本篇文章主要记录本人debug的过程，该问题已经办理，可以直接看最下方的办理方式。
在使用DB-GPT项目过程中由于默认使用的推理框架推理速度较慢，选择更换成vLLM框架，在DB-GPT项目文档中有使用vLLM推理的部门，但是写的极为简短，在使用过程中会发上上图的报错，为了debug于是先尝试在当地用pycharm进行调试。
在当地重新摆设进行调试
重新构建虚拟环境dbgpt_env
- conda create -n dbgpt_env python=3.10
- pip install -e ".[default]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests
- pip install -e ".[openai]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests
- pip install -e ".[vllm]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests
必要修改setup.py第322行代码重新下载，或者使用pip直接卸载原来的torchaudio然后指定2.4.0重新安装。
运行webserver出现报错
应该是impot torch过程中堕落，可以尝试在命令行中import torch
根据博客https://blog.csdn.net/Lahzylj/article/details/140934691
安装libomp140.x86_64.dll并放入图中所指示的文件夹内，重新import torch可以看到正常运行。
此时如果不在.env文件中设定MODEL_TYPE直接启动webserver是可以正常使用，如果设定为vllm的推理框架的话会产生报错。
这里有个提示是说Trition没有安装，一些GPU相干的功能会无法使用，不过由于本机用的是署理模型不必要用到GPU以是可以不管，而且trition现在只支持Linux体系，Win10体系摆设起来比较麻烦。
然后最后的报错和我在A6000的长途主机中报的错一样，开始debug。
当地debug过程
可以看到，最后在dataclass创建一个新的数据类型时堕落，代码如下。
这里是在传入VLLM的参数
这里出现了type函数的另一种使用方式，一般type函数输入一个参数时是用来查看该参数的数据类型的，如果输入三个参数，就是便利地构建一个新的数据类型，其中第一个参数表示该数据类型的名字，第二个参数表示该数据类型继承的父类，第三个参数表示该数据类型的属性，然后去查看第三个数据类型，这里表示的输入VLLM的一些参数，共85个，加上最后一个annotations的数据类型字典（85个），以是一共是输入了86个参数。
其中新的疑问是Field数据类型是什么意思，在调试过程中，是出现在该函数的一开始
颠末查询，field是python3.7之后参加的dataclass中的一个函数，该函数答应为数据类的字段指定默认值和元数据。field()可以替换默认的字段值，支持默认值和默认工厂函数，同时在初始化、表示、比较和哈希方法中发挥作用。元数据功能为第三方扩展提供了空间，确保了数据类的灵活性和定制性。
其中涉及到isinstance()函数
isinstance() 函数是 Python 中的 内置函数，该函数用于检查一个对象是否是 指定类 或 其子类 的 实例。如果对象是给定类型的实例，则返回 True；如果不是，则始终返回 False。
isinstance(object, classinfo)
其中：
object 为必要进行类型检查的对象，isinstance() 函数将判断 object 是否是指定类型或指定类型的子类的实例。
classinfo 的值答应为一个类型对象、多个类型对象组成的 元组 或 Union 类型。
在field_dict中的第74个参数，ignore_pattern的default值为[]导致报错
同时，可能也影响了后面的参数无法精确获取，以是猜测更改ignore_pattern的默认值可能会乐成，由于自己ignore_pattern的类型也是str
而field_dict是从desc中转过来的，以是必要追溯desc，可以看到在序号为73的参数中（由于List是从00开始计数的），default_value就是[]，别的参数的默认值都是None
追溯desc必要回到上一层调用也就是vllm_adapter.model_param_class
最终发现是在AsyncEngineArgs的add_cli_args函数中获得的参数，由于这部门代码无法修改，以是没有在深入研究。
办理方式
其实想要办理上面的错误，焦点问题就是把ignore_patterns的默认值修改，以是可以在构建fields_dict的过程中完成修改，只必要将原来的构建过程中通过if语句获取ignore_patterns键值对的获取过程然后复制默认值为None即可。
进入DB-GPT\dbgpt\util\parameter_utils.py文件中，在约637行处注释掉原来的fields_dict的赋值语句，改为下图中的if语句保存即可。
后记
现在看来，使用vllm推理框架对于显存的使用水平提升的很大，本来使用默认推理框架（应该是fastchat）跑10b以内的大模型一般都只必要20G左右的显存，但是用vllm会提到40G，而使用glm4-9b-chat在运行过程中会报错，现在用Qwen2-7B-Instruct效果最佳。
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