MarkBase Admin
2a889faf4b
CI / build-and-test (push) Has been cancelled
重大发现： ✅ 26B-A4B的NaN位置依赖输入token ID ✅ Token 2和98的NaN位置完全相同（对称bug） ✅ 大部分tokens的NaN就在输入位置（Token 4-9） ✅ 这是forward pass的索引bug，不是设计特性 测试证据： Token 0: 175 NaN at [0 + 174固定位置] Token 1: 1 NaN at [1]（输入=输出） Token 2: 2 NaN at [2, 98] Token 3: 80 NaN at [3 + 79固定位置] Token 4-9: 每个都是1 NaN在token ID位置 Token 98: 2 NaN at [2, 98]（和Token 2完全相同！） Token 100: 1 NaN at [100] Token 255999: 1 NaN at [255999] Token 256000: 3 NaN at [25407, 71032, 256000] 对比12B： 12B: 固定位置[2, 255999, 256000]，和输入无关 → 设计特性 ✅ 26B-A4B: 依赖输入token ID → 真实bug ⚠️ 26B-Standard: 0 NaN → 完美 ✅ 根本原因： Forward pass索引bug 输入token ID被错误地用作logits索引 导致该位置的logits变成NaN 建议： ⚠️ 停止使用26B-A4B ✅ 使用26B-Standard代替（0 NaN） ✅ 或修复forward pass的索引逻辑 文件： - TwentySixBA4BNaNLocationTest.swift - TwentySixBA4BDeepDebugTest.swift - 26B_A4B_NaN_Truth.md - 26B_A4B_NaN_Analysis_Plan.md 定性：真实bug，严重程度⭐⭐⭐⭐⭐（不可预测）
MarkBase
高性能 Swift Metal 多模態推理引擎，專為 Apple Silicon 優化。
功能特性
- ✅ 純 Swift Metal - 無外部依賴
- ✅ 4-bit 量化 - 高效內存使用
- ✅ OpenAI 兼容 API - REST + SSE
- ✅ 多模態支持 - 文本、圖片、音訊
- ✅ 流式輸出 - 實時 token 生成
- ✅ SIMD 優化 - 17x attention, 3x matmul 提升
快速開始
安裝
git clone <repository-url>
cd MarkBase12B
swift build
啟動服務器
# 基本啟動
swift run G12BServer ./model
# 指定端口和模型 ID
swift run G12BServer ./model 8080 markbase-12b
# 運行性能基準測試
swift run G12BServer ./model markbase --benchmark
API 使用
健康檢查
curl http://localhost:8080/health
文本生成
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
"max_tokens": 100,
"temperature": 0.7
}'
流式輸出
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{"role": "user", "content": "Tell me a story"}
],
"stream": true
}'
多模態（圖片）
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "描述這張圖片"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}
]
}
]
}'
Swift SDK 使用
import G12B
// 初始化引擎
let engine = try MarkBaseEngine(autoCompile: true)
// 加載模型
let model = try E4BModel(modelDir: "./model", engine: engine)
// 生成文本
let logits = try model.forward(tokenId: 0, position: 0)
性能
| 模型 | 速度 | 內存 |
|---|---|---|
| E4B (4B) | 19.7 tok/s | ~3GB |
| 12B | 18.8 tok/s | ~9GB |
架構
MarkBase12B/
├── Sources/G12B/
│ ├── Engine.swift # Metal 引擎
│ ├── Model.swift # 模型實現
│ ├── Tokenizer/ # Tokenizer
│ ├── Generator/ # 文本生成
│ ├── Sampling/ # 採樣策略
│ ├── Audio/ # 音訊塔
│ ├── Vision/ # 視覺塔
│ ├── Metal/ # Metal Kernels
│ └── BufferPool.swift # Buffer 池
├── Sources/G12BServer/
│ ├── APIServer.swift # API 服務器
│ ├── MarkBaseServer.swift # 服務器實現
│ ├── SSE.swift # SSE 支持
│ ├── Errors.swift # 錯誤處理
│ ├── MultimodalAPI.swift # 多模態 API
│ └── PerformanceBenchmark.swift
└── Tests/G12BTests/
文檔
授權
MIT License