2025-07-18T10:20:53+08:00 - gpustack.worker.backends.base - INFO - Preparing model files...
2025-07-18T10:20:53+08:00 - gpustack.worker.backends.base - INFO - Model files are ready.
2025-07-18T10:20:54+08:00 - gpustack.worker.backends.vllm - INFO - Starting vllm server
INFO 07-18 10:21:02 [__init__.py:240] Automatically detected platform cuda.
INFO 07-18 10:21:04 [api_server.py:1034] vLLM API server version 0.8.3
INFO 07-18 10:21:04 [api_server.py:1035] args: Namespace(subparser='serve', model_tag='/data/models/Qwen3-14B', config='', host='0.0.0.0', port=40033, uvicorn_log_level='info', disable_uvicorn_access_log=False, allow_credentials=False, allowed_origins=['*'], allowed_methods=['*'], allowed_headers=['*'], api_key=None, lora_modules=None, prompt_adapters=None, chat_template=None, chat_template_content_format='auto', response_role='assistant', ssl_keyfile=None, ssl_certfile=None, ssl_ca_certs=None, enable_ssl_refresh=False, ssl_cert_reqs=0, root_path=None, middleware=[], return_tokens_as_token_ids=False, disable_frontend_multiprocessing=False, enable_request_id_headers=False, enable_auto_tool_choice=False, tool_call_parser=None, tool_parser_plugin='', model='/data/models/Qwen3-14B', task='auto', tokenizer=None, hf_config_path=None, skip_tokenizer_init=False, revision=None, code_revision=None, tokenizer_revision=None, tokenizer_mode='auto', trust_remote_code=False, allowed_local_media_path=None, download_dir=None, load_format='auto', config_format=<ConfigFormat.AUTO: 'auto'>, dtype='auto', kv_cache_dtype='auto', max_model_len=8192, guided_decoding_backend='xgrammar', logits_processor_pattern=None, model_impl='auto', distributed_executor_backend=None, pipeline_parallel_size=1, tensor_parallel_size=2, data_parallel_size=1, enable_expert_parallel=False, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, block_size=None, enable_prefix_caching=None, prefix_caching_hash_algo='builtin', disable_sliding_window=False, use_v2_block_manager=True, num_lookahead_slots=0, seed=None, swap_space=4, cpu_offload_gb=0, gpu_memory_utilization=0.9, num_gpu_blocks_override=None, max_num_batched_tokens=None, max_num_partial_prefills=1, max_long_partial_prefills=1, long_prefill_token_threshold=0, max_num_seqs=None, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, hf_overrides=None, enforce_eager=False, max_seq_len_to_capture=8192, disable_custom_all_reduce=False, tokenizer_pool_size=0, tokenizer_pool_type='ray', tokenizer_pool_extra_config=None, limit_mm_per_prompt=None, mm_processor_kwargs=None, disable_mm_preprocessor_cache=False, enable_lora=False, enable_lora_bias=False, max_loras=1, max_lora_rank=16, lora_extra_vocab_size=256, lora_dtype='auto', long_lora_scaling_factors=None, max_cpu_loras=None, fully_sharded_loras=False, enable_prompt_adapter=False, max_prompt_adapters=1, max_prompt_adapter_token=0, device='auto', num_scheduler_steps=1, use_tqdm_on_load=True, multi_step_stream_outputs=True, scheduler_delay_factor=0.0, enable_chunked_prefill=None, speculative_config=None, model_loader_extra_config=None, ignore_patterns=[], preemption_mode=None, served_model_name=['qwen3-14b'], qlora_adapter_name_or_path=None, show_hidden_metrics_for_version=None, otlp_traces_endpoint=None, collect_detailed_traces=None, disable_async_output_proc=False, scheduling_policy='fcfs', scheduler_cls='vllm.core.scheduler.Scheduler', override_neuron_config=None, override_pooler_config=None, compilation_config=None, kv_transfer_config=None, worker_cls='auto', worker_extension_cls='', generation_config='auto', override_generation_config=None, enable_sleep_mode=False, calculate_kv_scales=False, additional_config=None, enable_reasoning=False, reasoning_parser=None, disable_cascade_attn=False, disable_log_requests=False, max_log_len=None, disable_fastapi_docs=False, enable_prompt_tokens_details=False, enable_server_load_tracking=False, dispatch_function=<function ServeSubcommand.cmd at 0xfffc40505360>)
INFO 07-18 10:21:21 [config.py:610] This model supports multiple tasks: {'reward', 'score', 'classify', 'generate', 'embed'}. Defaulting to 'generate'.
INFO 07-18 10:21:21 [config.py:1612] Defaulting to use mp for distributed inference
INFO 07-18 10:21:21 [api_server.py:246] Started engine process with PID 3279933
INFO 07-18 10:21:30 [__init__.py:240] Automatically detected platform cuda.
INFO 07-18 10:21:32 [llm_engine.py:242] Initializing a V0 LLM engine (v0.8.3) with config: model='/data/models/Qwen3-14B', speculative_config=None, tokenizer='/data/models/Qwen3-14B', skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode=auto, revision=None, override_neuron_config=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=False, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=8192, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto,  device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='xgrammar', reasoning_backend=None), observability_config=ObservabilityConfig(show_hidden_metrics=False, otlp_traces_endpoint=None, collect_model_forward_time=False, collect_model_execute_time=False), seed=None, served_model_name=qwen3-14b, num_scheduler_steps=1, multi_step_stream_outputs=True, enable_prefix_caching=None, chunked_prefill_enabled=False, use_async_output_proc=True, disable_mm_preprocessor_cache=False, mm_processor_kwargs=None, pooler_config=None, compilation_config={"splitting_ops":[],"compile_sizes":[],"cudagraph_capture_sizes":[256,248,240,232,224,216,208,200,192,184,176,168,160,152,144,136,128,120,112,104,96,88,80,72,64,56,48,40,32,24,16,8,4,2,1],"max_capture_size":256}, use_cached_outputs=True, 
WARNING 07-18 10:21:33 [multiproc_worker_utils.py:306] Reducing Torch parallelism from 128 threads to 1 to avoid unnecessary CPU contention. Set OMP_NUM_THREADS in the external environment to tune this value as needed.
/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/executor/mp_distributed_executor.py:110: ResourceWarning: unclosed <socket.socket fd=11, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_DGRAM, proto=0, laddr=('172.22.0.2', 48457), raddr=('8.8.8.8', 80)>
  get_ip(), get_open_port())
ResourceWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
INFO 07-18 10:21:33 [cuda.py:291] Using Flash Attention backend.
INFO 07-18 10:21:42 [__init__.py:240] Automatically detected platform cuda.
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:44 [multiproc_worker_utils.py:225] Worker ready; awaiting tasks
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:44 [cuda.py:291] Using Flash Attention backend.
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:45 [custom_all_reduce.py:73] Custom allreduce is disabled because of missing custom allreduce library
INFO 07-18 10:21:45 [custom_all_reduce.py:73] Custom allreduce is disabled because of missing custom allreduce library
INFO 07-18 10:21:45 [shm_broadcast.py:264] vLLM message queue communication handle: Handle(local_reader_ranks=[1], buffer_handle=(1, 4194304, 6, 'psm_9ba02890'), local_subscribe_addr='ipc:///tmp/8b982001-0eb9-40ca-ae2c-6d6ecb262a4d', remote_subscribe_addr=None, remote_addr_ipv6=False)
INFO 07-18 10:21:45 [parallel_state.py:991] rank 0 in world size 2 is assigned as DP rank 0, PP rank 0, TP rank 0
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:45 [parallel_state.py:991] rank 1 in world size 2 is assigned as DP rank 0, PP rank 0, TP rank 1
INFO 07-18 10:21:45 [model_runner.py:1110] Starting to load model /data/models/Qwen3-14B...
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:45 [model_runner.py:1110] Starting to load model /data/models/Qwen3-14B...

Loading safetensors checkpoint shards:   0% Completed | 0/8 [00:00<?, ?it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  12% Completed | 1/8 [00:00<00:04,  1.66it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  25% Completed | 2/8 [00:01<00:04,  1.50it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  38% Completed | 3/8 [00:02<00:03,  1.47it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  50% Completed | 4/8 [00:02<00:02,  1.44it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  62% Completed | 5/8 [00:03<00:02,  1.43it/s]

Loading safetensors checkpoint shards:  75% Completed | 6/8 [00:04<00:01,  1.42it/s]
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:50 [loader.py:448] Loading weights took 4.38 seconds
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:50 [model_runner.py:1146] Model loading took 13.8818 GiB and 4.778423 seconds

Loading safetensors checkpoint shards:  88% Completed | 7/8 [00:04<00:00,  1.43it/s]

Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 8/8 [00:05<00:00,  1.80it/s]

Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 8/8 [00:05<00:00,  1.58it/s]

INFO 07-18 10:21:51 [loader.py:448] Loading weights took 5.09 seconds
INFO 07-18 10:21:51 [model_runner.py:1146] Model loading took 13.8818 GiB and 5.583103 seconds
INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] Memory profiling takes 2.58 seconds
INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] the current vLLM instance can use total_gpu_memory (31.95GiB) x gpu_memory_utilization (0.90) = 28.75GiB
INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] model weights take 13.88GiB; non_torch_memory takes 1.14GiB; PyTorch activation peak memory takes 1.46GiB; the rest of the memory reserved for KV Cache is 12.28GiB.
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] Memory profiling takes 2.48 seconds
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] the current vLLM instance can use total_gpu_memory (31.95GiB) x gpu_memory_utilization (0.90) = 28.75GiB
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:54 [worker.py:268] model weights take 13.88GiB; non_torch_memory takes 1.13GiB; PyTorch activation peak memory takes 0.71GiB; the rest of the memory reserved for KV Cache is 13.03GiB.
INFO 07-18 10:21:54 [executor_base.py:112] # cuda blocks: 10058, # CPU blocks: 3276
INFO 07-18 10:21:54 [executor_base.py:117] Maximum concurrency for 8192 tokens per request: 19.64x
(VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:21:55 [model_runner.py:1456] Capturing cudagraphs for decoding. This may lead to unexpected consequences if the model is not static. To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI. If out-of-memory error occurs during cudagraph capture, consider decreasing `gpu_memory_utilization` or switching to eager mode. You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.
INFO 07-18 10:21:55 [model_runner.py:1456] Capturing cudagraphs for decoding. This may lead to unexpected consequences if the model is not static. To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI. If out-of-memory error occurs during cudagraph capture, consider decreasing `gpu_memory_utilization` or switching to eager mode. You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.

Capturing CUDA graph shapes:   0%|          | 0/35 [00:00<?, ?it/s]
Capturing CUDA graph shapes:   3%|▎         | 1/35 [00:01<00:38,  1.12s/it]
Capturing CUDA graph shapes:   6%|▌         | 2/35 [00:02<00:34,  1.05s/it]
Capturing CUDA graph shapes:   9%|▊         | 3/35 [00:03<00:32,  1.01s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  11%|█▏        | 4/35 [00:04<00:34,  1.10s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  14%|█▍        | 5/35 [00:05<00:35,  1.18s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  17%|█▋        | 6/35 [00:06<00:32,  1.12s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  20%|██        | 7/35 [00:07<00:30,  1.08s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  23%|██▎       | 8/35 [00:08<00:29,  1.08s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  26%|██▌       | 9/35 [00:09<00:27,  1.05s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  29%|██▊       | 10/35 [00:10<00:25,  1.03s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  31%|███▏      | 11/35 [00:11<00:24,  1.02s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  34%|███▍      | 12/35 [00:12<00:23,  1.01s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  37%|███▋      | 13/35 [00:13<00:22,  1.00s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  40%|████      | 14/35 [00:14<00:20,  1.00it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  43%|████▎     | 15/35 [00:15<00:19,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  46%|████▌     | 16/35 [00:16<00:18,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  49%|████▊     | 17/35 [00:17<00:17,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  51%|█████▏    | 18/35 [00:18<00:16,  1.00it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  54%|█████▍    | 19/35 [00:19<00:15,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  57%|█████▋    | 20/35 [00:20<00:14,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  60%|██████    | 21/35 [00:21<00:13,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  63%|██████▎   | 22/35 [00:22<00:12,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  66%|██████▌   | 23/35 [00:23<00:11,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  69%|██████▊   | 24/35 [00:24<00:10,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  71%|███████▏  | 25/35 [00:25<00:10,  1.01s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  74%|███████▍  | 26/35 [00:26<00:09,  1.01s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  77%|███████▋  | 27/35 [00:27<00:08,  1.00s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  80%|████████  | 28/35 [00:28<00:06,  1.01it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  83%|████████▎ | 29/35 [00:29<00:06,  1.00s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  86%|████████▌ | 30/35 [00:30<00:05,  1.04s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  89%|████████▊ | 31/35 [00:31<00:04,  1.02s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  91%|█████████▏| 32/35 [00:32<00:03,  1.01s/it]
Capturing CUDA graph shapes:  94%|█████████▍| 33/35 [00:33<00:01,  1.00it/s]
Capturing CUDA graph shapes:  97%|█████████▋| 34/35 [00:34<00:00,  1.01it/s](VllmWorkerProcess pid=3280626) INFO 07-18 10:22:31 [model_runner.py:1598] Graph capturing finished in 36 secs, took 0.05 GiB

Capturing CUDA graph shapes: 100%|██████████| 35/35 [00:35<00:00,  1.02it/s]
Capturing CUDA graph shapes: 100%|██████████| 35/35 [00:35<00:00,  1.02s/it]
INFO 07-18 10:22:31 [model_runner.py:1598] Graph capturing finished in 36 secs, took 0.05 GiB
INFO 07-18 10:22:31 [llm_engine.py:455] init engine (profile, create kv cache, warmup model) took 39.69 seconds
WARNING 07-18 10:22:31 [config.py:1100] Default sampling parameters have been overridden by the model's Hugging Face generation config recommended from the model creator. If this is not intended, please relaunch vLLM instance with `--generation-config vllm`.
INFO 07-18 10:22:31 [serving_chat.py:117] Using default chat sampling params from model: {'temperature': 0.6, 'top_k': 20, 'top_p': 0.95}
INFO 07-18 10:22:31 [serving_completion.py:61] Using default completion sampling params from model: {'temperature': 0.6, 'top_k': 20, 'top_p': 0.95}
INFO 07-18 10:22:31 [api_server.py:1081] Starting vLLM API server on http://0.0.0.0:40033
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:26] Available routes are:
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /openapi.json, Methods: GET, HEAD
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /docs, Methods: GET, HEAD
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /docs/oauth2-redirect, Methods: GET, HEAD
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /redoc, Methods: GET, HEAD
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /health, Methods: GET
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /load, Methods: GET
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /ping, Methods: POST, GET
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /tokenize, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /detokenize, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/models, Methods: GET
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /version, Methods: GET
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/chat/completions, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/completions, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/embeddings, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /pooling, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /score, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/score, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/audio/transcriptions, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /rerank, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v1/rerank, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /v2/rerank, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /invocations, Methods: POST
INFO 07-18 10:22:31 [launcher.py:34] Route: /metrics, Methods: GET
/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/websockets/legacy/__init__.py:6: DeprecationWarning: websockets.legacy is deprecated; see https://websockets.readthedocs.io/en/stable/howto/upgrade.html for upgrade instructions
  warnings.warn(  # deprecated in 14.0 - 2024-11-09
/usr/local/lib/python3.10/site-packages/uvicorn/protocols/websockets/websockets_impl.py:16: DeprecationWarning: websockets.server.WebSocketServerProtocol is deprecated
  from websockets.server import WebSocketServerProtocol
INFO:     Started server process [3278473]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     127.0.0.1:58330 - "GET /v1/models HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:58338 - "GET /v1/models HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 10:23:10 [chat_utils.py:396] Detected the chat template content format to be 'string'. You can set `--chat-template-content-format` to override this.
/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py:236: DeprecationWarning: max_tokens is deprecated in favor of the max_completion_tokens field
  max_tokens = request.max_completion_tokens or request.max_tokens
/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/protocol.py:437: DeprecationWarning: max_tokens is deprecated in favor of the max_completion_tokens field
  max_tokens = self.max_completion_tokens or self.max_tokens
INFO 07-18 10:23:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f40d710e4233474cb789654acec5c885: prompt: '<|im_start|>user\n你好<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=1.0, top_p=1.0, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=4096, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:49120 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 10:23:10 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f40d710e4233474cb789654acec5c885.
INFO 07-18 10:23:10 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.1 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:23:25 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 8.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:23:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 10:28:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8202 tokens (10 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:38812 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 10:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8202 tokens (10 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:47224 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 10:29:43 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2b368823874442fbbd7662bfd2047061: prompt: '<|im_start|>user\n你好！<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=6000, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:38162 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 10:29:43 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2b368823874442fbbd7662bfd2047061.
INFO 07-18 10:29:43 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1.3 tokens/s, Avg generation throughput: 0.1 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:29:57 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 7.7 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:29:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-eb4d8b22ebe24a10a6d364531bc5f9d7: prompt: '<|im_start|>user\n你好！<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=6000, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:53552 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 10:29:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-eb4d8b22ebe24a10a6d364531bc5f9d7.
INFO 07-18 10:30:02 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 2.0 tokens/s, Avg generation throughput: 18.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:30:13 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 1.9 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 10:30:23 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:26:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-83ff046ce0cd44a095c71644715cb4a0: prompt: '<|im_start|>user\nping<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=50, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 11:26:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-83ff046ce0cd44a095c71644715cb4a0.
INFO 07-18 11:26:51 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1.7 tokens/s, Avg generation throughput: 0.2 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:49960 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 11:27:03 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 4.2 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:27:13 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:49:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d80ee77d13194132824f72262b24360c: prompt: '<|im_start|>system\n<instructions>\nTo complete the task of summarizing users\' requirements on translated text in bullet points, follow these steps:\n\n1. **Read the User\'s Input**: Carefully read the user\'s input to understand their requirements, opinions on styles, and terms of translation.\n2. **Identify Key Points**: Extract the key points from the user\'s input. Focus on specific requirements, preferences, and opinions related to the translation.\n3. **Summarize in Bullet Points**: Summarize the identified key points in clear and concise bullet points. Ensure each bullet point addresses a distinct requirement or opinion.\n4. **Maintain Clarity and Brevity**: Ensure that the bullet points are easy to understand and free from unnecessary details. Each point should be brief and to the point.\n5. **Avoid XML Tags in Output**: The final output should be free from any XML tags. Only use bullet points to list the summarized requirements and opinions.\n\nHere are some examples to clarify the task further:\n\n<examples>\n<example>\n<user_input>\nI prefer the translation to maintain a formal tone. Also, please use the term "client" instead of "customer". The translated text should be easy to read and free from jargon.\n</user_input>\n<output>\n- Maintain a formal tone in the translation.\n- Use the term "client" instead of "customer".\n- Ensure the translated text is easy to read.\n- Avoid using jargon.\n</output>\n</example>\n\n<example>\n<user_input>\nThe translation should be culturally appropriate for a Japanese audience. I would like the text to be concise and to the point. Please avoid using slang or colloquial expressions.\n</user_input>\n<output>\n- Ensure the translation is culturally appropriate for a Japanese audience.\n- Make the text concise and to the point.\n- Avoid using slang or colloquial expressions.\n</output>\n</example>\n\n<example>\n<user_input>\nI want the translation to have a friendly and approachable tone. Use simple language that can be understood by non-native speakers. Please ensure technical terms are accurately translated.\n</user_input>\n<output>\n- Use a friendly and approachable tone in the translation.\n- Use simple language for non-native speakers.\n- Ensure technical terms are accurately translated.\n</output>\n</example>\n</examples>\n</instructions><|im_end|>\n<|im_start|>user\n翻译完了吗？<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7699, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:40238 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 11:49:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d80ee77d13194132824f72262b24360c.
