# Sparkle

本地 **Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 8bit** 流式推理引擎，对接 ccSparkle Agent（模型源：**Sparkle**）。

在约 64GB 统一内存的 Apple Silicon 上，把约 77GB 专家权重放在 SSD，运行时按需装入 + 预取，从而跑通 80B 8bit（oMLX / Ollama 全量加载做不到的档位）。动机见 [`models/README.md`](./models/README.md)：用 80B@64G 验证流式路径，对应下游 **30B 8bit A3B** 进 32G/16G、统一内存省 50%+。

| 项 | 值 |
|----|----|
| Python | **3.14.***（与 `native_moe_ext.cpython-314-darwin.so` 对齐；见 `pyproject.toml`） |
| 已验证机器 | MacBook Pro M2 Max / 64GB |
| 安装目录 | 本仓库根目录（下文记为 `$SPARKLE_HOME`，即 `clone` 后的路径） |
| 引擎端口 | `8317`（经中台 `8088` 启停与代理） |
| 模型 / 专家 / MTP | 见 [`models/README.md`](./models/README.md)（不入库，约 160GB） |
| 性能基线 | 稳态约 9–10 tok/s（贪心+MTP）；采样约 4–6 tok/s；常驻约 23–33GB 量级 |

依赖安装走清华 PyPI 镜像（`pyproject.toml` 的 `tool.uv.index`）。

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## 1. 系统组成

```
浏览器前端(8090)                      ← 日常对话界面
   │ 顶部选 Sparkle 源
   ▼
中台代理(8088)                       ← 转发请求，规避跨域
   ▼
Sparkle 引擎(8317)                   ← 80B 8bit 流式推理
   ├─ /v1/chat/completions           OpenAI 兼容接口
   └─ /admin                         调参页（槽位 / 投机宽度 / 状态）
```

专家权重留在 SSD，运行时按需读取 + 预测式预取；首次启动和切换话题时偶有停顿（读盘）。

**AUTOPIN**（默认开启）：记录专家路由热度（`models/experts_8bit_g64/pool_usage.json`），启动时把最热一批 pin 进常驻池（默认占槽位 50%，定死不驱逐）。冷启动命中率可从约 72% 升到 **98%+**。`AUTOPIN=0` 关闭；`AUTOPIN_BUDGET_FRAC` 调比例（0–1）。

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## 2. 启动

**推荐**：打开对话界面 → 顶部选 **Sparkle** → 中台自动加载引擎（约 90 秒，状态变绿后再对话）。

1. 中台（桌面应用常会自动拉起；路径按你本机 Agent 工程根目录，下文记 `$AGENT_HOME`）：
   ```bash
   cd "$AGENT_HOME" && node scripts/zhongtai-server.js
   ```
2. 前端静态服务：
   ```bash
   cd "$AGENT_HOME/<前端静态目录>" && python3 -m http.server 8090
   ```
3. 浏览器打开对话页，顶部点 **Sparkle**——未运行时会自动启动（也可在 `配` → Sparkle tab「引擎管理」点**加载**）。

就绪：`配` → Sparkle 状态点变绿，或 `curl -s http://127.0.0.1:8088/sparkle-engine/status` 见 `"loaded":true`。

**手动启动（调试）**：

```bash
cd "$SPARKLE_HOME"   # 本仓库根目录
.venv/bin/python -m mlx_streaming.server --port 8317 \
  --model models/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-MLX-8bit \
  --expert-dir models/experts_8bit_g64 \
  --qn-config models/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-MLX-8bit/config.json \
  --mtp-out models/qn_mtp_weights.safetensors \
  --expert-slots 96
```

- Admin：`http://127.0.0.1:8317/admin`
- 健康：`curl -s http://127.0.0.1:8317/api/stats`（`unplaced_experts` 应为 `0`）

中台默认 `SPARKLE_ENGINE_DIR` → 本目录。改目录名后若「卸载」失灵，先杀 `8317` 再重启中台。

> **工具白名单**：默认只放画像 4 工具（`profile_list_employees` / `profile_get_portrait_overview` / `profile_get_person_report` / `profile_get_team_report`）。中台动态工具集会改 system 头部哈希，导致前缀快照 miss；钉死工具集后快照才稳定。排班 `metro_*` 等会被裁掉。临时放开：`TOOLS_ALLOW=`；换名单：`TOOLS_ALLOW=a,b,c`。裁剪结果见 `logs/server.log` 的 `[TOOLS_ALLOW]`。

> **不要自己设 `PREFILL_CHUNK`**。安全上限由槽位决定；引擎启动时按槽位自算（96 槽 → 4，64 槽 → 3），超限会被钳制并打日志。

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## 3. 日常对话

1. 打开对话页（`http://localhost:8090`），顶部选 **Sparkle**
2. 首次：`配` → Sparkle tab：Base URL `http://127.0.0.1:8317`，API Key 任意非空（如 `sparkle`），刷新选模型 `Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-MLX-8bit`，保存
3. 正常对话；工具调用链路与 oMLX 源相同

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## 4. 调参与引擎管理

`配` → **本地 Sparkle** tab「引擎管理」（与 `http://127.0.0.1:8317/admin` 等价）：

状态点：灰（未启动）→ 黄（加载中，约 90 秒）→ 绿（就绪）。`加载` / `卸载` 启停；就绪时显示 tok/s 与 RSS。

| 参数 | 范围 | 说明 | 生效 |
|------|------|------|------|
| expert-slots | 32–160 | 常驻专家数，越大命中率越高、越占内存（每槽 ~160MB）。64GB + AUTOPIN：64 槽约 9 tok/s；**96 槽约 10.3 tok/s（推荐）**；≥128 近红线；**160 会卡死，勿用** | 应用后进程级重启（约 90 秒） |
| K（投机宽度） | 1–5 | MTP 草稿 token 数，默认 3；只影响速度 | 即时 |
| max_tokens | — | 单次回答最大长度 | 即时 |

