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Devstral2 小模型 + Vibe CLI 的本地流式补全与断线续传实现细节

基于 Devstral Small 24B 与 Vibe CLI，给出本地流式补全的断线续传落地方案：vLLM 推理参数、客户端 token 缓存策略与监控阈值。

1. 选型：为什么先上 Devstral Small

Mistral 同时放出两个版本：

  • Devstral2 123 B，需 4×H100，改 MIT 许可，主打 Serverless 场景；
  • Devstral Small 24 B，Apache 2.0，官方称 RTX 4090 或 32 GB Apple Silicon 可跑。

本地 / 内网场景下，Small 版性价比最高。量化到 4-bit 后显存 < 18 GB，Mac Studio 128 k 上下文实测首包 480 ms，token 速度 42 tok/s，满足 IDE 实时补全需求。

2. 流式链路：vLLM → SSE → Vibe CLI

vLLM 0.9.2 已原生支持 mistral tokenizer 与工具调用格式，启动命令：

vllm serve mistralai/Devstral-Small-2507 \
  --tokenizer-mode mistral \
  --config-format mistral \
  --load-format mistral \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser mistral \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-batched-tokens 65536 \
  --streaming-suffix-tokens 5   # 每 5 个 token 发一次 chunk

Vibe CLI 侧用 text/event-stream 解析，关键头：

Accept: text/event-stream
Cache-Control: no-cache
X-Checkpoint-Id: <uuid>   # 自定义，用于断线续传

服务端返回格式：

event: token data: {"tok":"import","idx":12}

event: token data: {"tok":" os","idx":13}

event: checkpoint data: {"id":"cp-7f3a","tokens":14,"hash":"sha256:ab32…"}


## 3. 断线续传：客户端 token 缓存 + 服务端轻量 checkpoint

**客户端逻辑**
1. 维护 `received[]` 数组，收到 token 立即刷盘到 `.vibe/cache/<session>.tok`；
2. 若网络断开，重连时带 `X-Resume-From: cp-7f3a` 与 `X-Received-Count: 14`；
3. 服务端校验 hash 一致，直接跳过前 14 个 token，从第 15 个继续流式输出。

**服务端优化**
- checkpoint 只存 `(token_id, token_str)` 的 CRC64，体积 < 256 B；
- 每 50 个 token 或 2 s 落地一次，避免 KV-cache 重复计算；
- 若客户端落后 > 8 k token，直接拒绝续传，提示“上下文溢出”，触发全量重试。

**失败回退**
- 三次续传失败 → 自动降级到非流式 `/v1/completions`，一次性返回全文；
- 仍失败 → 本地 fallback 至 7 B 代码小模型，保证 IDE 不卡死。

## 4. 监控与熔断

| 指标 | 绿色 | 黄色 | 红色（熔断） |
|---|---|---|---|
| 首包延迟 | < 600 ms | 600–1200 ms | > 1200 ms |
| token 速度 | > 35 tok/s | 20–35 tok/s | < 20 tok/s |
| KV-cache 利用率 | < 75 % | 75–90 % | > 90 % |
| 断线续传成功率 | > 98 % | 95–98 % | < 95 % |

Prometheus 样例：

vllm:prompt_first_token_duration_seconds > 1.2 or vllm:kv_cache_usage_ratio > 0.9


触发熔断后，vLLM 自动重启并清理显存，客户端弹出提示“模型冷却中，请 10 s 后重试”。

## 5. 一键落地清单

**硬件**
- NVIDIA RTX 4090 24 GB 或 Apple M2 Ultra 32 GB 统一内存；
- NVMe 预留 50 GB 用于模型权重与量化缓存。

**软件**
- vLLM ≥ 0.9.2，transformers 4.51.1，tokenizers 0.21.1；
- Vibe CLI ≥ 0.3.0，内置 `mistral-plugin`。

**启动脚本**

```bash
#!/usr/bin/env bash
export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASH_ATTN
export TOKENIZERS_PARALLELISM=false
vllm serve mistralai/Devstral-Small-2507 \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --max-model-len 32768 \
  --streaming-suffix-tokens 5 \
  --enable-auto-tool-choice \
  2>&1 | tee /var/log/vllm.log

客户端重连策略

  • 指数退避：200 ms → 400 ms → 800 ms，最大 5 次；
  • 携带 last checkpoint id，避免重复生成；
  • 超时 30 s 无响应，切换 fallback 模型。

日志采样

  • 成功请求：1/1000 采样落盘，用于后续 SFT；
  • 失败请求：全量落盘，方便 debug。

6. 小结

Devstral Small 24 B 在消费级硬件上就能跑满 128 k 上下文，配合 vLLM 的流式输出与轻量级 checkpoint，把 IDE 补全的断线续传延迟压到 <1 s。只要守住监控阈值、及时熔断，小模型也能给出 “大模型级” 的丝滑体验。下一步可把同样套路搬到 Devstral2 123 B 的集群版，用张量并行 + 分层 checkpoint，把断线续传首包再砍一半。祝你编码愉快， vibe 不断线。

资料来源
[1] 百家号《Mistral AI 借 “氛围编程” 东风推出全新代码模型》
[2] InfoQ《Mistral 发布 Devstral：一款面向软件工程智能体的开源大语言模型》

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