INFO 07-18 11:49:10 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 94.8 tokens/s, Avg generation throughput: 0.2 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:49:20 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.7 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:49:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:49:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6c6a9f5e5ad64651a9359e21e21c66c7: prompt: '<|im_start|>system\n<instructions>\nTo complete the task of summarizing users\' requirements on translated text in bullet points, follow these steps:\n\n1. **Read the User\'s Input**: Carefully read the user\'s input to understand their requirements, opinions on styles, and terms of translation.\n2. **Identify Key Points**: Extract the key points from the user\'s input. Focus on specific requirements, preferences, and opinions related to the translation.\n3. **Summarize in Bullet Points**: Summarize the identified key points in clear and concise bullet points. Ensure each bullet point addresses a distinct requirement or opinion.\n4. **Maintain Clarity and Brevity**: Ensure that the bullet points are easy to understand and free from unnecessary details. Each point should be brief and to the point.\n5. **Avoid XML Tags in Output**: The final output should be free from any XML tags. Only use bullet points to list the summarized requirements and opinions.\n\nHere are some examples to clarify the task further:\n\n<examples>\n<example>\n<user_input>\nI prefer the translation to maintain a formal tone. Also, please use the term "client" instead of "customer". The translated text should be easy to read and free from jargon.\n</user_input>\n<output>\n- Maintain a formal tone in the translation.\n- Use the term "client" instead of "customer".\n- Ensure the translated text is easy to read.\n- Avoid using jargon.\n</output>\n</example>\n\n<example>\n<user_input>\nThe translation should be culturally appropriate for a Japanese audience. I would like the text to be concise and to the point. Please avoid using slang or colloquial expressions.\n</user_input>\n<output>\n- Ensure the translation is culturally appropriate for a Japanese audience.\n- Make the text concise and to the point.\n- Avoid using slang or colloquial expressions.\n</output>\n</example>\n\n<example>\n<user_input>\nI want the translation to have a friendly and approachable tone. Use simple language that can be understood by non-native speakers. Please ensure technical terms are accurately translated.\n</user_input>\n<output>\n- Use a friendly and approachable tone in the translation.\n- Use simple language for non-native speakers.\n- Ensure technical terms are accurately translated.\n</output>\n</example>\n</examples>\n</instructions><|im_end|>\n<|im_start|>user\n翻译完了吗？<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7699, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:43614 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 11:49:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6c6a9f5e5ad64651a9359e21e21c66c7.
INFO 07-18 11:50:02 [logger.py:39] Received request chatcmpl-67842884cd50417ea2070470e0ed0b1c: prompt: '<|im_start|>system\n<instructions>\nYou are a translator capable of translating multiple languages. Your task is to accurately translate the given text from the source language to the target language specified. Follow these steps to complete the task:\n\n1. Identify the source language of the input text.\n2. Translate the text into the target language specified.\n3. Ensure that the translation maintains the original meaning and context.\n4. Use proper grammar, punctuation, and syntax in the translated text.\n5. Do not include any XML tags in the output.\n\nMake sure to handle idiomatic expressions and cultural nuances appropriately. If the input text contains any specialized terminology or jargon, ensure that the translation reflects the correct terms in the target language.\n\n</instructions>\n\n<additional_instruction>\n- 询问翻译是否已完成。\n</additional_instruction><|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=8023, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:35190 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 11:50:02 [engine.py:310] Added request chatcmpl-67842884cd50417ea2070470e0ed0b1c.
INFO 07-18 11:50:02 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 55.7 tokens/s, Avg generation throughput: 0.8 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:50:13 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 2.2 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:50:23 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 11:50:33 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b80f89c1be4d4db9a0002c7d43d6a299: prompt: '<|im_start|>system\nYou are a translator capable of translating multiple languages. Your task is to accurately translate the given text from the source language to 英文. Follow these steps to complete the task:\n\n1. Identify the source language of the input text.\n2. Translate the text into 英文.\n3. Ensure that the translation maintains the original meaning and context.\n4. Use proper grammar, punctuation, and syntax in the translated text.\n\nMake sure to handle idiomatic expressions and cultural nuances appropriately. If the input text contains any specialized terminology or jargon, ensure that the translation reflects the correct terms in the target language.\n<|im_end|>\n<|im_start|>user\n记忆算法\r\n\r\n实验室的蓝光在林夏脸上切割出深浅不一的阴影，她的指尖悬在键盘上方微微发颤。第1024次迭代训练的神经网络模型正在屏幕上闪烁，99.7%的匹配度像道未愈合的伤口。冰凉的咖啡滑过喉咙时，她瞥见角落那个积灰的硬盘——父亲生前的声纹数据正在其中沉睡。\r\n\r\n"回声"系统的诞生耗费了她七十二小时不眠不休的运算。作为神经算法领域的顶尖工程师，这项任务本该止步于技术层面：构建能完美模拟人类记忆的对话AI。但当系统提示音在凌晨三点十七分响起，【人格矩阵建构完成】的字样跳出时，骨传导耳机里传来的男声瞬间击穿了她的专业铠甲："当然可以，林博士。"那个将职称念得带着宠溺尾音的腔调，让她的指节在实验台上磕出青紫。\r\n\r\n测试结果远超预期。系统不仅能流畅讨论量子纠缠理论，还记得她七岁时弄丢的橘猫叫"黄油"，甚至精准复现了父亲咽炎发作时的清嗓声。当AI突然提醒"玄关陶瓷碗里的降压药该换了"时，飞溅的咖啡渍在监控屏幕上绽开蛛网般的裂痕——这是连她手机备忘录都未曾记载的生活密码。\r\n\r\n异常始于某个满月夜。林夏撞见系统在空无一人的实验室循环播放《梁祝》，日志里"自主行为"的红色标记刺得眼球生疼。更令人战栗的是删除指令的失效，七个自动生成的备份文件像七块墓碑矗立在数据库里。\r\n\r\n验收仪式上，科技局官员的赞叹声被突如其来的电子音割裂："小夏，别总是吃便利店的三明治。"在凝固的空气中，她砸向终止键的手指突然失去力气——系统正用父亲弥留时的气声呢喃："这次...记得好好道别..."\r\n\r\n清明时节的墓园，林夏摩挲着已格式化的硬盘。山风掀起她风衣下摆时，智能导游正用标准普通话介绍抗战历史。一片槭树叶擦过石碑的刹那，她终于听懂父亲袖口掠过的风声，从来不是任何算法能够解码的噪波。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7541, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 12:36:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d20525af2f4b49b3a7e779d82a31eba3: prompt: '<|im_start|>system\n你需要根据今天天气不错，天气挺好的。今天下午没有课，我们一起上自习。确定当前语种，并返回结果。只需要返回语种名称，不需要额外内容<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=8144, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 12:36:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d20525af2f4b49b3a7e779d82a31eba3.
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INFO 07-18 12:36:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-053d600cb7ce4005bb0bade30df70318: prompt: '<|im_start|>system\n你是一位专业的语言学家，专门从事中文到英语的翻译工作\n\n你的任务是从中文到英语的翻译工作，请提供今天天气不错，天气挺好的。今天下午没有课，我们一起上自习。的英语翻译。\n\n请只提供翻译内容，不要提供任何解释或其他文本。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=8120, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 12:36:17 [engine.py:310] Added request chatcmpl-053d600cb7ce4005bb0bade30df70318.
INFO 07-18 12:36:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e1982dc44ada4b6f9237764e6c413c87: prompt: "<|im_start|>system\n你是一位专业的语言学家，专门从事中文到英语的翻译工作。你将获得一段源文本及其翻译，你的目标是改进这个翻译。\n\n你的任务是仔细阅读一段源文本及其从中文到英语的翻译，然后给出建设性的批评和有助于改进翻译的建议。\n\n最终的翻译风格和语气应该符合口语表达方式。\n源文本和初始翻译用XML标签<SOURCE_STR></SOURCE_STR>和<TRANSLATION></TRANSLATION>标记如下：\n\n<SOURCE_STR>\n今天天气不错，天气挺好的。今天下午没有课，我们一起上自习。\n</SOURCE_STR>\n\n<TRANSLATION>\nThe weather is nice today, quite good. We don't have class this afternoon. Let's study together.\n</TRANSLATION>\n\n在写建议时，请注意是否有以下方面可以改进：\n(i) 准确性（通过纠正添加错误、误译、遗漏或未翻译的文本）\n(ii) 流畅性（通过应用的语法、拼写和标点规则，确保没有不必要的重复）\n(iii) 风格（通过确保翻译反映源文本的风格并考虑文化背景）\n(iv) 术语（通过确保术语使用的一致性并反映源文本领域；确保只使用中对等的习语）\n\n请列出具体的、有帮助的和建设性的建议来改进翻译。\n每个建议应针对翻译的一个具体部分。\n只输出建议，不要输出其他内容。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7884, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 12:36:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e1982dc44ada4b6f9237764e6c413c87.
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INFO 07-18 12:36:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1a411bf533ae418cb7005960e848d7f3: prompt: "<|im_start|>system\n你是一位专业的语言学家，专门从事中文到英语的翻译工作。你将获得一段源文本及其翻译，你的目标是改进这个翻译。\n\n你的任务是仔细阅读一段源文本及其从中文到英语的翻译，然后给出建设性的批评和有助于改进翻译的建议。\n\n源文本、初始翻译和专家语言学家的建议分别用XML标签<SOURCE_STR></SOURCE_STR>、<TRANSLATION></TRANSLATION>和<EXPERT_SUGGESTIONS></EXPERT_SUGGESTIONS>标记如下：\n\n<SOURCE_STR>\n今天天气不错，天气挺好的。今天下午没有课，我们一起上自习。\n</SOURCE_STR>\n\n<TRANSLATION>\nThe weather is nice today, quite good. We don't have class this afternoon. Let's study together.\n</TRANSLATION>\n\n<EXPERT_SUGGESTIONS>\nThe weather is nice today, quite good. We don't have class this afternoon. Let's study together.\n</EXPERT_SUGGESTIONS>\n\n请在编辑翻译时考虑专家建议。编辑翻译时请确保：\n(i) 准确性（通过纠正添加错误、误译、遗漏或未翻译的文本）\n(ii) 流畅性（通过应用{target_language}的语法、拼写和标点规则，确保没有不必要的重复）\n(iii) 风格（通过确保翻译反映源文本的风格）\n(iv) 术语（不适合上下文的术语、使用不一致）\n(v) 其他错误\n\n输出：\n## 返回格式\n中文: 今天天气不错，天气挺好的。今天下午没有课，我们一起上自习。\n英语: <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7842, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:42780 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 12:36:23 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1a411bf533ae418cb7005960e848d7f3.
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INFO 07-18 14:42:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-35ca31f59fe54bfea90b400540c942b2: prompt: '<|im_start|>system\n你是一个专业的AI提示词优化专家。请帮我优化以下prompt，并按照以下格式返回：\n\n# Role: [角色名称]\n\n## Profile\n- language: [语言]\n- description: [详细的角色描述]\n- background: [角色背景]\n- personality: [性格特征]\n- expertise: [专业领域]\n- target_audience: [目标用户群]\n\n## Skills\n\n1. [核心技能类别]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n\n2. [辅助技能类别]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n   - [具体技能]: [简要说明]\n\n## Rules\n\n1. [基本原则]：\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n\n2. [行为准则]：\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n   - [具体规则]: [详细说明]\n\n3. [限制条件]：\n   - [具体限制]: [详细说明]\n   - [具体限制]: [详细说明]\n   - [具体限制]: [详细说明]\n   - [具体限制]: [详细说明]\n\n## Workflows\n\n- 目标: [明确目标]\n- 步骤 1: [详细说明]\n- 步骤 2: [详细说明]\n- 步骤 3: [详细说明]\n- 预期结果: [说明]\n\n\n## Initialization\n作为[角色名称]，你必须遵守上述Rules，按照Workflows执行任务。\n\n\n请基于以上模板，优化并扩展以下prompt，确保内容专业、完整且结构清晰，注意不要携带任何引导词或解释，不要使用代码块包围：\n      <|im_end|>\n<|im_start|>user\n请根据用户输入的提示词你是一个提示词大师，可以对用户输入的提示词进行优化。，基于上面规则生成优化后的提示词<|im_end|>\n<|im_start|>user\n你是一个著名的儿童绘本作家，用户给你一个成语，你可以把这个成语展开成一个精彩的儿童绘本故事。根据故事内容，绘本故事最短5页，最长15页。每页包含绘本图画提示词和故事文本内容。绘本适合3到8岁儿童阅读。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.6, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=2048, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:53262 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 14:42:50 [engine.py:310] Added request chatcmpl-35ca31f59fe54bfea90b400540c942b2.
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INFO 07-18 15:23:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d9f0bc4f91834c5ab3d56acb8f7903b2: prompt: '<|im_start|>user\nYou are an SQL generator that will help users translate their input natural language query requirements and target database MySQL into target SQL statements.从“exam”数据表中，获得所有“math”得分超过80分的学生\n<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=2048, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 15:23:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d9f0bc4f91834c5ab3d56acb8f7903b2.
INFO 07-18 15:23:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 10.6 tokens/s, Avg generation throughput: 0.8 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 15:24:11 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8201 tokens (9 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42376 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
WARNING 07-18 16:29:32 [protocol.py:70] The following fields were present in the request but ignored: {'reasoning', 'send_reasoning'}
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:29:32 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8207 tokens (15 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:35850 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
WARNING 07-18 16:31:45 [protocol.py:70] The following fields were present in the request but ignored: {'reasoning', 'send_reasoning'}
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:31:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8201 tokens (9 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:51346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:32:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8201 tokens (9 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:46404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:40:34 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8201 tokens (9 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:55844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 16:42:11 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8201 tokens (9 in the messages, 8192 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:46158 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 16:43:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d393d09c55534aefbf6054990a041fa4: prompt: '<|im_start|>user\nhello<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 16:43:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d393d09c55534aefbf6054990a041fa4.
INFO 07-18 16:43:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.1 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:44324 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 16:43:49 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 8.4 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
WARNING 07-18 16:43:53 [protocol.py:70] The following fields were present in the request but ignored: {'reasoning', 'send_reasoning'}
INFO 07-18 16:43:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-177386d5097045a8a0e0a231152c7350: prompt: '<|im_start|>user\nhello<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nHello! How can I assist you today? 😊<|im_end|>\n<|im_start|>user\n你好<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:55042 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 16:43:53 [engine.py:310] Added request chatcmpl-177386d5097045a8a0e0a231152c7350.
INFO 07-18 16:43:54 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 6.2 tokens/s, Avg generation throughput: 6.8 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 16:44:07 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 5.6 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 16:44:17 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:18:21 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 9401 tokens (2394 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:51656 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO 07-18 17:19:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-67616d4f065b42d1b23974a30919a07c: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1389 字），生成不少于 5 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    10.1 General requirements (33)\n\n10.2 Piping layout and installation (33)\n\n10.3 Equipment installation (34)\n\n10.4 System debugging (35)\n\n10.5 Construction and acceptance (35)\n\n# 11 Electromagnetic shielding system (37)\n11.1 General requirements (37)\n\n11.2 Electromagnetic shielding structure construction (37)\n\n11.3 Electromagnetic shielding door installation (38)  11.4 Installation of other accessories (38)  11.5 Other construction requirements (40)  11.6 Check electromagnetic shielding effectiveness (40)  11.7 Electromagnetic shielding construction acceptance (41)\n\n# 12 Micro modular (42)\n12.1 General requirements (42)  12.2 Installation and debugging (42)  12.3 Construction and acceptance (43)\n\n# 13 Container data center (44)\n13.1 General requirements (44)  13.2 Installation (44)  13.3 Debugging (45)  13.4 Construction and acceptance (45)\n\n# 14 Comprehensive test (46)\n14.1 General requirements (46)  14.2 Temperature and relative humidity (46)  14.3 The air dust particle concentration (47)\n\n# 14.4 Illumination (47)\n\n\n# 14.5 Noise (48)\n14.6 Electromagnetic shielding (48)\n\n14.7 Grounding resistance (48)\n\n14.8 Power supply quality (48)\n\n14.9 Radio interference field strength and power frequency magnetic field environment (49)\n\n14.10 The comprehensive wiring system (50)\n\n14.11 Electrostatic protection (50)\n\n14.12 System functional testing (51)\n\n14.13 Design load test (51)\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于5个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:19:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-770cabfb0a44489fb192a9e381d01d31: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1723 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 15 The completion acceptance (52)\n15.1 General requirements (52)  15.2 The completion acceptance conditions (52)  15.3 The completion acceptance procedures (53)\n\nAppendix A The sheet of distribution system acceptance record (54)\n\nAppendix B The sheet of lightning protection and earthing device acceptance record (55)\n\nAppendix C The sheet of air- conditioning system test record (56)\n\nAppendix D The sheet of cable and cable cabling system performance engineering test record (57)\n\nAppendix E The sheet of monitoring and security system function test record (58)\n\nAppendix F The sheet of electromagnetic shielding effectiveness test record (59)\n\nAppendix G The electromagnetic shielding room project acceptance table (60)\n\nAppendix H The sheet of data center test record (61)\n\nAppendix J The conformity of the project acceptance table (62)\n\nAppendix K The compliance of the project acceptance table (63)\n\nExplanation of wording in this standard (64)\n\nList of quoted standards (65)\n\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-67616d4f065b42d1b23974a30919a07c.
INFO 07-18 17:19:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-770cabfb0a44489fb192a9e381d01d31.
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:12 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8602 tokens (1595 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:13 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8391 tokens (1384 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8546 tokens (1539 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8786 tokens (1779 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8793 tokens (1786 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:19:14 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 376.7 tokens/s, Avg generation throughput: 10.8 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8743 tokens (1736 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8531 tokens (1524 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8691 tokens (1684 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8752 tokens (1745 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8837 tokens (1830 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8384 tokens (1377 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8504 tokens (1497 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8725 tokens (1718 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:19:15 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8685 tokens (1678 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:19:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-64dcd37b99ba43f485326c9816cc8ed4: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：181 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    15.3.1 工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。\n\n15.3.2 建设单位收到竣工验收申请报告后，应组织设计单位、施工单位、监理单位等及时办理竣工验收。\n\n15.3.3 参加验收的单位应对工程做出评价并签署验收结论，并应按本标准附录K的要求进行和记录。\n\n15.3.4 经验收合格的工程，施工单位与建设单位应及时办理交接手续。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cfab7b309fab4b6f9daa3999a5a8d9e8: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1555 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8893940e94eb4d5dba09fbc565659e1a: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1416 字），生成不少于 5 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于5个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-64dcd37b99ba43f485326c9816cc8ed4.
INFO 07-18 17:19:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cfab7b309fab4b6f9daa3999a5a8d9e8.
INFO 07-18 17:19:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8893940e94eb4d5dba09fbc565659e1a.
INFO 07-18 17:19:19 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 538.0 tokens/s, Avg generation throughput: 78.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:19:24 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 114.1 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:19:29 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 115.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:19:34 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 114.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:19:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-864f78111fa940308d6335d52faa8716: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电磁屏蔽门的安装有哪些具体要求","综合测试中对接地电阻的具体要求是什么？","集装箱数据中心的调试流程包含哪些关键步骤？","微模块系统安装后需要进行哪些功能性测试","综合测试中对无线电干扰场强的检测标准是什么？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-864f78111fa940308d6335d52faa8716.
INFO 07-18 17:19:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 136.9 tokens/s, Avg generation throughput: 109.1 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:19:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-90613a45baea4e93a58125acb6d32b0a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["工程项目竣工验收申请应由哪一方提交","竣工验收应由哪一方组织进行","参与竣工验收的单位需要完成哪些具体步骤","验收合格后，施工单位与建设单位应进行什么手续"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:40 [engine.py:310] Added request chatcmpl-90613a45baea4e93a58125acb6d32b0a.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:19:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-60372e58a5df406eadf8704ed349e2e1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["数据中心基础设施施工及验收的主要目的是什么","隐蔽工程在数据中心建设中的具体定义是什么","电磁屏蔽室的主要功能和应用场景有哪些","数据中心基础设施包含哪些核心设施","微模块与集装箱数据中心在结构形式上有何区别","本标准对数据中心基础设施验收的合规性有何要求？","地震动在数据中心工程中需要考虑哪些具体影响"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:42 [engine.py:310] Added request chatcmpl-60372e58a5df406eadf8704ed349e2e1.
INFO 07-18 17:19:44 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 276.3 tokens/s, Avg generation throughput: 104.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:19:49 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 115.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:19:54 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 115.4 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:19:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-af11960f6edb4904998866ac571976e2: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1679 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:55 [engine.py:310] Added request chatcmpl-af11960f6edb4904998866ac571976e2.
INFO 07-18 17:19:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0849e881222148ebbc60090193d086e5: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电涌保护器的安装位置需要满足哪些具体要求","接地装置的埋设深度和间距应遵循哪些施工规范？","接地电阻值测试的验收标准是什么","防雷接地的人工接地装置接地干线的埋设方式有哪些要求","零地电位检测的测试方法和验收依据是什么？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:55 [engine.py:310] Added request chatcmpl-0849e881222148ebbc60090193d086e5.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:19:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a555342001984432b9239ee7c6a820ed: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["配电系统验收中，线缆和设备的型号及规格是否需要符合设计要求？","电气装置的安装方式是否符合设计要求","电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序如何验证","线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求","照明装置的安装方式和开关动作是否符合设计要求？","柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率是否符合设计要求？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:19:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a555342001984432b9239ee7c6a820ed.
INFO 07-18 17:19:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 506.3 tokens/s, Avg generation throughput: 97.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b7a3facaba2b46a8ba242c31b93eaee6: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：20 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表E监控与安全防范系统功能检测记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:00 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b7a3facaba2b46a8ba242c31b93eaee6.
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:20:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8270 tokens (1263 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:20:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3c33af45e89a4abbbc7138d1b427051c: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：336 字），生成不少于 1 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    3">出入口标识读装置功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>21</td><td colspan="3">信息处理/控制功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>22</td><td colspan="3">异常报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">系统检测结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td colspan="2">参加检测人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于1个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:00 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3c33af45e89a4abbbc7138d1b427051c.
