模型分析

• 输出 JSON 或 markdown 报告

这一步完成之后，项目就不再只是“demo”，而是开始有工具雏形了。

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第三阶段：接入你自己的真实材料

后面建议你把这些内容逐步喂进去：

• 你论文里的实验结果段落

• 你导航算法项目中的结果描述

• 你仿真的日志输出

• 你的表格/指标总结

这样你这个工具就会越来越贴近你自己的专业方向，而不是一个泛用小玩具。

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第四阶段：后续再考虑功能升级

等基础功能稳定之后，再按优先级往上加：

可以考虑加的

• 从 csv 读指标

• 自动比较多个方法

• 自动生成“实验结果分析”模板

• 轻量 RAG（接论文术语/实验说明知识库）

• 简单前端界面

暂时不建议优先做的

• 强化学习系统学习

• Agent 框架大而全学习

• 继续折腾 27B-FP8

• 一开始就上复杂多模态/VLA

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五、你当前阶段的一句话总结

你现在已经完成了从：

“不知道该学什么”
到
“已经搭好大模型环境，并做出导航实验分析原型”

这个转变。

这其实已经很不错了。

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六、我给你的最终建议

接下来你的主线只做一件事：

用 Qwen2.5-7B-Instruct 把“导航实验结果智能分析助手”做成一个稳定的小项目。

不要再分神去同时学：

• 强化学习

• Agent

• VLA

• 27B FP8 环境优化

先把这一条线做出来。
它最有可能在最短时间内，真正变成你简历里的成果。

如果你愿意，我下一步可以直接帮你把这个项目整理成一份阶段性项目说明，包括：

• 项目背景

• 当前已实现功能

• 下一步开发计划

• 后续可写进简历的表述。

 

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