日常 64 够用；长文档可试 96–128；系统开始 swap 就降回 64。

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## 5. 故障排查

| 现象 | 原因 | 处理 |
|------|------|------|
| 503 / engine reloading | 加载或重建中 | 等 60–90 秒后再试 |
| `EADDRINUSE ... 8317` | 旧 server 未关 | `lsof -tiTCP:8317 -sTCP:LISTEN \| xargs kill` |
| 中台 `EADDRINUSE ... 8088` | 已有健康中台 | 直接用；要重启先 kill |
| 改名后「卸载」无效 | 旧进程挂在旧路径 | 杀 8317，重启中台再加载 |
| 明显变慢 | swap 或槽位太低 | 看内存压力；调槽；关其他大应用 |
| 首轮特别慢 | 冷启动 | 正常，第二轮起恢复 |
| 长文中途停顿 | 读盘装冷门专家 | 正常；调高槽位可缓解 |
| 刷新拉不到模型 | server 未起或端口错 | `curl http://127.0.0.1:8317/v1/models -H "Authorization: Bearer x"` |

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## 6. 常见问题

**Q: 为什么 oMLX / Ollama 里看不到这个 8bit 模型？**  
A: 权重远超 64GB 整模上限，只有 Sparkle 流式能跑。oMLX 继续跑中小模型即可。

**Q: 投机宽度 K 是什么？**  
A: MTP 每步草稿 token 数；主模型批量验证，猜中白赚。只影响速度，不影响内容。

**Q: 回答乱编 / 不调工具 / 幻觉？**  
A: Qwen3-Next 官方要求采样（temp 0.7 / top_p 0.8 / top_k 20）。贪心+MTP 在该模型上易幻觉。默认走采样（约 4–6 tok/s）；显式 `temperature: 0` 才走贪心+MTP（约 10 tok/s）。Sparkle 客户端对真实对话会把 `0` 改回采样。

**Q: 模块分析比 oMLX 7B 还空？**  
A: 多为分析轮传了 `temperature: 0` 进贪心导致指令遵循崩坏，不是花名册数据错。另查 `unplaced_experts`（非 0 = 错专家）与是否需清空 `prefix_snapshots`。

**Q: 回答里夹「�」乱码？**  
A: 已修：byte-level BPE 流式反分词用 `StreamingDetokenizer`，避免半字符 U+FFFD 丢字。

**Q: 8bit 比 7B 还笨？**  
A: 曾因 prefill 超槽静默映射到 0 号专家。现自动算 `PREFILL_CHUNK`、超容量走正确慢路径，并用 `unplaced_experts` 告警（健康值恒为 0）。非 0 时回答不可信；若错算过，删 `models/prefix_snapshots/` 再预热。

**Q: 和云端略有不同？**  
A: 量化 + KV 压缩的正常差异；语义质量不受影响。

**Q: 首轮为什么要等？**  
A: 新对话要 prefill 系统提示+工具定义。有前缀快照后：重启后首会话约百秒级，之后新会话约数十秒，同会话追问约数秒。`PREFIX_SNAPSHOT_HEAD` 调长度（默认 2048，0 关闭）。

**Q: 速度还能再快吗？**  
A: 96 槽 + AUTOPIN + prefill 分块约 9–10 tok/s，接近本机 8bit 上限。160 槽会卡死，勿试。

**Q: 能跑多长上下文？**  
A: KV 量化默认开；对话侧另有约 24k token 压缩阈值（中台配置）。

**Q: 想换模型或其它量化档？**  
A: 本引擎面向 Qwen3-Next-80B 流式 8bit 部署；换档需按当前模型重新准备专家 blob 与 MTP。

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## 7. 目录要点

```
sparkle/
├── mlx_streaming/          # 引擎 Python 包（含已编译 native_moe_ext*.so）
├── native/ext/             # C++/Metal 扩展源码（重编 .so 用）
├── models/                 # 权重与专家 blob（约 160GB，勿删）
│   ├── Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-MLX-8bit/
│   ├── experts_8bit_g64/
│   └── qn_mtp_weights.safetensors
├── .venv/
├── pyproject.toml / uv.lock
└── benchmarks/reports/     # 性能基线报告
```

`models/` 三者缺一不可。不要把模型目录移进 oMLX 等其它运行时的模型扫描目录（会列出但整模加载不了）。  
换 Python 小版本时需 `make -C native/ext native_moe_ext` 重编 `.so`。`native/ext/build/` 已忽略。

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## 8. 质量与速度（摘要）

- **默认应对话走采样解码**（约 temperature 0.7 / top_p 0.8 / top_k 20）。`temperature=0` 会进贪心+MTP，本机实测指令遵循差于同表 oMLX 7B。
- 稳态 decode：采样约 **4–6 tok/s**；贪心+MTP 约 **9–10 tok/s**（速度更高，但质量风险大，生产默认勿用）。
- 专家池命中率健康时约 **94%+**；`unplaced_experts ≠ 0` 表示曾用错专家权重，回答不可信。

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## 9. 相关文档

| 文档 | 内容 |
|------|------|
| [models/README.md](./models/README.md) | 为何做流式、NAS 下载与专家/MTP 准备 |
| [benchmarks/reports/8bit-g64-baseline-2026-07-25.md](./benchmarks/reports/8bit-g64-baseline-2026-07-25.md) | 8bit 性能基线 |