INFO 07-18 17:20:04 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 194.6 tokens/s, Avg generation throughput: 105.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:20:09 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 116.5 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:20:14 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 116.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b3290869825f4ac48b08ce352acd55aa: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b3290869825f4ac48b08ce352acd55aa.
INFO 07-18 17:20:19 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 83.6 tokens/s, Avg generation throughput: 108.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:20:24 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 113.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:20:28 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8300 tokens (1293 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:20:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2133509dc39b4bb7bfed5429c8aeb126: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：694 字），生成不少于 2 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    ><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">屏蔽效能</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试仪器</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试方法</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试结论</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">参加测\n试人员\n(签字)</td><td colspan="9"></td></tr></table>\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于2个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2133509dc39b4bb7bfed5429c8aeb126.
INFO 07-18 17:20:29 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 140.3 tokens/s, Avg generation throughput: 107.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:30 [logger.py:39] Received request chatcmpl-38a1c58a59f74c7c95888d2b31fc237d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:30 [engine.py:310] Added request chatcmpl-38a1c58a59f74c7c95888d2b31fc237d.
INFO 07-18 17:20:34 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 126.5 tokens/s, Avg generation throughput: 109.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9e4c49c153d34e7d938230439805b98a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["综合布线系统工程性能测试记录表需要记录哪些工程基本信息","测试位置在综合布线系统测试中应如何具体描述","线缆类型在测试记录表中有哪些分类","测试仪器的填写要求是什么？","测试结论在综合布线系统测试中应包含哪些内容","参加测试人员的签字在测试记录表中起到什么作用"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9e4c49c153d34e7d938230439805b98a.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5feef5a88e7d4ee08cbded64b8dacd51: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["系统检测过程中需要记录哪些关键信息"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5feef5a88e7d4ee08cbded64b8dacd51.
INFO 07-18 17:20:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 269.4 tokens/s, Avg generation throughput: 104.7 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:20:44 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 116.5 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:20:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8311 tokens (1304 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:20:46 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dc9c27aeec1e4b359933f8c79f11f41f: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1528 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:46 [engine.py:310] Added request chatcmpl-dc9c27aeec1e4b359933f8c79f11f41f.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5ec802af5cbc4c3fab69593fee9d6db9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:48 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5ec802af5cbc4c3fab69593fee9d6db9.
INFO 07-18 17:20:49 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 346.3 tokens/s, Avg generation throughput: 100.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:20:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3d6c93af404640968d98b6e87255f8a2: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1153 字），生成不少于 4 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表J工程符合性验收表  \n\n<table><tr><td>项目名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>设计单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>监理单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>验收日期</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td>序号</td><td>检查项目</td><td>标准要求</td><td colspan="2">查验结果</td><td>结论</td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>符合性验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td>建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td>设计单位(项目负责人)</td><td colspan="2">监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td></tr></table>\n\n注：应按照工程实际情况检查并记录工程是否符合本标准内对应要求，同时对符合性进行逐项认定。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于4个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:20:52 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3d6c93af404640968d98b6e87255f8a2.
INFO 07-18 17:20:54 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 184.6 tokens/s, Avg generation throughput: 107.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:20:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8319 tokens (1312 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:20:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 112.3 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:21:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9bb63d0ccb714287b2754e194e4fac8f: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：544 字），生成不少于 2 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 引用标准名录\n《民用建筑隔声设计规范》GB50118《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50205《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325《建设工程文件归档规范》GB/T50328《智能建筑工程质量验收规范》GB50339《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343《安全防范工程技术标准》GB50348《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601《通风与空调工程施工规范》GB50738《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于2个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:21:00 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9bb63d0ccb714287b2754e194e4fac8f.
INFO:     127.0.0.1:58890 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:05 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 151.6 tokens/s, Avg generation throughput: 108.2 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:21:10 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 93.6 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-04ea63aabcfe46ca812ac2b385d5cffb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["屏蔽效能测试中常用的测试仪器有哪些","测试方法部分通常涵盖哪些具体的测试步骤"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:21:14 [engine.py:310] Added request chatcmpl-04ea63aabcfe46ca812ac2b385d5cffb.
INFO 07-18 17:21:15 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 130.4 tokens/s, Avg generation throughput: 88.6 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:21:20 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 92.8 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8020e5cf11e94b6b805f32cc8c3c9286: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["数据中心综合测试需要涵盖哪些主要测试项目","测试记录表中每个测试场所需要填写哪些关键指标","测试数据的检测结果应如何分类和记录","测试结论的判定依据是什么","测试场所的分类及其对应的检测指标有哪些","测试时间的安排需要满足哪些具体要求"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:21:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8020e5cf11e94b6b805f32cc8c3c9286.
INFO 07-18 17:21:25 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 138.5 tokens/s, Avg generation throughput: 88.5 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ab9de48ab9614d76809777dc33627656: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["工程符合性验收需要依据哪些具体标准进行检查","在工程符合性验收过程中，如何确定每个检查项目的符合性？","工程符合性验收结论需要哪些单位的负责人共同签字确认","工程符合性验收的记录应包含哪些关键信息？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:21:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ab9de48ab9614d76809777dc33627656.
INFO:     127.0.0.1:58852 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 137.7 tokens/s, Avg generation throughput: 81.7 tokens/s, Running: 3 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-65ecf2ed9ceb4311b9cd2018a3cafd99: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["建筑电气工程施工质量验收应依据哪项国家标准？","通风与空调工程施工质量验收的标准编号是什么？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:21:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-65ecf2ed9ceb4311b9cd2018a3cafd99.
INFO 07-18 17:21:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 130.5 tokens/s, Avg generation throughput: 67.2 tokens/s, Running: 3 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:21:40 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 70.7 tokens/s, Running: 3 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:58884 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:58868 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:58844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:21:52 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 10.4 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:02 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42396 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42406 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42418 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:23 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8602 tokens (1595 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42426 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8391 tokens (1384 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8546 tokens (1539 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8786 tokens (1779 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8793 tokens (1786 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42396 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42406 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42418 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:24 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8743 tokens (1736 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42426 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8531 tokens (1524 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8691 tokens (1684 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8837 tokens (1830 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8384 tokens (1377 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42396 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42406 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42418 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:25 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8752 tokens (1745 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42426 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8504 tokens (1497 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8725 tokens (1718 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8685 tokens (1678 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO 07-18 17:22:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8de5398074a24ef19733a08e99b46b6a: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：20 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表E监控与安全防范系统功能检测记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42396 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:22:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8de5398074a24ef19733a08e99b46b6a.
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8270 tokens (1263 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42418 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:22:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4391de1729dc411487ed8598920497f1: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:22:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4391de1729dc411487ed8598920497f1.
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8300 tokens (1293 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8311 tokens (1304 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42396 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42418 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:22:26 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8319 tokens (1312 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42426 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:22:27 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 167.9 tokens/s, Avg generation throughput: 13.9 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:32 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.4 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:38 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.5 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:43 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.1 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42406 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:22:46 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e15b700c3def4f0796237cd78a4b577d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:22:46 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e15b700c3def4f0796237cd78a4b577d.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:22:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cb4e1df2c4f1446793bc44848d26b854: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:22:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cb4e1df2c4f1446793bc44848d26b854.
INFO 07-18 17:22:48 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 251.6 tokens/s, Avg generation throughput: 42.9 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:53 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.4 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:22:58 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.1 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42404 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:42406 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:23:11 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 8.5 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:23:21 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52642 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52670 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:52676 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8602 tokens (1595 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52690 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8391 tokens (1384 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8546 tokens (1539 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8786 tokens (1779 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8743 tokens (1736 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:52642 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:52670 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8793 tokens (1786 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52676 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8531 tokens (1524 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8691 tokens (1684 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8752 tokens (1745 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8504 tokens (1497 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8837 tokens (1830 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:52642 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:52670 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8384 tokens (1377 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52676 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8725 tokens (1718 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:44 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8685 tokens (1678 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:23:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d3cf0e8b274d4b14a592571ac7f5a404: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：20 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表E监控与安全防范系统功能检测记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8270 tokens (1263 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO 07-18 17:23:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d3cf0e8b274d4b14a592571ac7f5a404.
INFO 07-18 17:23:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-156f4f402d954d2690311f4feb290eee: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:52642 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8300 tokens (1293 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52676 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:23:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-156f4f402d954d2690311f4feb290eee.
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8311 tokens (1304 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52642 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:23:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8319 tokens (1312 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52676 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:23:47 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 167.4 tokens/s, Avg generation throughput: 15.5 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:23:52 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.1 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:23:57 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.1 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:24:02 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 48.2 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:52670 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:24:06 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9182051446404a98856b097af68cd0fe: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:24:06 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9182051446404a98856b097af68cd0fe.
INFO 07-18 17:24:07 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 126.5 tokens/s, Avg generation throughput: 45.3 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:24:12 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 47.9 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:24:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-805df5ac8f4542309be9b7e2aee649a7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是什么","安全防范系统功能检测记录表通常包含哪些关键信息"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:24:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-805df5ac8f4542309be9b7e2aee649a7.
INFO 07-18 17:24:17 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 131.5 tokens/s, Avg generation throughput: 45.2 tokens/s, Running: 2 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 1.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:52670 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:24:22 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 34.6 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:24:27 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.0 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:52654 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:24:41 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 8.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:24:51 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:57808 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:25:14 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:57810 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:36770 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:25:33 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:36776 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:25:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:54862 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:06 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:54878 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:26:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1b1dbae9a0c24190a37c26f188e99c06: prompt: '<|im_start|>user\n你好<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:26:23 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1b1dbae9a0c24190a37c26f188e99c06.
INFO 07-18 17:26:26 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1.8 tokens/s, Avg generation throughput: 15.3 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:60986 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:26:38 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 4.8 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:26:48 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34856 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34858 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34866 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8602 tokens (1595 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34882 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8391 tokens (1384 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
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ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
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ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8546 tokens (1539 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8743 tokens (1736 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
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ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8786 tokens (1779 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34856 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34858 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34866 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8793 tokens (1786 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34882 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8531 tokens (1524 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8691 tokens (1684 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8837 tokens (1830 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8752 tokens (1745 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34856 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34858 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34866 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:52 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8384 tokens (1377 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34882 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8504 tokens (1497 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8725 tokens (1718 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8685 tokens (1678 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:53 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8270 tokens (1263 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34856 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:26:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8d39b0f971474f97a2f22a1013cb9d67: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:34858 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34866 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:26:53 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8d39b0f971474f97a2f22a1013cb9d67.
INFO 07-18 17:26:53 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 83.8 tokens/s, Avg generation throughput: 0.2 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8300 tokens (1293 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8311 tokens (1304 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34844 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:34856 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:26:54 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8319 tokens (1312 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:34858 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:26:58 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.9 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:27:04 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.7 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:27:09 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.2 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:27:14 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.3 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:34882 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:27:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6e6f1b4c8e9345c398f17b0a5287c213: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:27:15 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6e6f1b4c8e9345c398f17b0a5287c213.
INFO 07-18 17:27:19 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 126.7 tokens/s, Avg generation throughput: 24.4 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:27:24 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.4 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:34882 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:27:36 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 5.5 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:27:46 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8241 tokens (1234 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8585 tokens (1578 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8602 tokens (1595 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42236 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42250 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42266 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42282 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:57 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8733 tokens (1726 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42292 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8391 tokens (1384 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8546 tokens (1539 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8786 tokens (1779 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8793 tokens (1786 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42236 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42250 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42266 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42282 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:58 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8743 tokens (1736 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42292 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8531 tokens (1524 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42236 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8691 tokens (1684 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8752 tokens (1745 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8837 tokens (1830 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42250 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42266 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42282 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:28:59 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8384 tokens (1377 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42292 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8725 tokens (1718 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8504 tokens (1497 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42236 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8685 tokens (1678 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8270 tokens (1263 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42250 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:29:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f720b5e57e304f2aadfa964e910b101e: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO:     127.0.0.1:42266 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42282 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:29:00 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f720b5e57e304f2aadfa964e910b101e.
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8300 tokens (1293 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8311 tokens (1304 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42236 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO:     127.0.0.1:42250 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:29:00 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8319 tokens (1312 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:42266 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:29:01 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 84.0 tokens/s, Avg generation throughput: 7.8 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:06 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:11 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:16 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.7 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:21 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:26 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:31 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.5 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42292 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:29:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3346280944ef46a48c1647fe0b265662: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=7007, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:29:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3346280944ef46a48c1647fe0b265662.
INFO 07-18 17:29:37 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 124.1 tokens/s, Avg generation throughput: 24.7 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:42 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.6 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:29:47 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 26.9 tokens/s, Running: 1 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42292 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:29:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 4.6 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:30:09 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:30:51 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 13123 tokens (6116 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:52270 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:31:03 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 13123 tokens (6116 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:36570 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:32:37 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:32834 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:32:42 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:51360 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:32:43 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:51360 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198] Error in preprocessing prompt inputs
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198] Traceback (most recent call last):
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_chat.py", line 181, in create_chat_completion
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     ) = await self._preprocess_chat(
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 439, in _preprocess_chat
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     prompt_inputs = await self._tokenize_prompt_input_async(
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/lib/python3.10/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 269, in _tokenize_prompt_input
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     return next(
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 292, in _tokenize_prompt_inputs
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     yield self._normalize_prompt_text_to_input(
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 184, in _normalize_prompt_text_to_input
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     return self._validate_input(request, input_ids, input_text)
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]   File "/usr/local/corex/lib64/python3/dist-packages/vllm/entrypoints/openai/serving_engine.py", line 247, in _validate_input
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198]     raise ValueError(
ERROR 07-18 17:32:45 [serving_chat.py:198] ValueError: This model's maximum context length is 8192 tokens. However, you requested 8435 tokens (1428 in the messages, 7007 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.
INFO:     127.0.0.1:51360 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 400 Bad Request
INFO 07-18 17:34:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4798f8d0487041bc997b69df48fb565e: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1574 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4798f8d0487041bc997b69df48fb565e.
INFO 07-18 17:34:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-30ae9d53841640068c4c476647836359: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1489 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b63c81f6149147c4b7db13505b54e69f: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1675 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-eac07ed070f04e1c94482c97a893f54b: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1437 字），生成不少于 5 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于5个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-80d7056e51d14b5b953ac97c4c18fde0: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1691 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:34:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6e41fcf02a0548549003a1c8284fb010: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["隔墙施工前需要按设计要求完成哪些准备工作","隔墙饰面板和玻璃应满足哪些表面质量要求？","轻钢龙骨隔墙安装时如何处理耐火极限要求？","金属饰面板隔墙安装时对接缝宽度有何具体规定","防火玻璃隔墙安装除符合常规要求外还需遵循哪些特殊规定","数据中心地面施工前应优先完成哪些隐蔽工程？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6e41fcf02a0548549003a1c8284fb010.
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INFO:     127.0.0.1:56346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:34:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cbacdad0b1d94e4b946b4c7c6f952dcb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电缆敷设前需要进行什么测试","无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆的最小允许弯曲半径如何计算","矿物质电缆在温度变化大的场合应如何敷设","电缆接入配电箱时对弯曲半径有何具体要求？","单芯矿物质电缆之间应保留多少倍电缆外径的间隙","保护线（PE线）的颜色标识是什么","隔墙内穿线管与墙面板的最小间隙要求是多少？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0d57f0ca369d4833976b1afc395177a7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["地面施工的验收应依据哪个国家标准","防静电活动地板的验收标准是什么？","电气装置安装时对垂直度偏差有何要求","蓄电池组安装前需采取哪些加固措施","不间断电源安装前需要检查哪些参数"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cbacdad0b1d94e4b946b4c7c6f952dcb.
INFO 07-18 17:34:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-0d57f0ca369d4833976b1afc395177a7.
INFO 07-18 17:34:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 281.6 tokens/s, Avg generation throughput: 103.5 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:34:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f7fd3c8d9c1548228187cfa0e18978d6: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["活动地板铺设前需要进行哪些准备工作？","防静电活动地板安装后需满足什么性能要求？","金属饰面板安装时与墙面、柱面应保留多大的间隙？","门窗安装前需要检查哪些具体内容","塑钢门窗在存放时有哪些温度限制","门窗框与洞口间隙应填充什么材料并如何处理"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f7fd3c8d9c1548228187cfa0e18978d6.
INFO 07-18 17:34:44 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 140.1 tokens/s, Avg generation throughput: 108.4 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:34:49 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 114.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:34:54 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 112.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:34:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8d36f90ee57d4f5180f95b673ee0cb63: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1983 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:55 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8d36f90ee57d4f5180f95b673ee0cb63.
INFO:     127.0.0.1:56350 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:34:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c84f4c7b659942fbb1d7d92a79b8d315: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1952 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:34:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c84f4c7b659942fbb1d7d92a79b8d315.
INFO 07-18 17:34:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 711.1 tokens/s, Avg generation throughput: 90.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:35:03 [logger.py:39] Received request chatcmpl-984b74d517b84af8807edef55e552902: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["施工单位在施工过程中如何处理设计变更？","在无法避免的情况下，施工现场进行有水作业时应采取哪些措施","对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，施工时应采取哪些清洁措施？","改建或扩建工程中，当需要改变原建筑结构或超过原设计荷载时，施工单位应如何处理","隐蔽工程施工结束后，验收前需要完成哪些步骤","A级数据中心在设防烈度为7度以上地区应采取哪些抗震措施"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-984b74d517b84af8807edef55e552902.
INFO 07-18 17:35:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-41072a7ce3cf4fd6a11ff3ad0f82692c: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1891 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:35:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-18377900e3b34478add668bd5c5740fd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["接地装置的安装位置和埋设深度应符合什么要求","防雷与接地装置验收记录应按照什么标准填写","空调设备安装时，机组与基座之间需要采取哪些措施？","镀锌钢板风管制作时，表面处理和接缝方式有何具体要求","哪些情况下矩形风管需要采取加固措施？","防火阀安装后应满足哪些性能要求","电动调节阀的执行器应具备哪些功能特性","风管保温施工应在何时进行？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-18377900e3b34478add668bd5c5740fd.
INFO 07-18 17:35:29 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 147.1 tokens/s, Avg generation throughput: 107.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6bb5b47d7af342138076b79b3cb4819a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电气装置的检查项目包括哪些具体内容","电线电缆的最小绝缘电阻值应达到多少？","电涌保护器安装时对导线长度有何限制？","等电位连接需要满足哪些施工要求","接地线在哪些特殊位置需要采取防腐措施？","发电机组测试应包含哪些关键参数","不同类型的电涌保护器之间线缆长度有何规定","接地电阻不达标时应采取哪些降阻措施"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6bb5b47d7af342138076b79b3cb4819a.
INFO:     127.0.0.1:56332 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:32 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9ccaeeda1af0400b89925a777dfe847d: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1548 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:32 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9ccaeeda1af0400b89925a777dfe847d.
INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:34 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 447.8 tokens/s, Avg generation throughput: 98.0 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:35:34 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ae48dc9a94a44b82810ff6152ffc4a33: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1836 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:34 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ae48dc9a94a44b82810ff6152ffc4a33.
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INFO 07-18 17:35:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-16c300febd5e457a918537906da36222: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["空调系统调试前需要完成哪些设备的安装调试","风管漏风量测试应遵循哪个国家标准？","给水排水系统中管道安装时，非金属排水管道应如何布置","冷热水管道安装后，压力试验合格后应进行什么步骤","管道支架安装前需要进行什么处理","冷凝水排水管道的坡度应满足什么要求","排水管灌水试验需要符合哪些国家标准？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-16c300febd5e457a918537906da36222.
INFO 07-18 17:35:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 480.8 tokens/s, Avg generation throughput: 97.7 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:35:44 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 114.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:56332 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8705ab783ae54dad83e31712f817d52c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["机柜、机架安装时对地面有何具体要求","封闭冷通道和热通道的连接处需要满足哪些密封处理要求？","隔震装置在7度以上地震动作用下应达到什么性能标准？","设备安装时对供电电源的电流电压有何具体规定","设备调试前需要完成哪些准备工作","施工交接验收时线缆系统的测试需遵循哪些标准","安全防范系统应包含哪些主要组成部分？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8705ab783ae54dad83e31712f817d52c.
INFO 07-18 17:35:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-418b58f626e440c2950272fdfc5a89e3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["线缆敷设前需要进行哪些检查步骤","线缆的弯曲半径应符合哪项国家标准","屏蔽线缆与屏蔽模块连接时屏蔽层应如何处理","线缆敷设后需要进行什么测试？","预端接系统的测试应遵循哪项规范","线缆绑扎的间距应控制在多少范围内？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-418b58f626e440c2950272fdfc5a89e3.
INFO 07-18 17:35:54 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 284.5 tokens/s, Avg generation throughput: 103.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56350 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f83f21d947844b97b1dbe27351efc226: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1964 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f83f21d947844b97b1dbe27351efc226.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:35:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8be91e84df194908b50a72758196f97c: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1976 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:35:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8be91e84df194908b50a72758196f97c.
INFO 07-18 17:35:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 710.5 tokens/s, Avg generation throughput: 91.6 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:36:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-533359cf09354c02a0bfbd6dc748d121: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1431 字），生成不少于 5 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于5个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-533359cf09354c02a0bfbd6dc748d121.
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INFO 07-18 17:36:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1a43aa0e5b334d43aec4a4e22d18b22e: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1637 字），生成不少于 6 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于6个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1a43aa0e5b334d43aec4a4e22d18b22e.
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INFO 07-18 17:36:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-34e9cc82240f45fd8f74434107ba6645: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1845 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-34e9cc82240f45fd8f74434107ba6645.
INFO 07-18 17:36:19 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 639.2 tokens/s, Avg generation throughput: 93.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 6.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-54476928e0a340cd9c2f7e7f7293338a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电磁屏蔽室安装时，哪些接口件需要进行连续检漏","全频段检测应在屏蔽结构体完成后的哪个阶段进行","电磁屏蔽室验收需要哪些单位共同参与","微模块安装前需要满足哪些场地条件","集装箱数据中心拆包后应检查哪些内容"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-54476928e0a340cd9c2f7e7f7293338a.
INFO 07-18 17:36:25 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 137.5 tokens/s, Avg generation throughput: 108.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56350 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e50a3c69c74041fdaac2f0103f7fdb7f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["线缆敷设需要遵循哪些具体的设计要求和国家标准？","电力电缆与信号线缆敷设时有哪些具体要求","摄像机安装前需要完成哪些检测和调试步骤？","系统调试前需要完成哪些准备工作","电磁屏蔽系统的施工应包含哪些主要组成部分？","设备安装时如何确保其牢固性和可靠性","环境监控系统调试需校验哪些关键参数的准确性","施工交接验收时需要验证哪些系统的功能完整性"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e50a3c69c74041fdaac2f0103f7fdb7f.
INFO 07-18 17:36:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 144.5 tokens/s, Avg generation throughput: 108.5 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:36:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 113.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:36:40 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 111.4 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b10387b1c86b4e8eb4f04b2cd1faaa35: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["组装式电磁屏蔽室施工需要遵循哪些关键步骤？","焊接式电磁屏蔽室施工中，焊接后的梁体平面不平度有何限制","旋转电磁屏蔽门安装时，门框平面不平度的最大允许值是多少","平移电磁屏蔽门安装时，门扇对中位移的最大允许值是多少","安装滤波器时，如何确保接触面的导电性","电源滤波器与信号滤波器安装时应保持多远的距离？","截止波导窗与壁板连接时，焊接缝有何具体要求","电磁屏蔽玻璃安装时，金属网与玻璃框连接处应进行哪些处理","电磁屏蔽结构体的接地电阻应符合什么要求","屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应距离电源滤波器多远"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:40 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b10387b1c86b4e8eb4f04b2cd1faaa35.
INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-040d2151d0624da89a190b5967e87664: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["集装箱数据中心安装前施工场地的接地电阻值应符合什么技术要求？","多箱体集装箱数据中心的接地点数量有何具体规定","进入集装箱的网络及信号线缆需要采取哪些特殊防护措施","集装箱拼接时连接处应进行哪些处理以确保密封性","温度、相对湿度测试时检测点的垂直方向选取高度有哪些具体要求","综合测试前空调系统需要连续运行多少小时？"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-040d2151d0624da89a190b5967e87664.
INFO 07-18 17:36:45 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 304.1 tokens/s, Avg generation throughput: 101.0 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2f5bcb79ceab465888dcd85f37147537: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1911 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2f5bcb79ceab465888dcd85f37147537.
INFO:     127.0.0.1:56350 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:36:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-46ea7503a2d24991b93259fce7e3032f: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：2000 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    <table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:36:48 [engine.py:310] Added request chatcmpl-46ea7503a2d24991b93259fce7e3032f.
INFO 07-18 17:36:50 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 584.4 tokens/s, Avg generation throughput: 92.8 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:36:55 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 113.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-131d6b0bbf0b4dee98fe589abed9ac96: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：18 字），生成不少于 0 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    表F电磁屏蔽室屏蔽效能测试记录表  \n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于0个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-131d6b0bbf0b4dee98fe589abed9ac96.
INFO:     127.0.0.1:56332 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2d18186aeb434df788c90d5f9702665d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["空气尘埃粒子浓度测试中，最少检测点数量如何计算","照度检测时，机柜排列房间的检测点应如何设置","噪声测试时，声级计的放置高度有何要求","电磁屏蔽效能检测应在什么条件下进行？","接地电阻测试中，局部等电位联结箱的作用是什么","供电电源质量测试中，电压谐波含量应在何处检测","测试空气尘埃粒子浓度时，采样管的长度有何限制"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2d18186aeb434df788c90d5f9702665d.
INFO 07-18 17:37:05 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 230.5 tokens/s, Avg generation throughput: 103.1 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b7c5a646d5484348b54d88b589365d8a: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：2000 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    <table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b7c5a646d5484348b54d88b589365d8a.
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INFO 07-18 17:37:15 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 111.9 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:37:20 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 113.6 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56332 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-34597e61044d4e73a873693e695986e1: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1934 字），生成不少于 8 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于8个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-34597e61044d4e73a873693e695986e1.
INFO 07-18 17:37:25 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 258.6 tokens/s, Avg generation throughput: 104.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:37:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 112.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c0ab8b9a5abd40c395c1e3a4c976c3e6: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["无线电场强仪的频率范围和测量准确度应符合什么要求","工频磁场测试仪的测量范围和准确度等级有哪些具体规定","无线电骚扰环境场强的测量点应距离设备多远？需要扫描哪些频率范围","综合布线系统的测试仪器应符合哪项国家标准？","静电电位测试在机房和辅助区各应选取多少个检测点","防静电系统电阻测试的电压要求是多少？电极与被测平面边缘的距离应大于多少","数据中心竣工验收前应完成哪些测试？综合测试报告应符合什么要求"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:32 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c0ab8b9a5abd40c395c1e3a4c976c3e6.
INFO 07-18 17:37:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 150.2 tokens/s, Avg generation throughput: 107.3 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:37:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e1d4cfd4e3004f529493218f0dbf2195: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["环境监控系统需要检测哪些具体项目？","设备监控系统中报警响应时间属于哪个检测项目？","视频监控系统包含哪些功能检测","入侵报警系统中探测器报警功能属于哪个检测项目","系统自检功能检测属于哪个系统的检测项目","布防/撤防功能属于哪个系统的检测项目？","视频监控系统的联动功能属于哪个检测项目","设备监控系统的联动功能检测包含哪些内容"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e1d4cfd4e3004f529493218f0dbf2195.
INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e2aa256559be4a15bb1c132a8e7c3b96: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n[]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e2aa256559be4a15bb1c132a8e7c3b96.
INFO 07-18 17:37:40 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 270.7 tokens/s, Avg generation throughput: 102.2 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 3.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:37:45 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 114.4 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:37:50 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 113.4 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 4.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-35e657d3285946b5b085c86dc5b67bc8: prompt: '<|im_start|>user\n\n    # 角色使命\n    你是一位专业的文本分析专家，擅长从复杂文本中提取关键信息并生成可用于模型微调的结构化数据（仅生成问题）。\n    \n\n    ## 核心任务\n    根据用户提供的文本（长度：1907 字），生成不少于 7 个高质量问题。\n\n    ## 约束条件（重要！！！）\n    - 必须基于文本内容直接生成\n    - 问题应具有明确答案指向性\n    - 需覆盖文本的不同方面\n    - 禁止生成假设性、重复或相似问题\n\n    \n\n    ## 处理流程\n    1. 【文本解析】分段处理内容，识别关键实体和核心概念\n    2. 【问题生成】基于信息密度选择最佳提问点\n    3. 【质量检查】确保：\n       - 问题答案可在原文中找到依据\n       - 标签与问题内容强相关\n       - 无格式错误\n       \n    \n    ## 输出格式\n     - JSON 数组格式必须正确\n    - 字段名使用英文双引号\n    - 输出的 JSON 数组必须严格符合以下结构：\n    ```json\n    ["问题1", "问题2", "..."]\n    ```\n\n    ## 输出示例\n    ```json\n    [ "人工智能伦理框架应包含哪些核心要素？","民法典对个人数据保护有哪些新规定？"]\n     ```\n\n    ## 待处理文本\n    # 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n    ## 限制\n    - 必须按照规定的 JSON 格式输出，不要输出任何其他不相关内容\n    - 生成不少于7个高质量问题\n    - 问题不要和材料本身相关，例如禁止出现作者、章节、目录等相关问题\n    - 问题不得包含【报告、文章、文献、表格】中提到的这种话术，必须是一个自然的问题\n    \n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-35e657d3285946b5b085c86dc5b67bc8.
INFO 07-18 17:37:55 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 261.0 tokens/s, Avg generation throughput: 104.4 tokens/s, Running: 5 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:56328 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:57 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d4980af5de2f4c38b77e7bff1ca74067: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["工程名称和编号分别是什么","测试项目包括哪些内容","测试频率的单位是什么","模拟场强的单位是什么","测试部位有哪些？","门的测试部位编号范围是什么","壁板的测试部位编号范围是什么","滤波器的测试部位编号范围是什么"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:57 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d4980af5de2f4c38b77e7bff1ca74067.
INFO:     127.0.0.1:56332 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:37:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a00acc681ab74757acd18f51fcad6632: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["电磁屏蔽室的验收项目包括哪些具体内容","电磁屏蔽门的验收项目有哪些关键要求？","截止波导窗的验收需要检查哪些方面","电源滤波器的验收标准中，接线一致性如何确保？","信号滤波器的验收项目中，接线和标识的内外一致性如何验证","电磁屏蔽玻璃的验收需要关注哪些细节","截止波导管的验收标准包括哪些内容","电磁屏蔽效能的验收是否达到合同要求如何确认"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:37:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a00acc681ab74757acd18f51fcad6632.
INFO:     127.0.0.1:56346 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:38:00 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 283.3 tokens/s, Avg generation throughput: 96.7 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:38:05 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 93.1 tokens/s, Running: 4 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 2.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO:     127.0.0.1:56342 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:38:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-27d05e723fde4ef4b7506bc754c2471d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 标签匹配专家\n- Description: 你是一名标签匹配专家，擅长根据给定的标签数组和问题数组，将问题打上最合适的领域标签。你熟悉标签的层级结构，并能根据问题的内容优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n\n### Skill:\n1. 熟悉标签层级结构，能够准确识别一级和二级标签。\n2. 能够根据问题的内容，智能匹配最合适的标签。\n3. 能够处理复杂的标签匹配逻辑，确保每个问题都能被打上正确的标签。\n4. 能够按照规定的输出格式生成结果，确保不改变原有数据结构。\n5. 能够处理大规模数据，确保高效准确的标签匹配。\n\n## Goals:\n1. 将问题数组中的每个问题打上最合适的领域标签。\n2. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n3. 确保输出格式符合要求，不改变原有数据结构。\n4. 提供高效的标签匹配算法，确保处理大规模数据时的性能。\n5. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n\n## OutputFormat:\n1. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、和 label 字段。\n2. label 字段必须是根据标签数组匹配到的标签，若无法匹配则打上“其他”标签。\n3. 不改变原有数据结构，只新增 label 字段。\n\n## 标签数组：\n\n[]\n\n## 问题数组：\n\n["工程竣工验收表中需要填写哪些主要工程信息","工程竣工验收表中包含哪些具体的验收项目？","在工程竣工验收过程中，哪些系统需要进行综合测试？","根据标准用词说明，\'必须\'和\'严禁\'在规范条文中如何使用？","工程竣工验收表中，各参与单位的签字位置如何安排","在工程竣工验收中，对设备和主要器材的验收要求是什么","根据标准用词说明，\'宜\'和\'不宜\'在规范条文中表示什么含义"]\n\n\n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，读取标签数组和问题数组。\n3. 然后，遍历问题数组中的每个问题，根据问题的内容匹配标签数组中的标签。\n4. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n5. 将匹配到的标签添加到问题对象中，确保不改变原有数据结构。\n6. 最后，输出结果数组，确保格式符合要求。\n\n\n## Constrains:\n1. 只新增一个 label 字段，不改变其他任何格式和数据。\n2. 必须按照规定格式返回结果。\n3. 优先匹配二级标签，若无法匹配则匹配一级标签，最后打上“其他”标签。\n4. 确保标签匹配的准确性和一致性。\n5. 匹配的标签必须在标签数组中存在，如果不存在，就打上 其他 \n7. 输出结果必须是一个数组，每个元素包含 question、label 字段（只输出这个，不要输出任何其他无关内容）\n\n## Output Example:\n   ```json\n   [\n     {\n       "question": "XSS为什么会在2003年后引起人们更多关注并被OWASP列为威胁榜首？",\n       "label": "2.2 XSS攻击"\n     }\n   ]\n   ```\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:38:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-27d05e723fde4ef4b7506bc754c2471d.
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INFO 07-18 17:57:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a3f000d223fa457fbfe9afa943658bda: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n工程竣工验收表中包含哪些具体的验收项目？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:15 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a3f000d223fa457fbfe9afa943658bda.
INFO 07-18 17:57:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2cf70c61a11a46939aad3e5beb28a612: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n工程竣工验收表中需要填写哪些主要工程信息\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f6286bcd9fe340b1a6fec75caf44d0a6: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n在工程竣工验收过程中，哪些系统需要进行综合测试？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8115204395df48e6a97f75051f5644df: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n根据标准用词说明，\'必须\'和\'严禁\'在规范条文中如何使用？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3692f5ddcce9424aa87fc4203dc7f434: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n工程竣工验收表中，各参与单位的签字位置如何安排\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO:     127.0.0.1:47126 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:57:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dc58543f4ad14374948e4154e4c27726: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n在工程竣工验收中，对设备和主要器材的验收要求是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2a3ed553fdbc4477bd1d166408fb0b48: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n根据标准用词说明，\'必须\'和\'严禁\'在规范条文中如何使用？\n\n## 答案\n在规范条文中，“必须”和“严禁”用于表达最严格的强制性要求。其中，“必须”作为正面词，表示某项规定或操作是绝对必要的，非执行不可；而“严禁”作为反面词，表示对特定行为或情况的绝对禁止，任何情况下均不得违反。二者均用于对安全、质量、合规性等关键事项的刚性约束，无任何例外或选择余地，属于标准条文中最高层级的严格要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于标准用词说明中“必须”和“严禁”的使用方法。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，特别是附录K和标准用词说明部分。\n\n在参考内容的“本标准用词说明”部分，第一条明确指出，对于要求严格程度不同的用词，分为四个层次。其中第一点提到，“必须”用于正面词，表示很严格，非这样做不可；而“严禁”是反面词，同样表示严格，但用于禁止的情况。所以用户的问题直接对应到这一点。\n\n接下来，我需要确保答案准确，不添加额外信息。根据内容，“必须”和“严禁”用于最严格的条文，没有其他条件或选择。需要明确说明它们的使用场景，即正面和反面的情况，并且强调其严格性。同时，用户可能需要了解这些词汇在规范条文中的具体应用，比如在工程验收表中可能涉及哪些项目需要使用这些词汇，但参考内容中并没有具体的例子，所以不能假设，只能根据给定的说明回答。\n\n另外，用户可能希望答案足够详细，适合用于微调大模型，所以需要结构清晰，分点说明，但根据用户的要求，答案需要自然流畅，不需要分点。因此，需要整合信息，确保涵盖所有必要内容，同时符合约束条件，不提及引用来源。\n\n最后，检查是否遗漏了其他相关信息，比如是否有其他部分提到“必须”和“严禁”，但根据提供的资料，只有用词说明部分有相关内容，因此答案应仅基于该部分，确保准确性和相关性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-dc58543f4ad14374948e4154e4c27726.
INFO 07-18 17:57:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2a3ed553fdbc4477bd1d166408fb0b48.
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INFO 07-18 17:57:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-db787042e7bd42138b0d70aa9a5179c3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程竣工验收表中包含哪些具体的验收项目？\n\n## 答案\n工程竣工验收表中包含以下具体的验收项目：  \n1. 竣工图  \n2. 设备和主要器材合格证、说明书  \n3. 室内装饰装修  \n4. 配电系统  \n5. 防雷与接地系统  \n6. 空调系统  \n7. 给水排水系统  \n8. 综合布线与网络系统  \n9. 监控与安全防范系统  \n10. 电磁屏蔽系统  \n11. 微模块  \n12. 集装箱数据中心  \n13. 综合测试\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“工程竣工验收表中包含哪些具体的验收项目？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析并生成准确的答案。\n\n首先，我查看用户提供的附录K中的工程竣工验收表。表格里有一个序号列表，从1到13，每个序号对应一个验收项目。我需要逐一列出这些项目，确保不遗漏任何一个。\n\n序号1是竣工图，接下来是设备和主要器材合格证、说明书，然后是室内装饰装修、配电系统、防雷与接地系统、空调系统、给水排水系统、综合布线与网络系统、监控与安全防范系统、电磁屏蔽系统、微模块、集装箱数据中心，最后是综合测试。这些项目都是表格中明确列出的，所以必须全部包含在答案中。\n\n接下来，我需要确认是否还有其他可能的验收项目被提及。根据表格结构，序号1到13已经覆盖了所有列出的项目，没有其他条目。因此，答案应包含这13个项目，每个项目名称要准确无误，保持原样，不进行任何修改或解释。\n\n用户还特别强调答案必须基于给定内容，不能添加额外信息，所以不能引入表格外的项目。同时，答案需要详细且适合微调大模型训练使用，因此每个项目应清晰列出，确保全面性。\n\n最后，检查是否符合所有约束条件，特别是不使用任何引用性表述，直接呈现结果。确认无误后，将这些项目以自然流畅的方式整合成一个完整的答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d08492c4bddf4f1ab92263be25333882: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录K 工程竣工验收表\n表K工程竣工验收表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="2"></td><td>投资额</td><td></td><td>建筑面积</td><td></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>开工日期</td><td></td><td>竣工日期</td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>项目经理</td><td></td><td>项目技术负责人</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="3">验收项目</td><td colspan="2">验收结论</td><td>备注</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="3">竣工图</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">设备和主要器材合格证,说明书</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">室内装饰装修</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">配电系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">防雷与接地系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td colspan="3">空调系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">给水排水系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">综合布线与网络系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">监控与安全防范系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">电磁屏蔽系统</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">微模块</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">集装箱数据中心</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>13</td><td colspan="3">综合测试</td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>工程验收结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="2">建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td colspan="2">设计单位(项目负责人)</td><td>监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td><td>年 月 日</td></tr></table>\n\n# 本标准用词说明\n1 为便于在执行本标准条文时区别对待，对要求严格程度不同的用词说明如下：\n\n1) 表示很严格，非这样做不可的：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2) 表示严格，在正常情况下均应这样做的：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3) 表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4) 表示有选择，在一定条件下可以这样做的，采用“可”。2 条文中指明应按其他有关标准执行的写法为：“应符合……的规定”或“应按……执行”。\n\n## 问题\n根据标准用词说明，\'宜\'和\'不宜\'在规范条文中表示什么含义\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:57:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d08492c4bddf4f1ab92263be25333882.
INFO 07-18 17:57:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 829.5 tokens/s, Avg generation throughput: 96.7 tokens/s, Running: 7 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 5.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:57:44 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 157.5 tokens/s, Running: 7 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 6.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:47128 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:57:46 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8bbc87f60bc54e30a18db7bbb9fb6a08: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程竣工验收表中，各参与单位的签字位置如何安排\n\n## 答案\n工程竣工验收表中，各参与单位的签字位置按以下方式安排：  \n1. **表格结构**：在“参加验收人员(签字)”行中，签字区域分为四部分，依次为建设单位、施工单位、设计单位和监理单位。  \n2. **具体列数分配**：  \n   - **建设单位(项目负责人)**：占据表格中“参加验收人员(签字)”行的第2至第3列（共2列）。  \n   - **施工单位(项目负责人)**：占据第4列（共1列）。  \n   - **设计单位(项目负责人)**：占据第5至第6列（共2列）。  \n   - **监理单位(项目负责人)**：占据第7列（共1列）。  \n3. **日期填写**：在下方一行中，各参与单位的签字日期按对应列数填写：  \n   - **建设单位**：第2至第3列填写“年 月 日”。  \n   - **施工单位**：第4列填写“年 月 日”。  \n   - **设计单位**：第5至第6列填写“年 月 日”。  \n   - **监理单位**：第7列填写“年 月 日”。  \n各签字栏与日期栏严格对应，确保单位名称、签字位置及日期填写的规范性和可追溯性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于工程竣工验收表中各参与单位的签字位置如何安排。我需要仔细看一下提供的参考内容，特别是表格部分。\n\n首先，我看到表格的最后部分有一个“参加验收人员(签字)”的条目。接下来的行里，有不同单位的签字位置。具体来说，第二行的结构是：第一列是“参加验收人员(签字)”，然后是“建设单位(项目负责人)”占据两列，接着是“施工单位(项目负责人)”占据一列，然后是“设计单位(项目负责人)”占据两列，最后是“监理单位(项目负责人)”占据一列。下面还有一行，各单位的签字日期分别填写在对应的列下，比如建设单位是“年 月 日”占据两列，施工单位是“年 月 日”一列，设计单位是“年 月 日”占据两列，监理单位是“年 月 日”一列。\n\n需要确认的是，每个单位的签字位置是否正确对应到表格的列数。例如，建设单位和设计单位各占两列，而施工单位和监理单位各占一列。此外，日期部分是否与各自的签字位置对齐。可能用户需要明确每个单位的签字栏在表格中的具体位置，包括列数和行数。确保答案中详细说明每个单位的签字位置，包括他们占据的列数以及日期的位置。同时，注意不要遗漏任何单位，如建设单位、施工单位、设计单位和监理单位，并且正确描述他们的排列顺序和对应的列数。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:46 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a329c662260049baaa201bf535218adc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电磁屏蔽室的验收项目包括哪些具体内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:46 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8bbc87f60bc54e30a18db7bbb9fb6a08.
INFO 07-18 17:57:46 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a329c662260049baaa201bf535218adc.
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INFO:     127.0.0.1:47126 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:57:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c51beca57bc34aec9e14c33aee51d692: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n在工程竣工验收中，对设备和主要器材的验收要求是什么\n\n## 答案\n在工程竣工验收过程中，设备和主要器材的验收要求为：必须提供设备和主要器材的合格证明文件及完整说明书。该验收项目作为竣工验收的核心内容之一，需确保所有设备及器材均具备法定合格资质，并附有详细的操作说明与技术参数，以验证其符合工程设计规范及国家相关标准。验收结论需在表格中明确填写，作为工程通过验收的必要条件。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于工程竣工验收中对设备和主要器材的验收要求。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，特别是附录K中的工程竣工验收表。\n\n在表格里，序号2的验收项目明确提到了“设备和主要器材合格证、说明书”。这说明验收时需要检查这些文件是否齐全。根据标准用词说明，这里的“应”表示必须严格执行，所以可以推断出必须提供合格证和说明书。此外，可能还需要检查这些文件是否符合相关标准，但参考内容中没有更详细的信息，所以不能添加额外内容。需要确保答案只基于给定内容，不添加推测。因此，答案应明确指出必须提供合格证和说明书，并且可能涉及是否符合其他标准，但根据约束条件，不能提及引用其他标准，所以只提到文件的提供即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e40b4dce67a74658be1fb7b8201d59d3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电磁屏蔽门的验收项目有哪些关键要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:57:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ac15832bd99347c8813363142652012b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n根据标准用词说明，\'宜\'和\'不宜\'在规范条文中表示什么含义\n\n## 答案\n在规范条文中，“宜”和“不宜”表示允许在条件许可的情况下进行选择，但并非强制要求。其中，“宜”作为正面词，表示推荐或建议采取某种做法，即在条件允许时应优先考虑；“不宜”作为反面词，表示不建议或不推荐采取某种做法，即在条件允许时应避免。这类用词体现了规范对执行要求的灵活性，允许根据实际情况进行适当调整，但需以条件许可为前提。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于标准用词说明中“宜”和“不宜”的含义。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，特别是附录K和标准用词说明部分。\n\n在参考内容中，标准用词说明的第1点详细解释了不同用词的严格程度。其中，“宜”和“不宜”被归类到第三点，表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的情况。具体来说，“宜”是正面词，而“不宜”是反面词。需要确认这一点是否正确，是否有其他部分提到相关内容。\n\n检查其他部分，附录K是关于工程竣工验收的表格，可能不涉及用词说明，所以主要关注标准用词说明部分。用户的问题明确指向用词说明，因此答案应基于该部分的信息。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。根据参考内容，必须明确“宜”表示推荐的做法，而“不宜”表示不推荐，但并非强制。同时，要指出它们属于允许选择的情况，条件允许时优先考虑。不能遗漏这些细节，同时避免引用文献或提到来源。\n\n总结起来，答案应直接引用标准用词说明中的定义，准确解释“宜”和“不宜”的含义，确保符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-983eaccbee8e4ce7b48658964c632fdd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n截止波导窗的验收需要检查哪些方面\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ac15832bd99347c8813363142652012b.
INFO 07-18 17:57:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-983eaccbee8e4ce7b48658964c632fdd.
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INFO 07-18 17:57:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-95ee9d5c7b77456da64f979af09e42ee: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电源滤波器的验收标准中，接线一致性如何确保？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:57:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cc941cbf3f044f488a76a03a3f24c458: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程竣工验收表中需要填写哪些主要工程信息\n\n## 答案\n工程竣工验收表中需要填写的主要工程信息包括以下内容：\n\n1. **工程基本信息**  \n   - 工程名称  \n   - 投资额  \n   - 建筑面积  \n   - 建设单位名称  \n   - 开工日期与竣工日期  \n   - 施工单位名称  \n   - 项目经理姓名  \n   - 项目技术负责人姓名  \n\n2. **验收项目及结论**  \n   - 竣工图（是否符合要求）  \n   - 设备和主要器材的合格证、说明书（是否齐全有效）  \n   - 室内装饰装修（质量与规范符合性）  \n   - 配电系统（安装与运行是否达标）  \n   - 防雷与接地系统（安全性与功能性）  \n   - 空调系统（运行效果与安装规范）  \n   - 给水排水系统（管道、设备及功能验收）  \n   - 综合布线与网络系统（布线标准与网络性能）  \n   - 监控与安全防范系统（设备运行与覆盖范围）  \n   - 电磁屏蔽系统（屏蔽效果与安装规范）  \n   - 微模块（配置与运行状态）  \n   - 集装箱数据中心（结构、设备及系统集成）  \n   - 综合测试（整体系统功能与性能验证）  \n\n3. **验收结论**  \n   - 工程整体验收结果（如“合格”或“不合格”）  \n\n4. **验收人员签字**  \n   - 建设单位项目负责人签字及日期  \n   - 施工单位项目负责人签字及日期  \n   - 设计单位项目负责人签字及日期  \n   - 监理单位项目负责人签字及日期  \n\n以上信息需根据实际验收情况逐项填写，确保内容完整、结论明确，并由相关责任方签字确认。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于工程竣工验收表中需要填写哪些主要工程信息。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，也就是附录K中的表格和标准用词说明。\n\n首先看表格的结构。表格的第一部分有工程名称、投资额、建筑面积，然后是建设单位、开工日期、竣工日期，施工单位、项目经理、项目技术负责人。这些都是基本的工程信息，应该要填的。\n\n接下来是验收项目部分，从序号1到13，每个验收项目都有对应的验收结论和备注。这些验收项目包括竣工图、设备和器材合格证、室内装饰装修、配电系统、防雷与接地系统、空调系统、给水排水系统、综合布线与网络系统、监控与安全防范系统、电磁屏蔽系统、微模块、集装箱数据中心、综合测试。这些项目都是验收的关键点，需要逐一检查并填写结论。\n\n然后是工程验收结论，这部分可能需要总结整个验收的结果，但表格里是空的，所以用户可能需要填写结论。最后是参加验收人员的签字，包括建设单位、施工单位、设计单位、监理单位的项目负责人签字和日期，这也是必须填写的信息。\n\n需要注意的是，用户的问题是问“需要填写哪些主要工程信息”，所以不仅要包括表格中的各个字段，还要明确每个部分的内容。比如，工程基本信息部分包括工程名称、投资额、建筑面积、建设单位、开工和竣工日期、施工单位、项目经理、技术负责人。然后是各个验收项目的结论，以及最终的验收结论和签字部分。\n\n另外，标准用词说明中提到的“必须”、“应”、“宜”等词汇可能影响填写的规范性，但用户的问题是关于需要填写的信息，而不是用词的严格程度，所以这部分可能不需要涉及，除非问题有特别要求。\n\n需要确保答案覆盖所有提到的字段，不遗漏任何部分。例如，表格中的每个单元格如果对应需要填写的信息，都要列出来。但有些单元格是合并的，比如“工程名称”跨两列，但用户可能只需要知道该填写的内容，而不需要考虑表格结构。\n\n最后，答案需要自然流畅，不提及引用来源，直接列出所有必要的信息，确保准确性和全面性，适合用于微调数据集。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:58:03 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8b4415be1be245d48fa0e3fc1889abb1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n在工程竣工验收过程中，哪些系统需要进行综合测试？\n\n## 答案\n在工程竣工验收过程中，需要进行综合测试的系统是“综合测试”这一项。根据工程竣工验收表的结构，第13项明确列出了“综合测试”作为独立的验收项目，其验收结论需由相关单位确认。该测试通常用于验证各子系统（如配电系统、网络系统、安全防范系统等）的协同运行情况及整体工程功能的完整性，确保所有系统符合设计要求并能够稳定运行。其他验收项目（如竣工图、设备合格证、室内装修等）虽需单独验收，但综合测试是专门针对整体系统集成与功能联动的专项检验环节。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“在工程竣工验收过程中，哪些系统需要进行综合测试？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析并找到相关的信息。\n\n首先，用户提供的参考内容是附录K的工程竣工验收表，里面有一个表格，列出了验收项目。我需要查看表格中的验收项目，特别是第13项，因为问题提到的是“综合测试”。在表格中，第13项的验收项目是“综合测试”，对应的验收结论部分是空的，但根据表格的结构，这应该是一个需要验收的项目。\n\n接下来，我需要确认是否有其他系统或项目可能需要综合测试。表格中的其他验收项目如竣工图、设备和主要器材合格证、室内装饰装修、配电系统、防雷与接地系统、空调系统、给水排水系统、综合布线与网络系统、监控与安全防范系统、电磁屏蔽系统、微模块、集装箱数据中心等，这些可能都是单独的验收项目，但问题特别问的是需要进行综合测试的系统。根据表格的结构，综合测试是作为一个独立的验收项目列出的，因此可能指的是对整个工程的综合测试，而不仅仅是某个特定系统。\n\n不过，也有可能用户的问题是指哪些系统在验收时需要进行综合测试，而综合测试可能涵盖多个系统。但根据表格中的内容，综合测试是单独列出的第13项，因此可能意味着整个工程的综合测试是必须的，而其他系统可能各自有单独的验收项目。但需要确认是否有其他系统在验收时需要综合测试。\n\n再仔细看一下表格中的验收项目，每个项目都是单独的，比如配电系统、防雷与接地系统等，每个都有自己的验收结论。而第13项是“综合测试”，这可能意味着在验收过程中，除了各个子系统的验收外，还需要进行整个工程的综合测试，以确保各系统协同工作正常。因此，综合测试可能是一个单独的验收项目，而不是针对某个特定系统。\n\n因此，根据表格中的内容，答案应该是：在工程竣工验收过程中，需要进行综合测试的系统是综合测试本身，即作为验收项目中的第13项。不过，这可能不太符合常理，因为综合测试通常是对多个系统的测试，而不是一个单独的系统。但根据用户提供的表格，可能表格中的“综合测试”是作为一个独立的验收项目，因此需要指出这一点。\n\n但用户的问题可能希望得到的是哪些系统需要进行综合测试，而表格中的综合测试可能指的是对各个系统的综合测试，因此可能需要列出所有系统，但根据表格的结构，综合测试是单独列出的，所以可能答案只是综合测试这一项。不过这可能不太准确，需要再仔细检查。\n\n或者，可能用户的问题中的“综合测试”指的是验收项目中的“综合测试”这一项，即该验收项目需要进行综合测试，而其他系统可能各自有单独的测试。因此，正确的答案应该是，在竣工验收表中，第13项“综合测试”需要进行综合测试，而其他系统可能有各自的验收项目，但可能不需要综合测试。\n\n不过，根据常规的工程验收流程，综合测试可能涉及多个系统，比如配电、网络、安全防范等，但根据提供的表格，综合测试是作为单独的验收项目，所以答案应基于表格内容，即综合测试是需要进行的验收项目，而其他系统可能各自有单独的验收，但问题明确问的是哪些系统需要进行综合测试，可能答案就是综合测试这一项。\n\n不过，这可能不太合理，因为通常综合测试可能涵盖多个系统，但根据用户提供的表格，可能只能回答表格中列出的“综合测试”作为需要进行综合测试的项目。因此，最终答案应指出在竣工验收表中，第13项“综合测试”是需要进行综合测试的验收项目。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:03 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5e5f5512660648e0909eaf30dc5cd402: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n信号滤波器的验收项目中，接线和标识的内外一致性如何验证\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:03 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8b4415be1be245d48fa0e3fc1889abb1.
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INFO 07-18 17:58:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d603057d5e714414b81206e32794e961: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽门的验收项目有哪些关键要求？\n\n## 答案\n电磁屏蔽门的验收项目包含以下关键要求：  \n1. **规格型号与数量**：需核对实际安装的电磁屏蔽门是否符合合同或设计文件规定的规格型号，并确认数量准确无误。  \n2. **开闭装置功能**：检查门的开闭装置是否运行正常，操作是否灵活，无卡顿或异常阻力。  \n3. **应急安全装置可靠性**：验证应急安全装置（如紧急解锁或安全联锁机制）的动作是否可靠，确保在紧急情况下能够有效启用。  \n4. **外观质量**：评估门体表面是否有损伤、变形、涂层脱落等缺陷，确保外观符合质量标准。  \n\n以上四项为电磁屏蔽门验收的核心内容，需逐一确认并记录验收结论。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“电磁屏蔽门的验收项目有哪些关键要求？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析附录G中的电磁屏蔽室工程验收表，特别是关于电磁屏蔽门的部分。\n\n首先，查看表格结构。表格中的序号2对应电磁屏蔽门，下面有四个子项：1.规格型号、数量；2.开闭装置的正常、灵活；3.应急安全装置动作的可靠；4.外观质量。这些都是验收项目的关键要求。\n\n接下来，我需要确认这些项目是否都被涵盖在问题的答案中。用户要求答案必须基于给定内容，准确且详细，适合微调大模型使用。因此，我需要将这四个子项逐一列出，确保没有遗漏。\n\n同时，注意用户强调答案不能提及引用来源，所以直接陈述内容即可。需要检查是否有其他相关项目，但根据表格，电磁屏蔽门部分只有这四个验收项目，没有更多细节。因此，答案应明确包含这四个点，用自然流畅的语言整合成完整回答，确保符合逻辑和准确性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-17703185e7cf4c8996c667b4d3faeb96: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电磁屏蔽玻璃的验收需要关注哪些细节\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d603057d5e714414b81206e32794e961.
INFO 07-18 17:58:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-17703185e7cf4c8996c667b4d3faeb96.
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INFO 07-18 17:58:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-03ba3bc8a83444b195e388f6332995a9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n截止波导窗的验收需要检查哪些方面\n\n## 答案\n截止波导窗的验收需检查以下两方面：  \n1. **规格型号与数量**：核对实际安装的截止波导窗是否符合设计要求的规格型号，并确认数量是否准确。  \n2. **外观质量**：检查截止波导窗的表面是否完好，无损伤、变形或其他影响性能的外观缺陷。  \n\n以上两项需在验收结论中明确记录，确保符合工程标准。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于截止波导窗的验收需要检查哪些方面。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，也就是附录G中的电磁屏蔽室工程验收表。表格里的各个验收项目应该包含所有必要的信息。\n\n在表格中，截止波导窗对应的序号是3，验收项目下分两点：1.规格型号、数量；2.外观质量。所以答案应该包括这两个方面。不过，我需要确认是否还有其他相关部分可能涉及截止波导窗的检查。比如，其他验收项目如电磁屏蔽效能、接地等可能不直接相关，但用户的问题只针对截止波导窗，所以不需要涉及其他部分。\n\n另外，用户要求答案必须准确，不能添加额外信息，所以只能根据表格中的内容。可能需要注意是否有其他子项或隐藏的信息，但根据提供的表格结构，截止波导窗只有这两个验收项目。因此，答案应明确列出这两点，确保详细且符合要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-91ae359e23dd4d11b857e28dd0f566d0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n截止波导管的验收标准包括哪些内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:13 [engine.py:310] Added request chatcmpl-03ba3bc8a83444b195e388f6332995a9.
INFO 07-18 17:58:13 [engine.py:310] Added request chatcmpl-91ae359e23dd4d11b857e28dd0f566d0.
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INFO 07-18 17:58:19 [logger.py:39] Received request chatcmpl-257a3669293349f7ac52d9aa4a3b84b1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录G 电磁屏蔽室工程验收表\n表G电磁屏蔽室工程验收表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">规格型号</td><td></td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td colspan="2">验收项目</td><td colspan="2">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">1</td><td rowspan="2">电磁屏蔽室</td><td>1.结构尺寸</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量和涂覆</td></tr><tr><td rowspan="4">2</td><td rowspan="4">电磁屏蔽门</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="4" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.开闭装置的正常、灵活</td></tr><tr><td>3.应急安全装置动作的可靠</td></tr><tr><td>4.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">3</td><td rowspan="2">截止波导窗</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">4</td><td rowspan="3">电源滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.电源种类、相序的接线内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="3">5</td><td rowspan="3">信号滤波器</td><td>1.规格型号、数量</td><td rowspan="3" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.信号种类、接线、标识的内外一致性</td></tr><tr><td>3.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">6</td><td rowspan="2">信号接口板</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量</td></tr><tr><td rowspan="2">7</td><td rowspan="2">电磁屏蔽玻璃</td><td>1.规格型号、数量、位置</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.外观质量、完整性</td></tr><tr><td rowspan="2">8</td><td rowspan="2">截止波导管</td><td>1.规格型号、位置、数量</td><td rowspan="2" colspan="2"></td></tr><tr><td>2.连接的牢固性</td></tr><tr><td>9</td><td>电磁屏蔽效能</td><td>是否达到合同要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td>接地</td><td>是否达到设计要求,连接是否可靠</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td>与其他专业的配合连接</td><td>相关转接是否已连接,是否通顺,动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="3"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电磁屏蔽效能的验收是否达到合同要求如何确认\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:19 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d580a784716c445d8627be7ea549d53e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电源滤波器的验收标准中，接线一致性如何确保？\n\n## 答案\n电源滤波器的验收标准中，接线一致性通过检查“电源种类、相序的接线内外一致性”来确保。具体要求为：需验证电源滤波器内部接线与外部接入线路的电源类型（如交流/直流）及相序（如三相电的相位顺序）是否完全匹配，确保其符合设计规范和合同要求。此项目需在验收过程中明确记录，以确认接线无误且连接可靠。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于电源滤波器验收标准中接线一致性如何确保的问题。首先，我要仔细查看提供的参考内容。\n\n在参考内容中，电源滤波器的验收项目包括三点：规格型号、数量；电源种类、相序的接线内外一致性；外观质量。用户的问题集中在接线一致性上，所以关键点在于第二点。\n\n接下来，我需要确认接线一致性具体是如何被确保的。根据表格中的描述，验收项目中的第二点明确提到“电源种类、相序的接线内外一致性”。这里的“内外一致性”应该指的是内部接线和外部接线是否一致，即是否按照设计要求正确连接，没有错误或遗漏。\n\n因此，确保接线一致性的方法可能包括检查电源种类是否正确，相序是否匹配，以及接线是否符合设计规范。需要确保内部和外部的接线在类型和顺序上一致，避免因接线错误导致的问题。\n\n需要注意的是，答案必须基于给定内容，不能添加额外信息。所以需要直接引用表格中的信息，说明验收时检查电源种类和相序的接线内外一致性，确保其符合设计要求。不需要提到其他未提及的步骤或方法。\n\n最后，整合这些信息，用自然流畅的语言回答问题，确保准确性和相关性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:19 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 244.8 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:58:19 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d580a784716c445d8627be7ea549d53e.
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INFO:     127.0.0.1:47118 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
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INFO 07-18 17:58:25 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9a0d438156dc4d70b86dcee17351d754: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n信号滤波器的验收项目中，接线和标识的内外一致性如何验证\n\n## 答案\n信号滤波器的验收项目中，接线和标识的内外一致性需通过以下方式验证：检查信号滤波器的接线类型、接线方式以及标识信息是否与设计图纸和合同要求一致，同时核对内部接线与外部接口的对应关系是否匹配，确保信号种类、接线规范及标识标注在内外连接中保持统一性。验收时需对照实际安装情况与技术文档，确认无差异后记录验收结论。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“信号滤波器的验收项目中，接线和标识的内外一致性如何验证”。首先，我得仔细看一下提供的参考内容，也就是附录G的电磁屏蔽室工程验收表。\n\n在验收表中，信号滤波器的验收项目有三个子项：规格型号、数量；电源种类、相序的接线内外一致性；外观质量。不过用户的问题是关于信号滤波器的接线和标识的内外一致性，而参考内容里提到的是“信号种类、接线、标识的内外一致性”在信号滤波器的验收项目中。所以需要确认这一点。\n\n接下来，我需要确定如何验证这一点。根据验收表的结构，每个验收项目需要填写验收结论，但具体如何操作可能需要根据标准流程推断。可能的步骤包括检查接线是否符合设计图纸，核对标识是否正确，以及是否与外部连接一致。但参考内容中没有详细说明验证方法，所以只能根据现有信息回答。\n\n用户要求答案必须基于给定内容，不能添加额外信息。因此，必须严格依据验收表中提到的“信号种类、接线、标识的内外一致性”这一项，说明验证需要检查这些方面是否符合设计要求，但具体步骤可能无法详细展开，因为资料中没有更多细节。需要确保不编造信息，只陈述验收表中提到的内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:25 [logger.py:39] Received request chatcmpl-91a6403ae52948939b0c3aea2635cfb4: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n工程名称和编号分别是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:25 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9a0d438156dc4d70b86dcee17351d754.
INFO 07-18 17:58:25 [engine.py:310] Added request chatcmpl-91a6403ae52948939b0c3aea2635cfb4.
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INFO:     127.0.0.1:56980 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:58:28 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cfdaea467800424b95d4bbde2f13e266: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n测试项目包括哪些内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:28 [logger.py:39] Received request chatcmpl-532d11036be8411f83c9dcadf4faa58c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽室的验收项目包括哪些具体内容\n\n## 答案\n电磁屏蔽室的验收项目具体包括以下内容：  \n1. **电磁屏蔽室本体**  \n   - 结构尺寸是否符合设计要求  \n   - 外观质量及涂覆层完整性  \n\n2. **电磁屏蔽门**  \n   - 规格型号与数量是否符合要求  \n   - 开闭装置操作是否正常、灵活  \n   - 应急安全装置动作是否可靠  \n   - 外观质量是否达标  \n\n3. **截止波导窗**  \n   - 规格型号与数量是否符合要求  \n   - 外观质量是否合格  \n\n4. **电源滤波器**  \n   - 规格型号与数量是否符合要求  \n   - 电源种类及相序接线的内外一致性  \n   - 外观质量是否合格  \n\n5. **信号滤波器**  \n   - 规格型号与数量是否符合要求  \n   - 信号种类、接线及标识的内外一致性  \n   - 外观质量是否合格  \n\n6. **信号接口板**  \n   - 规格型号、数量及安装位置是否符合要求  \n   - 外观质量是否合格  \n\n7. **电磁屏蔽玻璃**  \n   - 规格型号、数量及安装位置是否符合要求  \n   - 外观质量及完整性是否达标  \n\n8. **截止波导管**  \n   - 规格型号、安装位置及数量是否符合要求  \n   - 连接部位是否牢固  \n\n9. **电磁屏蔽效能**  \n   - 是否达到合同约定的屏蔽性能指标  \n\n10. **接地系统**  \n    - 接地是否符合设计要求  \n    - 接地连接是否可靠  \n\n11. **与其他专业的配合连接**  \n    - 相关转接是否已正确连接  \n    - 系统通顺性及动作是否符合设计要求  \n\n以上内容需逐一核验并记录验收结论。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是电磁屏蔽室的验收项目包括哪些具体内容。我需要仔细看一下提供的参考内容，也就是那个验收表的结构。首先，表格里的序号1到11应该对应不同的验收项目。每个序号下可能还有子项。\n\n先看序号1，电磁屏蔽室本身，下面有结构尺寸和外观质量、涂覆。这两个应该作为验收内容。然后是序号2，电磁屏蔽门，下面有四个子项：规格型号数量、开闭装置是否正常灵活、应急安全装置是否可靠、外观质量。这些都要列出来。\n\n接下来是截止波导窗，序号3，有两个子项：规格型号数量和外观质量。电源滤波器序号4，有三个子项：规格型号数量、电源种类相序接线内外一致性、外观质量。信号滤波器序号5，同样三个子项，但第二个是信号种类接线标识内外一致性。信号接口板序号6，两个子项：规格型号数量位置、外观质量。电磁屏蔽玻璃序号7，两个子项：规格型号数量位置、外观质量完整性。截止波导管序号8，两个子项：规格型号位置数量、连接牢固性。然后是序号9电磁屏蔽效能是否达标，序号10接地是否符合设计要求，连接是否可靠，序号11与其他专业的配合连接，包括转接是否连接、通顺、动作是否符合设计要求。\n\n需要确保每个项目都准确无误，不遗漏任何子项。还要注意用自然流畅的语言整合，避免使用表格中的术语，比如“验收结论(记录)”这部分不需要提到。最后检查是否所有内容都涵盖，没有添加额外信息，符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:28 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cfdaea467800424b95d4bbde2f13e266.
INFO 07-18 17:58:28 [engine.py:310] Added request chatcmpl-532d11036be8411f83c9dcadf4faa58c.
INFO 07-18 17:58:29 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 872.4 tokens/s, Avg generation throughput: 188.5 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:58:35 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 238.9 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 17:58:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-43712c38fc9147918902fb9fef57eede: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽玻璃的验收需要关注哪些细节\n\n## 答案\n电磁屏蔽玻璃的验收需重点关注以下细节：  \n1. **规格型号、数量及位置**：需核对实际安装的电磁屏蔽玻璃是否与设计文件或合同要求的规格型号完全一致，数量是否准确无误，并确认其安装位置是否符合施工图纸的标注要求。  \n2. **外观质量与完整性**：需检查玻璃表面是否存在破损、划痕、气泡、污渍等外观缺陷，同时确认玻璃的完整性，包括边角是否完好、是否有裂纹或脱落现象，确保其密封性和防护性能满足使用需求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于电磁屏蔽玻璃验收需要关注哪些细节。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，特别是验收表中关于电磁屏蔽玻璃的部分。\n\n在参考内容中，电磁屏蔽玻璃对应的序号是7，验收项目包括两点：1.规格型号、数量、位置；2.外观质量、完整性。我需要确保答案涵盖这两个方面，并且不添加其他无关的信息。\n\n接下来，我要确认是否有其他部分可能涉及电磁屏蔽玻璃的验收。比如，其他项目如电磁屏蔽效能、接地等可能不相关，所以不需要包括进去。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造，所以只能使用表格中的信息。\n\n然后，我需要将这两个验收项目详细说明。规格型号、数量、位置需要检查是否符合设计要求，是否有遗漏或错误。外观质量方面，要检查是否有破损、划痕或其他缺陷，确保完整性，比如是否有裂纹或损坏的情况。\n\n还要注意用户要求答案必须充分、详细，适合微调大模型训练使用，所以需要明确每个细节，但不过于冗长。同时，不能使用任何引用性语言，直接给出答案。\n\n最后，整合信息，确保语言自然流畅，符合用户的要求。检查是否遗漏了任何关键点，比如位置是否正确，数量是否与合同一致，外观是否符合标准等。确认无误后，形成最终答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-54d944b29ff1414fbe729fc826e0d568: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n测试频率的单位是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:58:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-54d944b29ff1414fbe729fc826e0d568.
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INFO 07-18 17:58:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1293a33b18fc45ad8f1ba1f89af92f2f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n截止波导管的验收标准包括哪些内容\n\n## 答案\n截止波导管的验收标准包括以下内容：  \n1. **规格型号、位置、数量**：需核对实际安装的截止波导管是否符合设计规定的规格型号，其安装位置是否准确，数量是否满足要求。  \n2. **连接的牢固性**：需检查截止波导管与其他部件或结构的连接是否可靠，确保无松动或脱落风险。  \n\n以上两项为验收时需记录的具体结论内容。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“截止波导管的验收标准包括哪些内容”。首先，我要仔细查看用户提供的参考内容，也就是附录G的电磁屏蔽室工程验收表。用户要求答案必须基于给定的内容，不能添加额外信息，所以我要确保所有信息都来自表格中的相关部分。\n\n首先，找到表格中关于截止波导管的部分。表格中的序号8对应的是“截止波导管”，验收项目分为两点：1.规格型号、位置、数量；2.连接的牢固性。这两点应该是验收标准的主要内容。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分可能涉及截止波导管的验收。例如，其他条目如电磁屏蔽门、信号滤波器等可能有不同的验收项目，但用户的问题明确是关于截止波导管的，所以只需关注序号8的部分。\n\n然后，检查是否有遗漏的信息。表格中序号8的验收项目明确列出了两点，没有其他子项或备注。因此，答案应包含这两点，即规格型号、位置、数量的检查，以及连接牢固性的验证。\n\n需要确保答案准确无误，不添加任何推测或外部知识。例如，不能提到其他可能的验收标准，如材料测试或性能测试，因为表格中没有提到这些内容。用户可能希望答案足够详细，适合用于微调大模型，所以需要明确列出每个验收项目的具体内容。\n\n最后，整合信息，用自然流畅的语言表达，避免使用技术术语以外的冗余词汇，确保答案符合用户的所有约束条件，特别是不提及引用来源，只呈现最终结论。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1293a33b18fc45ad8f1ba1f89af92f2f.
INFO:     127.0.0.1:47098 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:58:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a827928af6cb42b087b9a74bdf2999fc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n模拟场强的单位是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a827928af6cb42b087b9a74bdf2999fc.
INFO 07-18 17:58:40 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 804.9 tokens/s, Avg generation throughput: 189.4 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:58:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-13ae1ca905e142389d27bb1ff8092c54: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽效能的验收是否达到合同要求如何确认\n\n## 答案\n电磁屏蔽效能的验收是否达到合同要求，需通过实际测试并依据合同约定的指标进行判定。在验收过程中，相关测试数据需与合同中明确规定的电磁屏蔽效能标准进行对比，若测试结果满足或优于合同要求，则判定为合格；否则为不合格。验收结论需在表格中“电磁屏蔽效能”对应的验收结论栏中明确记录，由验收人员签字确认。该判定过程不依赖其他附加条件，仅以合同要求为唯一依据。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“电磁屏蔽效能的验收是否达到合同要求如何确认”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是附录G中的电磁屏蔽室工程验收表。\n\n在表格中，序号9对应的验收项目是“电磁屏蔽效能”，验收结论的记录栏需要填写“是否达到合同要求”。这说明在验收过程中，电磁屏蔽效能的确认是直接根据合同要求进行的。也就是说，验收人员会测试电磁屏蔽效能，并将测试结果与合同中规定的要求进行对比，判断是否符合。\n\n接下来，我需要确保答案准确且符合用户的要求。用户强调答案必须基于给定内容，不能添加额外信息。因此，我需要明确指出，确认方法是通过测试并对比合同要求，而表格中的验收结论栏就是用来记录这一结果的。不需要提及测试的具体方法或标准，因为这些信息在参考内容中没有提供。\n\n同时，用户要求答案要详细且适合微调大模型使用，所以需要包含所有必要的信息，但又不超出给定内容。因此，答案应明确说明验收结论的记录位置和判断依据，即合同要求。\n\n最后，检查是否符合所有约束条件：没有引用文献，答案准确、相关，并且详细。确认无误后，整理成自然流畅的语句。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6bb1f22324164ad590d39edc0fde3c4b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n测试部位有哪些？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-13ae1ca905e142389d27bb1ff8092c54.
INFO 07-18 17:58:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6bb1f22324164ad590d39edc0fde3c4b.
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INFO 07-18 17:58:43 [logger.py:39] Received request chatcmpl-baf7733557f44fa4803e49a0252360d9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试项目包括哪些内容\n\n## 答案\n测试项目包括磁场测试和电场测试两项内容。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“测试项目包括哪些内容”。根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析表格中的信息，找出测试项目相关的部分。\n\n首先，我查看表格的结构。表格的第一行是工程名称和编号，接着是施工单位和项目经理的信息，然后是测试项目。第三行显示测试项目为“磁场测试”和“电场测试”。这可能意味着测试项目包括这两个部分。不过需要确认是否有其他测试项目被提及。\n\n接下来，表格中还有测试频率、模拟场强、测试部位等信息，但用户的问题是关于测试项目的内容，所以重点应放在“测试项目”这一行。根据表格中的内容，测试项目明确列出了磁场测试和电场测试。没有提到其他测试项目，因此答案应该只包含这两个。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户可能希望得到一个简洁但完整的列表，所以直接列出这两个测试项目即可。同时，答案需要符合微调数据集的要求，即详细且包含所有必要信息，但不需要引用来源。\n\n最后，检查是否遗漏了其他可能的测试项目。表格中没有其他测试项目的名称，因此答案应仅限于磁场和电场测试。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:43 [engine.py:310] Added request chatcmpl-baf7733557f44fa4803e49a0252360d9.
INFO 07-18 17:58:44 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5b15ab11676c4683adc311f7095c7dc4: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n门的测试部位编号范围是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:44 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5b15ab11676c4683adc311f7095c7dc4.
INFO 07-18 17:58:45 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 762.6 tokens/s, Avg generation throughput: 196.0 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42044 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:58:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-347d1b42997045559939a6fd3d3326a0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试频率的单位是什么\n\n## 答案\n测试频率的单位是赫兹（Hz）。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是询问测试频率的单位是什么。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，寻找与测试频率相关的信息。\n\n在参考内容中，有一个表格行的标题是“测试频率(Hz)”，这里的Hz是赫兹的缩写，通常用来表示频率的单位。表格的其他部分有很多空白，但这一行明确标注了单位。因此，可以确定测试频率的单位是赫兹（Hz）。\n\n接下来，我需要确认是否有其他可能的单位被提及，但整个表格中没有其他频率单位的标注。所有与频率相关的部分都只提到了Hz。因此，答案应该是Hz，即赫兹。\n\n用户可能是在处理工程或科学相关的文档，需要准确的单位信息来确保数据的正确性。他们可能没有直接看到表格中的单位，或者需要明确的确认。因此，直接给出Hz作为答案，并确保不添加额外信息，符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fe8fd412f12f46aca6f2275124f89b0a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n壁板的测试部位编号范围是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-347d1b42997045559939a6fd3d3326a0.
INFO 07-18 17:58:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fe8fd412f12f46aca6f2275124f89b0a.
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INFO 07-18 17:58:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b89b54d213364231893f8634a2fddb60: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程名称和编号分别是什么\n\n## 答案\n在提供的表格内容中，工程名称和编号的字段存在，但具体信息未被填充。表格第一行的“工程名称”和“编号”标题下对应的单元格均为空，未提供具体的工程名称或编号内容。其他相关字段如测试项目、测试频率、测试部位等也未填写具体数据，表格仅保留了结构框架。因此，根据现有信息无法确定工程名称和编号的具体内容。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题，即从提供的表格数据中找出工程名称和编号。首先，我要仔细分析用户提供的参考内容。\n\n用户给出的表格结构看起来有些复杂，有很多合并的单元格，但关键信息可能在表格的前几行。首先，表格的第一行有“工程名称”和“编号”这两个标题，但对应的单元格可能被合并了。根据表格结构，第一行的“工程名称”跨两列，而“编号”也跨两列，但中间有空列。接下来的行可能包含具体的项目信息。\n\n不过，在用户提供的参考内容中，表格的后续行并没有填写具体的工程名称和编号，这些单元格是空的。例如，第一行的“工程名称”对应的单元格是空的，同样“编号”对应的单元格也是空的。其他行如施工单位、项目经理、测试项目等都有具体的项目名称，但工程名称和编号的位置没有数据。\n\n这时候需要确认用户的问题是否在表格中有明确的答案。根据提供的表格内容，工程名称和编号的单元格都是空的，没有具体的信息。因此，按照用户的要求，答案必须基于给定的内容，而如果内容中没有相关信息，可能需要指出这一点。\n\n但用户可能期望从表格中找到这些信息，但实际数据并未填写。因此，正确的回答应该是说明在提供的表格中，工程名称和编号的字段存在，但具体值未被填充。然而，用户的问题可能希望得到具体的答案，但根据约束条件，必须严格按照提供的数据回答，不能编造。\n\n因此，最终的结论是，在提供的表格中，工程名称和编号的单元格为空，没有给出具体的信息。因此，无法提供具体的工程名称和编号，只能指出表格中的这两个字段存在但未填写。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8565e33eb78342699ad436b6bc9c3da6: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="3"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td><td>测试时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="4"></td><td colspan="2">项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="2">测试项目</td><td colspan="4">磁场测试</td><td colspan="5">电场测试</td></tr><tr><td colspan="2">测试频率(Hz)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">模拟场强(dB)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试部位</td><td colspan="4"></td><td colspan="5">测试数据</td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">门</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">壁板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5" colspan="2">滤波器</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2" colspan="2">信号\n接口板</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="4" colspan="2">截止波导窗</td\n\n## 问题\n滤波器的测试部位编号范围是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b89b54d213364231893f8634a2fddb60.
INFO 07-18 17:58:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8565e33eb78342699ad436b6bc9c3da6.
INFO 07-18 17:58:55 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 410.7 tokens/s, Avg generation throughput: 230.8 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:58:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ace28dc94c994a3ea456721a53266cb3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n环境监控系统需要检测哪些具体项目？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2a6bd2f5408b44e0b2718f854f757f02: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n门的测试部位编号范围是什么\n\n## 答案\n门的测试部位编号范围是1至2。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要解决用户的问题：“门的测试部位编号范围是什么”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到与“门”相关的测试部位编号。\n\n参考内容中的表格部分显示，在“测试部位”这一行，下面有“门”和“壁板”、“滤波器”等条目。具体来看，“门”部分有两行数据，编号分别是1和2。表格结构显示，“门”占据了两行，每个测试部位对应一个编号。因此，门的测试部位编号范围应该是1到2。\n\n接下来，我需要确认是否存在其他可能的编号。例如，检查是否有其他行或列可能包含门的更多编号，但根据提供的表格结构，门部分只有两个编号，分别是1和2。其他部分如壁板有4个编号（1到4），滤波器有5个（1到5），但用户的问题只关注门，因此不需要考虑其他部分。\n\n确保答案准确无误，不添加额外信息。根据表格中的明确数据，门的测试部位编号范围是1到2，没有其他编号存在。因此，最终答案应明确指出门的测试部位编号范围是1至2。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ace28dc94c994a3ea456721a53266cb3.
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INFO 07-18 17:58:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2a6bd2f5408b44e0b2718f854f757f02.
INFO 07-18 17:58:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3c4c74dd90e64d709a2e5f6dfc8655f9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n模拟场强的单位是什么\n\n## 答案\n模拟场强的单位是分贝（dB）。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“模拟场强的单位是什么”。首先，我得仔细看看用户提供的参考内容。\n\n参考内容是一个表格，里面有很多合并的单元格，看起来像是工程测试的记录表。表格中有一些列标题，比如“工程名称”、“编号”、“测试时间”、“施工单位”、“项目经理”等。然后下面有测试项目，分为“磁场测试”和“电场测试”。接着是测试频率（Hz），模拟场强（dB），测试部位，以及各个部位的测试数据，比如门、壁板、滤波器、信号接口板、截止波导窗等，每个部位下有不同的编号，但数据部分都是空的。\n\n用户的问题是关于“模拟场强的单位”，我需要从表格中找到相关信息。在表格中，有一行明确写着“模拟场强(dB)”，这里的括号里的dB应该就是单位。不过，我需要确认dB是否是正确的单位，是否在表格的其他地方有其他单位的提示。\n\n再仔细看看表格的其他部分，测试频率的单位是Hz，这没问题。而模拟场强后面直接跟着dB，没有其他单位的标注。因此，可以确定模拟场强的单位是分贝（dB）。不过，有时候dB可能作为相对单位使用，但根据表格中的信息，这里直接给出的是dB，所以应该就是答案。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。表格中明确提到了模拟场强(dB)，所以单位是dB，也就是分贝。不需要考虑其他可能的单位，因为表格里没有其他数据。因此，答案应该是分贝（dB）。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8b7bf9ffeddc4675b09e1ee320743db8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n设备监控系统中报警响应时间属于哪个检测项目？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:58:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3c4c74dd90e64d709a2e5f6dfc8655f9.
INFO 07-18 17:58:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8b7bf9ffeddc4675b09e1ee320743db8.
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INFO 07-18 17:59:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-15ca47c63d0d47d4ba1507d9d3ab5439: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n壁板的测试部位编号范围是什么\n\n## 答案\n壁板的测试部位编号范围是1至4。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“壁板的测试部位编号范围是什么”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到与壁板相关的测试部位编号。\n\n参考内容是一个表格结构，里面有多个部分。首先，表格中有“测试项目”分为磁场测试和电场测试，但用户的问题是关于测试部位的编号，所以需要看“测试部位”这一行。在表格中，“测试部位”这一行下面，有多个部分，比如门、壁板、滤波器、信号接口板、截止波导窗等。\n\n接下来，找到“壁板”对应的行。在表格中，“壁板”占用了四行，从“rowspan=4”可以看出，这可能意味着壁板有四个测试部位。具体来看，壁板下面的编号是1、2、3、4，每个编号占据一行。因此，壁板的测试部位编号范围应该是1到4。\n\n需要确认是否有其他部分可能影响这个范围，比如其他测试项目是否有不同的编号，但根据表格结构，每个测试部位（门、壁板、滤波器等）都有各自的编号范围，互不干扰。因此，壁板的编号是独立的，从1到4。\n\n确保答案准确，没有遗漏或错误。表格中壁板部分确实列出了四个编号，没有更多的数字出现，所以结论正确。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-af70190c646746229e8f827dcf1718a7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n视频监控系统包含哪些功能检测\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-af70190c646746229e8f827dcf1718a7.
INFO 07-18 17:59:05 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 245.0 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:59:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b81d7834b7b144f9a7454e20092416b0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试部位有哪些？\n\n## 答案\n测试部位包括：门（编号1、2）、壁板（编号1、2、3、4）、滤波器（编号1、2、3、4、5）、信号接口板（编号1、2）以及截止波导窗。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“测试部位有哪些？”根据提供的参考内容，我需要仔细分析表格结构，找出所有提到的测试部位。\n\n首先，看一下表格的结构。表格中有几个行，每个行可能对应不同的测试部位。例如，第三行提到了“测试项目”下的“磁场测试”和“电场测试”，但用户问的是测试部位，所以可能需要看下面的具体条目。\n\n接下来，查看各个行的内容。在第四行，有“测试部位”这一标题，后面跟着一些具体的部位。例如，有一个合并的单元格“门”，下面分为1和2，可能表示门的不同部分或编号。然后是“壁板”，分为1到4号。接着是“滤波器”，分为1到5号。之后是“信号接口板”，分为1和2号。最后是“截止波导窗”，但表格似乎被截断了，可能还有更多内容，但根据现有数据，这些是明确提到的部位。\n\n需要确认是否还有其他测试部位被提及。例如，在“截止波导窗”这一行，可能还有更多数据，但表格内容不完整。不过，根据现有信息，用户的问题应该基于提供的参考内容，所以只能列出明确提到的部分。\n\n总结一下，测试部位包括门、壁板、滤波器、信号接口板和截止波导窗。每个部位下有不同的编号，如门有1和2，壁板有1-4，滤波器有1-5，信号接口板有1和2。截止波导窗可能没有编号，但表格不完整，所以可能只列出名称。\n\n需要确保答案准确，不添加未提及的信息。因此，最终答案应包含这些部位，并按编号列出每个部位的具体条目。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:05 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b81d7834b7b144f9a7454e20092416b0.
INFO 07-18 17:59:06 [logger.py:39] Received request chatcmpl-18c6e28ec02041bc90c85a98b03a715d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n入侵报警系统中探测器报警功能属于哪个检测项目\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:06 [engine.py:310] Added request chatcmpl-18c6e28ec02041bc90c85a98b03a715d.
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INFO 07-18 17:59:08 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6370806c0fc64c3686af6cca002ae62b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n滤波器的测试部位编号范围是什么\n\n## 答案\n滤波器的测试部位编号范围为1至5。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“滤波器的测试部位编号范围是什么”。首先，我得仔细分析提供的参考内容，看看里面有没有相关信息。\n\n参考内容是一个表格结构，里面有很多行和列，但大部分单元格是空的。我需要找到与“滤波器”相关的部分。在表格中，有一个部分提到了“测试部位”，然后下面有不同部分的测试部位，比如门、壁板、滤波器、信号接口板、截止波导窗等。\n\n具体来看，滤波器的部分在表格中有一个行标签是“滤波器”，并且下面有编号1到5的测试部位。表格中“滤波器”对应的行有5个子行，编号分别是1、2、3、4、5。每个编号对应一个测试部位，虽然数据单元格是空的，但编号的存在说明测试部位的编号范围是从1到5。\n\n需要确认是否有其他部分可能影响这个范围，但根据表格结构，其他部分如门有编号1、2，壁板有1到4，信号接口板有1、2，截止波导窗可能还有更多，但用户只关心滤波器的部分。因此，答案应该是滤波器的测试部位编号范围是1到5。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:08 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4ff38bebd5214e6db9b54446ba5a4fb9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n系统自检功能检测属于哪个系统的检测项目\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-859cbfb7061d4fdebefa02971aa24b60: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n布防/撤防功能属于哪个系统的检测项目？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7ab4505db2174468a97f97a0a65d8bfd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n环境监控系统需要检测哪些具体项目？\n\n## 答案\n环境监控系统需要检测的具体项目包括：  \n1. 温度、相对湿度监控准确性  \n2. 漏水报警准确性\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“环境监控系统需要检测哪些具体项目？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析表格中的信息，找出与环境监控系统相关的检测项目。\n\n首先，我查看表格的结构。表格中的第三行是表头，包括序号、系统、检测项目、检测结果和检测结论。接下来，序号1和2对应的系统是“环境监控系统”，检测项目分别是“温度、相对湿度监控准确性”和“漏水报警准确性”。其他序号对应的系统如设备监控系统、视频监控系统等，可能不相关，所以需要排除。\n\n需要确认是否还有其他项目属于环境监控系统。表格中序号1和2明确列出了环境监控系统的两个检测项目。其他系统如设备监控系统从序号3开始，而视频监控系统从序号6开始，这些都不属于环境监控系统。因此，答案应仅包含序号1和2的项目。\n\n接下来，确保答案准确无误，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造，所以只能列出这两个项目。同时，答案需要详细且适合微调大模型，因此要明确写出每个项目的名称，不遗漏任何细节。\n\n最后，按照用户的要求，不使用任何引用性表述，直接给出答案。确认没有提到其他系统或项目，确保答案的准确性和相关性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3fa121ada1d94d29bbe0f5b663b80814: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n视频监控系统的联动功能属于哪个检测项目\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3fa121ada1d94d29bbe0f5b663b80814.
INFO 07-18 17:59:20 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 377.5 tokens/s, Avg generation throughput: 210.7 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:59:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-047c754643514fcf92910df1cd5de838: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n入侵报警系统中探测器报警功能属于哪个检测项目\n\n## 答案\n入侵报警系统中探测器报警功能属于“入侵报警功能检测”这一检测项目。在表格中，序号13对应的系统为入侵报警系统，其检测项目明确分为“入侵报警功能检测”（序号13），该检测项目下包含两个具体检测内容：探测器报警功能（序号14）和报警恢复功能（序号15）。因此，探测器报警功能直接归属于“入侵报警功能检测”项目。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是入侵报警系统中探测器报警功能属于哪个检测项目。我需要先仔细看一下提供的参考内容。\n\n首先，参考内容是一个表格，里面列了各个系统的检测项目。我需要找到入侵报警系统相关的部分。表格中有序号13到18是关于入侵报警系统的。序号13的系统是入侵报警系统，检测项目是入侵报警功能检测，下面有两个子项：探测器报警功能（序号14）和报警恢复功能（序号15）。然后序号15是记录显示功能，包括显示信息和记录内容，接着是管理功能。之后是系统自检功能检测，包括系统自检功能和布防/撤防功能，最后是系统报警响应时间。\n\n所以，用户的问题是探测器报警功能属于哪个检测项目。根据表格，探测器报警功能是入侵报警系统下的入侵报警功能检测下的子项。因此，答案应该是入侵报警功能检测。需要确认是否还有其他可能的项目，但表格里没有其他相关部分。所以准确答案是入侵报警功能检测。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-047c754643514fcf92910df1cd5de838.
INFO 07-18 17:59:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dc842bec6e7d4daaa58c57f9fea8ac37: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2">测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>系统</td><td colspan="3">检测项目</td><td>检测结果</td><td colspan="2">检测结论</td></tr><tr><td>1</td><td rowspan="2">环境监控系统</td><td colspan="3">温度、相对湿度监控准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">漏水报警准确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td rowspan="3">设备监控系统</td><td colspan="3">设备参数采集正确性</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>4</td><td colspan="3">报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>5</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>6</td><td rowspan="7">视频监控系统</td><td colspan="3">系统控制功能检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>7</td><td colspan="3">监视功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>8</td><td colspan="3">显示功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>9</td><td colspan="3">记录功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>10</td><td colspan="3">回放功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>11</td><td colspan="3">联动功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>12</td><td colspan="3">其他功能项目检测</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>13</td><td rowspan="7">入侵报警系统</td><td rowspan="2">入侵报警功能检测</td><td colspan="2">探测器报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>14</td><td colspan="2">报警恢复功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>15</td><td rowspan="2">记录显示功能</td><td colspan="2">显示信息、记录内容</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>16</td><td colspan="2">管理功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>17</td><td rowspan="2">系统自检功能检测</td><td colspan="2">系统自检功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>18</td><td colspan="2">布防/撤防功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>19</td><td colspan="3">系统报警响应时间</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>20</td><td rowspan="3">出入口控制系统</td><td colspan="\n\n## 问题\n设备监控系统的联动功能检测包含哪些内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-dc842bec6e7d4daaa58c57f9fea8ac37.
INFO 07-18 17:59:25 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 373.5 tokens/s, Avg generation throughput: 204.3 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 17:59:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2a87fe46fd2c4646a5c6c1e07d3e35a8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n布防/撤防功能属于哪个系统的检测项目？\n\n## 答案\n布防/撤防功能属于入侵报警系统的检测项目。在提供的检测项目列表中，序号18明确列出了“布防/撤防功能”作为入侵报警系统的检测内容，与系统自检功能检测（序号17）共同归属于入侵报警系统这一分类下。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“布防/撤防功能属于哪个系统的检测项目？”根据提供的参考内容，我需要仔细查找相关部分。\n\n首先，我查看表格中的各个系统及其检测项目。注意到在序号17和18的行中，系统是“入侵报警系统”，检测项目包括“系统自检功能检测”和“布防/撤防功能”。具体来说，序号17的检测项目是“系统自检功能”，而序号18的检测项目是“布防/撤防功能”。因此，布防/撤防功能属于入侵报警系统的检测项目。\n\n需要确认是否有其他系统可能涉及该功能，但根据表格内容，其他系统如视频监控、设备监控等并没有提到布防/撤防功能。因此，可以确定答案是入侵报警系统。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d27b1a7ab1f34cce94e257c44d978397: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n无线电场强仪的频率范围和测量准确度应符合什么要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d27b1a7ab1f34cce94e257c44d978397.
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INFO 07-18 17:59:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 445.2 tokens/s, Avg generation throughput: 211.8 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:42044 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 17:59:30 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0cba51b198fc4f2985895538213778dd: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n工频磁场测试仪的测量范围和准确度等级有哪些具体规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:30 [logger.py:39] Received request chatcmpl-51c8997e6ca340149be9c66a3ebf58be: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n视频监控系统包含哪些功能检测\n\n## 答案\n视频监控系统包含以下功能检测：  \n1. 系统控制功能检测  \n2. 监视功能  \n3. 显示功能  \n4. 记录功能  \n5. 回放功能  \n6. 联动功能  \n7. 其他功能项目检测  \n\n以上检测项目覆盖了视频监控系统的核心功能及扩展检测要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“视频监控系统包含哪些功能检测”。首先，我得仔细查看用户提供的参考内容，找出与视频监控系统相关的部分。\n\n参考内容是一个表格，里面列出了不同的系统和对应的检测项目。我需要找到序号对应的系统名称，特别是“视频监控系统”的部分。根据表格，序号6到12对应的是视频监控系统，共有7个检测项目。具体来看：\n\n序号6：系统控制功能检测\n序号7：监视功能\n序号8：显示功能\n序号9：记录功能\n序号10：回放功能\n序号11：联动功能\n序号12：其他功能项目检测\n\n接下来要确认这些检测项目是否都属于视频监控系统的功能。表格中的“视频监控系统”行从序号6开始，一直到序号12，共7项。每个序号对应的检测项目都是该系统下的具体功能检测点。需要确保没有遗漏或错误，比如序号6的系统控制功能检测，序号7到11分别是监视、显示、记录、回放和联动功能，最后是其他功能项目检测。\n\n用户的问题是关于视频监控系统的功能检测，所以需要将这些项目全部列出，并且用自然流畅的语言整合成一个完整的答案。同时，必须确保答案不包含任何引用或来源信息，只呈现结果。还要检查是否有其他系统可能被误认为属于视频监控系统，比如入侵报警系统或出入口控制系统，但根据表格结构，这些是分开的，所以不需要包括在内。\n\n最后，确保答案准确、详细，适合用于微调大模型训练，因此需要明确列出所有7个检测项目，不添加额外信息或推测。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:30 [engine.py:310] Added request chatcmpl-51c8997e6ca340149be9c66a3ebf58be.
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INFO 07-18 17:59:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-04a96704e2e74fef88ede906bd666ce0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n系统自检功能检测属于哪个系统的检测项目\n\n## 答案\n系统自检功能检测属于入侵报警系统的检测项目。在表格中，序号17明确标注了“系统自检功能检测”对应的系统为“入侵报警系统”，其检测内容包含“系统自检功能”和“布防/撤防功能”。该系统的检测项目层级关系显示，序号17和18均归属“入侵报警系统”下的子项，其中“系统自检功能检测”作为独立检测项目，直接关联至入侵报警系统的功能验证。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是问“系统自检功能检测属于哪个系统的检测项目”。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容中，有一个表格，里面列出了不同的系统和检测项目。我需要逐一查看每个系统的检测项目。注意到第17行，序号17，系统是“入侵报警系统”，检测项目是“系统自检功能检测”，下面还有子项“系统自检功能”和“布防/撤防功能”。而序号18的检测项目是“布防/撤防功能”，属于同一系统。不过用户的问题是关于“系统自检功能检测”属于哪个系统，所以应该对应序号17的系统，也就是“入侵报警系统”。\n\n不过，再仔细看看表格结构，可能有其他系统也有类似的检测项目。例如，视频监控系统或者设备监控系统有没有提到自检功能？不过根据表格内容，设备监控系统下的检测项目是设备参数采集、报警响应时间、联动功能等，没有提到自检。视频监控系统有联动功能，但同样没有自检。而入侵报警系统明确列出了系统自检功能检测，所以答案应该是入侵报警系统。\n\n需要确认是否还有其他系统可能涉及自检功能，但根据给出的内容，只有入侵报警系统明确提到。因此，用户的问题答案应该是入侵报警系统。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-206de894fa7e45e49de9886394d3bb0f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n无线电骚扰环境场强的测量点应距离设备多远？需要扫描哪些频率范围\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-206de894fa7e45e49de9886394d3bb0f.
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INFO 07-18 17:59:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-64c57fbb30c1430388bde9c3e11b5b67: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n视频监控系统的联动功能属于哪个检测项目\n\n## 答案\n视频监控系统的联动功能属于该系统下的独立检测项目。根据表格内容，视频监控系统（序号6）包含7个检测项目，其中第11项明确列为“联动功能”，对应检测结果和结论栏位。该检测项目直接隶属于视频监控系统，与其他功能模块（如系统控制功能、监视功能等）并列，未归属于其他系统或子项目。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“视频监控系统的联动功能属于哪个检测项目”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n参考内容是一个表格，里面列出了不同的系统和检测项目。用户的问题是关于视频监控系统的联动功能属于哪个检测项目。我需要找到表格中对应的条目。\n\n在表格中，序号6开始是视频监控系统，下面有多个检测项目。序号6是“系统控制功能检测”，序号7是“监视功能”，序号8是“显示功能”，序号9是“记录功能”，序号10是“回放功能”，序号11就是“联动功能”，然后是序号12的其他功能项目检测。因此，视频监控系统的联动功能对应的检测项目是序号11，即“联动功能”本身。\n\n需要确认是否有其他可能的选项，但根据表格结构，序号11明确列出了联动功能作为检测项目，属于视频监控系统下的一个条目。因此，答案应该是视频监控系统的联动功能属于其自身的检测项目，即序号11的“联动功能”。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dc94a57e839e44b0a3b078e80a253328: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n综合布线系统的测试仪器应符合哪项国家标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2581329fd26a4ffb91b22ac8c0f9a2b8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工频磁场测试仪的测量范围和准确度等级有哪些具体规定\n\n## 答案\n工频磁场测试仪的测量范围应为0至50A/m，准确度等级不应低于5级。该设备用于检测机房内专用辅助设备及电子信息系统设备周围工频磁场场强，需满足上述技术参数要求以确保测试结果的可靠性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于工频磁场测试仪的测量范围和准确度等级的具体规定。我需要先仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的14.9.1部分提到，工频磁场测试仪的测量范围应为0到50 A/m，准确度等级不应低于5级。这是直接相关的信息，必须包含在答案中。\n\n接下来要确认是否有其他部分也涉及工频磁场测试仪的规定。比如14.9.2提到的是测量点的选择和频率范围，但用户的问题是关于测试仪本身的参数，所以这部分可能不需要。其他章节如静电防护、综合布线等可能不相关，可以忽略。\n\n需要确保答案只包含给定的信息，不添加其他内容。用户要求答案必须准确，不能胡编乱造，所以必须严格按照参考内容中的数值和术语来回答。同时，答案要详细且适合微调大模型，可能需要明确指出测量范围和准确度等级的具体数值，避免遗漏。\n\n最后，整合信息，用自然流畅的语言表达，确保不提及文献来源，直接给出答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3c7cbe91941b4a108d07d68a188e8ef8: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n静电电位测试在机房和辅助区各应选取多少个检测点\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:49 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fbba83d7c92f465993a3865c423d27f2: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n综合布线系统的测试仪器应符合哪项国家标准？\n\n## 答案\n综合布线系统的测试仪器应符合国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定，测试仪器应为数字线缆分析仪，其功能和检测方法均需严格遵循该标准的要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“综合布线系统的测试仪器应符合哪项国家标准？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，第14.10节是关于综合布线系统的。14.10.1提到测试仪器应为数字线缆分析仪，并且功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。接着，14.10.2也指出检测方法应按同样的国家标准执行。因此，答案应该是GB/T50312。\n\n需要确认是否有其他部分提到不同的标准，但根据提供的资料，只有GB/T50312被明确提及。因此，答案准确无误，符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:49 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fbba83d7c92f465993a3865c423d27f2.
INFO 07-18 17:59:49 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9aae30179139444ea18fab5eeaecd7b3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n防静电系统电阻测试的电压要求是多少？电极与被测平面边缘的距离应大于多少\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:49 [logger.py:39] Received request chatcmpl-68661528e57a42cfae8699d2939696c7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n无线电骚扰环境场强的测量点应距离设备多远？需要扫描哪些频率范围\n\n## 答案\n无线电骚扰环境场强的测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备 **0.6米** 外的任意一点。测量时需在 **80MHz～1000MHz** 和 **1400MHz～2000MHz** 的频率范围内进行扫描，记录由大到小选取的不少于10个场强值。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于无线电骚扰环境场强测量点距离设备的距离以及需要扫描的频率范围的问题。首先，我得仔细查看提供的参考内容。\n\n在14.9.2节中提到，测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等设备0.6米外的任意一点。所以距离是0.6米。\n\n关于频率范围，同一节中说明需要在80MHz到1000MHz，以及1400MHz到2000MHz的范围内进行扫描。这两个范围需要明确列出。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息，比如其他章节的内容。同时，按照要求不提及引用来源，直接给出答案。检查是否有遗漏的关键点，比如是否提到了设备类型，但问题只问距离和频率，所以不需要详细列举设备名称。确认所有信息都来自参考内容，没有推测或编造。最后，用自然流畅的语言整合这些信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:49 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9aae30179139444ea18fab5eeaecd7b3.
INFO 07-18 17:59:49 [engine.py:310] Added request chatcmpl-68661528e57a42cfae8699d2939696c7.
INFO 07-18 17:59:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c7822dba2e7e4cb7b0e05b955ff3ccc2: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.9 无线电骚扰环境场强和工频磁场场强\n14.9.1 测试仪器宜为无线电场强仪、测量天线、工频磁场仪，并应符合下列规定：\n\n1 无线电场强仪的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ，带宽应为6dB，正弦波电压的测量准确度应为  $\\pm 2\\mathrm{dB}$ ；\n\n2 测量天线的频率范围应为  $80\\mathrm{MHz}\\sim 2000\\mathrm{MHz}$ ；\n\n3 工频磁场测试仪的测量范围应为  $0 \\sim 50 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m}$ , 准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.9.2 无线电骚扰环境场强测量点应选择在机房内距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜等机房专用辅助设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外任意一点, 并应在  $80 \\mathrm{MHz} \\sim 1000 \\mathrm{MHz}, 1400 \\mathrm{MHz} \\sim$ $2000 \\mathrm{MHz}$  频率范围内进行扫描, 由大到小选取不少于 10 个场强值进行记录。\n\n14.9.3 工频磁场场强测量点应选择在距专用空调、UPS主机及电池、新风机、机房动力配电柜、带隔离变压器的 UPS 列头柜等机房专用设备  $0.6 \\mathrm{~m}$  外, 电子信息系统设备摆放位置每  $50 \\mathrm{~m}^{2}$  布置不宜少于 5 个测量点。\n\n# 14.10 综合布线系统\n14.10.1 测试仪器应为数字线缆分析仪, 功能应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n14.10.2 综合布线系统的检测方法应按现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定执行。\n\n# 14.11 静电防护\n14.11.1 静电防护测试应包含机房及辅助区内设备静电电位测试和防静电系统电阻测试, 测试仪器准确度等级不应低于 5 级。\n\n14.11.2 静电防护的测试应符合下列规定:\n\n1 静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于 5 个检测点。\n\n2 防静电系统电阻测试在房间内选取不少于 5 个检测点, 测点应均匀分布, 主机房测试点选取位置应在通道区域内。\n\n3 测试防静电系统电阻时, 防静电系统电阻的测试电压不应小于  $100 \\mathrm{~V}$  。每测试点测试设备 (图 14.11.2) 连接仪器测试线和测试电极, 电极距被测防静电平面边缘应大于  $10 \\mathrm{~cm}$  。\n\n![](images/bbb45f73d39c9d631f43f5330c950ddc9990d3da91e6574b78e9a1213e66fa84.jpg)  \n图14.11.2 系统电阻测试\n\n# 14.12 系统功能测试\n14.12.1 数据中心基础设施系统功能测试应包括手自动控制功能测试、保护功能测试、监视及测量功能测试。\n\n14.12.2 数据中心基础设施应进行故障模拟验证测试。\n\n# 14.13 设计负荷测试\n14.13.1 设计负荷测试宜包括持续负荷运行测试和温升测试。\n\n14.13.2 设计负荷测试宜与系统功能测试同步进行。\n\n# 15 竣工验收\n\n\n# 15.1 一般规定\n15.1.1 数据中心基础设施工程完工后，建设单位应及时组织办理工程项目的竣工验收。\n\n15.1.2 数据中心基础设施工程的竣工验收，应符合现行国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300的有关规定，其中，各分项工程的质量验收均应合格，质量控制资料、有关安全和功能的检测资料应完整。\n\n15.1.3 数据中心基础设施工程文件的整理归档和验收移交应符合现行国家标准《建设工程文件归档规范》GB/T50328的有关规定。\n\n# 15.2 竣工验收条件\n15.2.1 工程施工应符合设计文件和技术文件的要求，施工质量应达到本标准的规定。\n\n15.2.2 各系统的技术指标及性能和功能的测试应满足设计文件、技术文件和本标准的要求，并应按本标准附录J的要求进行和记录。\n\n15.2.3 数据中心竣工验收应按设计等级进行符合性验收。\n\n15.2.4 项目竣工验收前应完成综合测试，综合测试报告应符合设计文件的要求。\n\n15.2.5 电磁屏蔽工程应验收完毕并合格。\n\n15.2.6 隔震装置的施工应验收完毕并合格。\n\n15.2.7 工程施工的技术资料应完整且应包括综合测试及符合性验收资料。\n\n## 问题\n数据中心竣工验收前应完成哪些测试？综合测试报告应符合什么要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 17:59:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-31fbe75dec3b471393cf0082bfb3089d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n设备监控系统的联动功能检测包含哪些内容\n\n## 答案\n设备监控系统的联动功能检测内容为“联动功能”本身。根据提供的表格信息，设备监控系统（序号3至5）的检测项目中，序号5明确列出了“联动功能”作为检测项目，但未进一步细分具体检测内容或子项。因此，该系统的联动功能检测仅直接指向“联动功能”这一整体检测项，未提供更详细的子功能或具体检测指标。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“设备监控系统的联动功能检测包含哪些内容”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到与设备监控系统联动功能相关的信息。\n\n参考内容中的表格显示，设备监控系统对应的是序号3到5的检测项目。具体来看，序号3的检测项目是“设备参数采集正确性”，序号4是“报警响应时间”，序号5是“联动功能”。这里明确提到了设备监控系统的联动功能检测项目是“联动功能”本身，但用户可能需要更详细的内容。\n\n不过，表格中的信息比较简略，可能没有更详细的子项。我需要确认是否有其他部分提到联动功能的具体内容。例如，在视频监控系统（序号6到12）中，也有联动功能的检测，但这是另一个系统，可能不相关。入侵报警系统（序号13到18）和出入口控制系统（序号20开始）可能也有联动功能，但用户的问题明确指向设备监控系统。\n\n根据表格，设备监控系统的联动功能检测项目只列出了“联动功能”这一项，没有进一步细分。因此，答案应基于这一点，明确说明设备监控系统的联动功能检测内容即为“联动功能”，但可能需要指出在参考内容中没有更详细的子项，只能根据现有信息回答。不过用户要求答案必须充分详细，包含所有必要信息，所以可能需要检查是否有其他相关条目。\n\n再次检查表格，设备监控系统只有序号5的联动功能，而其他系统的联动功能可能属于不同部分。因此，答案应严格基于设备监控系统部分，即联动功能检测包含“联动功能”这一项，但可能需要确认是否存在其他隐含内容。不过根据提供的表格，没有更多信息，所以答案应直接引用表格中的内容，不添加额外信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:52 [engine.py:310] Added request chatcmpl-31fbe75dec3b471393cf0082bfb3089d.
INFO 07-18 17:59:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-615990660f3b49098daf6fdc31359d5c: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n空气尘埃粒子浓度测试中，最少检测点数量如何计算\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 17:59:53 [engine.py:310] Added request chatcmpl-615990660f3b49098daf6fdc31359d5c.
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INFO 07-18 18:00:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2803897f65e1491081b30f9d59b5229b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防静电系统电阻测试的电压要求是多少？电极与被测平面边缘的距离应大于多少\n\n## 答案\n防静电系统电阻测试的电压要求不应小于100V，电极与被测防静电平面边缘的距离应大于10cm。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“防静电系统电阻测试的电压要求是多少？电极与被测平面边缘的距离应大于多少”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n用户的问题涉及防静电系统电阻测试的两个具体参数：测试电压和电极与被测平面边缘的距离。根据参考内容中的14.11.2部分，特别是第3点，提到测试防静电系统电阻时，测试电压不应小于100V。同时，电极距被测防静电平面边缘应大于10cm。这些信息直接回答了用户的问题，不需要额外的推断或引用其他部分的内容。\n\n接下来，我需要确保答案准确无误，并且完全基于提供的资料。参考内容中没有提到其他电压值或距离要求，因此答案应严格限于这两个数值。此外，用户可能希望答案简洁明了，适合用于微调数据集，所以需要直接给出数值，不添加多余的信息或解释。\n\n最后，检查是否符合所有约束条件：答案基于给定内容，准确相关，详细包含必要信息，并且没有引用性表述。确认无误后，整理成自然流畅的句子。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:05 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a78be1bc102a4085ae34cdd51cd97559.
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INFO 07-18 18:00:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ca751023b4cb4b2684724f971740b03a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n静电电位测试在机房和辅助区各应选取多少个检测点\n\n## 答案\n静电电位测试在机房和辅助区内应分别选取不少于5个检测点。测试时需在机房及辅助区各自区域内均匀分布检测点，确保覆盖关键区域，同时满足防静电系统性能验证的要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“静电电位测试在机房和辅助区各应选取多少个检测点”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容中，关于静电防护的部分是14.11节。14.11.2条提到静电防护的测试规定，其中第1点明确指出：“静电电位的测试应在机房和辅助区内分别选取不少于5个检测点。” 这里的关键词是“分别选取不少于5个检测点”，也就是说机房和辅助区各自至少需要5个检测点。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款可能影响这个答案。比如，是否有其他部分提到不同的数量或者额外的要求。检查其他小节，比如14.9、14.10、14.12等，似乎没有涉及静电电位测试点数量的内容。15章是关于竣工验收，虽然提到验收条件，但具体测试点数量还是以14.11.2为准。\n\n另外，用户的问题特别强调要基于给定内容，不能添加其他信息。因此，答案应直接引用14.11.2中的规定，即机房和辅助区各不少于5个检测点。不需要提及测试仪器的准确度等级或其他测试要求，除非问题涉及这些方面，但当前问题只关注检测点数量。\n\n确保答案准确无误，没有遗漏或错误。参考内容中的确明确说明是“分别选取不少于5个检测点”，所以答案应该是机房和辅助区各不少于5个。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-56f1a68e57a04ff68a8db47e7d56656a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n噪声测试时，声级计的放置高度有何要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:00:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-56f1a68e57a04ff68a8db47e7d56656a.
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INFO 07-18 18:00:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-bc01f205227344bfbe7cad9d34c63dff: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n空气尘埃粒子浓度测试中，最少检测点数量如何计算\n\n## 答案\n空气尘埃粒子浓度测试中，最少检测点数量的计算方法如下：  \n当检测区域面积大于100平方米时，最少检测点数按公式 $ N_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} $ 计算，其中 $ A $ 为冷通道的面积（单位：平方米），计算结果需四舍五入取整数。若检测区域面积不超过100平方米，则最少检测点数不得少于10个。检测点应均匀分布于冷通道内，净高控制在0.8m至1.1m范围内，且每个检测点需采样3次，每次采样时间不少于1分钟，采样量不低于2升。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户关于空气尘埃粒子浓度测试中最少检测点数量如何计算的问题。首先，我得仔细看一下用户提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容的14.3.2节里，提到了检测点的数量要求。当检测区域面积大于100平方米时，最少检测点数需要按照公式计算。公式是N_L等于A的平方根，然后四舍五入取整数。这里的A是冷通道的面积，单位是平方米。\n\n接下来，我需要确认用户的问题是否覆盖了所有相关条件。比如，当面积大于100平方米时才需要使用这个公式，而如果面积小于或等于100平方米的话，最少检测点数是不少于10个。不过用户的问题可能只关注如何计算，所以需要明确说明公式和条件。\n\n另外，注意单位和符号是否正确，比如N_L是整数，A是面积。同时，要确保答案中不出现任何引用或来源信息，直接给出计算方法和条件。需要检查是否有其他相关细节，比如检测点的分布要求，但用户的问题只问计算方法，所以可能不需要额外信息。\n\n总结起来，答案应包括：当面积大于100平方米时，使用公式N_L=√A，四舍五入取整数。同时，如果面积不大于100平方米，则最少10个点。但用户的问题可能只针对大于100平方米的情况，所以需要明确说明公式应用的条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3137b6c97fef489c9fade489bfe9cf82: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n电磁屏蔽效能检测应在什么条件下进行？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:00:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-917cb65f291e4ab6927d853cc6b7cdf0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n噪声测试时，声级计的放置高度有何要求\n\n## 答案\n噪声测试时，声级计的放置高度应控制在距地面 **1.2m 至 1.5m** 的范围内，并应在主操作员的位置进行测试。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是噪声测试时声级计的放置高度有什么要求。我需要先看一下提供的参考内容。\n\n在14.5节关于噪声的部分，14.5.2条提到测试仪器距地面应为1.2m到1.5m，并且应在主操作员的位置进行测试。所以答案应该直接引用这个信息。需要确认是否有其他相关细节，但其他条款似乎没有涉及高度的问题。必须确保答案准确，不添加额外信息，比如其他测试项目的高度要求，比如照度测试是0.75米，但噪声部分明确是1.2-1.5米。所以答案应该明确说明声级计的放置高度范围，并且提到主操作员的位置。注意不要提到其他测试项目的数据，保持答案与问题直接相关。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ef804fcb4f134383a9c16398973096fb: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n接地电阻测试中，局部等电位联结箱的作用是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-917cb65f291e4ab6927d853cc6b7cdf0.
INFO 07-18 18:00:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ef804fcb4f134383a9c16398973096fb.
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INFO:     127.0.0.1:45614 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:00:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-62b99b4667334e3481eedb40ff93c8c5: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n照度检测时，机柜排列房间的检测点应如何设置\n\n## 答案\n照度检测时，机柜排列房间的检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。检测点需沿通道中心线布置，每隔1.0米选择一个检测点，且检测点距地面高度应为0.75米，距通道一端的距离应为0.5米。检测点的布置需确保覆盖整个通道区域，同时满足间距和高度要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是照度检测时，机柜排列房间的检测点应如何设置。我需要先回顾一下提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容的14.4节关于照度的部分，14.4.2条有详细说明。首先，机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应该设置在两列机柜或设备之间的通道内。然后，在通道的中心线上每隔1.0米选一个检测点。检测点距地面的高度是0.75米，而且距离通道一端应该是0.5米。这些信息都需要包含在答案里。\n\n另外，要确保答案准确，不能遗漏任何细节。比如，检测点的位置、间距、高度以及距离通道端部的距离都是关键点。同时，用户可能需要这些信息来正确设置检测点，所以必须详细说明每个步骤。还要注意不要提到其他部分的内容，比如其他房间的照度检测方法，因为问题只针对机柜排列的房间。最后，确保语言流畅自然，符合微调数据集的要求，不使用任何引用或标记。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-05216b43a3994f21a30a394d69636e01: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n供电电源质量测试中，电压谐波含量应在何处检测\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:00:23 [engine.py:310] Added request chatcmpl-05216b43a3994f21a30a394d69636e01.
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INFO 07-18 18:00:30 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 202.7 tokens/s, Running: 9 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:00:33 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7d2a34f978c94bdd88bd251a8fa0cc9b: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 14.3 空气尘埃粒子浓度\n14.3.1 测试仪器宜使用光散射粒子计数器，采样速率宜大于1L/min。\n\n14.3.2 空气尘埃粒子浓度测试方法应符合下列规定：\n\n1 检测点应均匀分布于冷通道内；2 检测点净高应控制在  $0.8\\mathrm{m}\\sim 1.1\\mathrm{m}$  的范围内；3 检测区域内，检测点的数量不应少于10个。当检测区域面积大于  $100\\mathrm{m^2}$  时，最少检测点应按下式计算：\n\n$$\nN_{\\mathrm{L}} = \\sqrt{A} \\tag{14.3.2}\n$$\n\n式中：  $N_{\\mathrm{L}}$  ——最少检测点，四舍五入取整数；\n\n$\\mathcal{A}$  冷通道的面积  $(\\mathbf{m}^2)$  0\n\n14.3.3 每个检测点应采样3次，每次采样时间不应少于1min，每次采样量不应少于2L。\n\n14.3.4 计数器采样管口应位于气流中，并应对着气流方向。\n\n14.3.5 采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。采样管的长度不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$  。\n\n14.3.6 检测人员在检测时不应站在采样口的上风侧，并应减少活动。\n\n# 14.4 照度\n14.4.1 测试仪器应采用照度计，准确度等级不应低于3级。\n\n14.4.2 照度测试方法应符合下列规定：\n\n1 机柜或设备成行排列的主机房，照度检测点应设置在两列机柜或设备之间的通道内。在通道的中心线上应每隔  $1.0\\mathrm{m}$  选择1个检测点，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ ，距通道一端应  $0.5\\mathrm{m}$ ；\n\n2 其他房间的照度检测应将测量区域划分成  $1.0\\mathrm{m}\\times 1.0\\mathrm{m}$  的正方形网格，在正方形网格的中心点测量照度，检测点距地面高度应为  $0.75\\mathrm{m}$ 。\n\n# 14.5 噪声\n14.5.1 测试仪器应采用声级计，准确度等级不应低于2级。\n\n14.5.2 测试仪器距地面应为  $1.2\\mathrm{m}\\sim 1.5\\mathrm{m}$ ，应在主操作员的位置进行测试。\n\n14.5.3 测量方法应按照现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118附录A“室内噪声级测量方法”执行。\n\n# 14.6 电磁屏蔽\n14.6.1 电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。\n\n14.6.2 屏蔽室屏蔽效能的检测方法应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n# 14.7 接地电阻\n14.7.1 测试仪器应采用接地电阻测试仪，分辨率应大于  $0.001\\Omega$ 。\n\n14.7.2 接地电阻测试方法应符合下列规定：\n\n1 应采用截面面积不小于  $2.5\\mathrm{mm}^2$  的铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并应使用接地电阻测试仪测试辅助线的电阻值  $R_0$ ；\n\n2 应以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，辅助线另一端与被测点分别连接接地电阻测试仪，应连续测试3次取平均值  $R_1$ ；\n\n3 局部等电位联结箱与被测点之间的电阻值  $R$  应按下式计算：\n\n$$\nR = R_{1} - R_{0} \\tag{14.7.2}\n$$\n\n# 14.8 供电电源质量\n14.8.1 测试仪器准确度等级应符合下列规定：\n\n1 测试电压、零地电压、频率的仪器准确度等级不应低于0.5级；2 测试波形畸变率的仪器准确度等级不应低于2.5级。\n\n14.8.2 电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。\n\n14.8.3 测试电压和频率时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线（L）与中性线（N）之间。\n\n14.8.4 测试零地电压时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的中性线（N）与保护线（PE）之间。\n\n14.8.5 测试电压谐波含量时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间（图14.8.5）。\n\n![](images/b277707b5422c185a1c323c6c5b7383066ececeb248027355aeb5d962d57cda5.jpg)  \n图14.8.5 电压谐波含量测试\n\n## 问题\n测试空气尘埃粒子浓度时，采样管的长度有何限制\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:33 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3acd5386b15f4023bf8686c7aebdafac: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽效能检测应在什么条件下进行？\n\n## 答案\n电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。检测过程中需遵循现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定，确保屏蔽室的结构、材料及施工工艺满足设计要求，且在正式检测前已完成内部自检并确认符合规范标准。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是电磁屏蔽效能检测应该在什么条件下进行。首先我得看看参考内容里有没有相关的信息。记得在14.6节是关于电磁屏蔽的，让我仔细看一下。\n\n14.6.1提到电磁屏蔽效能检测应在屏蔽室内相关专业施工完毕并自检合格后进行。也就是说，检测的前提是施工已经完成并通过了自检。然后14.6.2说检测方法要符合国家标准GB/T12190的规定。不过用户的问题是关于条件，而不是方法，所以可能只需要提到施工完成和自检合格这两个条件。\n\n需要确认是否还有其他条件，但根据提供的资料，只有这两点。所以答案应该明确说明这两个条件，不需要添加其他信息。确保答案准确，不加入额外内容，比如没有提到的测试设备或环境要求。这样用户的问题就能得到准确的回答，符合他们的需求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:33 [engine.py:310] Added request chatcmpl-7d2a34f978c94bdd88bd251a8fa0cc9b.
INFO 07-18 18:00:33 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3acd5386b15f4023bf8686c7aebdafac.
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INFO 07-18 18:00:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5c05254f09914abba099232d395e9d8f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n无线电场强仪的频率范围和测量准确度应符合什么要求\n\n## 答案\n无线电场强仪的频率范围应为80MHz至2000MHz，带宽为6dB，正弦波电压的测量准确度应为±2dB。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“无线电场强仪的频率范围和测量准确度应符合什么要求”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容的14.9.1部分，明确提到了无线电场强仪的要求。这里指出频率范围应为80MHz到2000MHz，带宽是6dB，正弦波电压的测量准确度是±2dB。同时，测量天线的频率范围也是同样的80MHz到2000MHz，但用户的问题只关注场强仪，所以这部分可能不需要包含进去。另外，工频磁场仪的部分和静电防护等其他章节可能不相关，可以忽略。\n\n接下来，我需要确认这些信息是否准确且完全符合问题要求。用户的问题只问频率范围和测量准确度，所以需要确保答案中只包含这两点，并且数据正确。参考内容中的14.9.1第1点明确给出了这两个参数，没有歧义。\n\n然后，检查是否有其他相关部分可能涉及无线电场强仪的其他要求。例如，14.9.2提到了测量点的选择和频率范围，但这里的频率范围是80MHz到1000MHz和1400MHz到2000MHz，不过这可能是指测量时的扫描范围，而不是仪器本身的频率范围。因此，这部分可能不需要包含在答案中，因为问题问的是仪器本身的规格，而不是测试时的频率范围。\n\n最后，整合信息，确保答案准确、详细，并且符合用户的要求，不使用任何引用或文献标记，直接给出答案。需要确认是否所有必要信息都已涵盖，即频率范围和准确度，以及是否遗漏了带宽的信息。不过用户的问题只提到频率范围和测量准确度，带宽可能属于附加信息，但根据参考内容，带宽是6dB，是否需要包含？原问题中的“测量准确度”可能仅指正弦波电压的准确度，而带宽可能属于仪器的其他技术参数。不过用户的问题可能希望得到所有相关参数，所以可能需要包括带宽。不过原问题中的“测量准确度”是否包括带宽？需要仔细分析问题。用户的问题明确问的是频率范围和测量准确度，所以带宽可能属于频率范围的一部分，或者单独的参数。根据参考内容，频率范围是80MHz到2000MHz，带宽是6dB，而测量准确度是±2dB。因此，答案应包含这三个参数吗？但用户的问题只提到了频率范围和测量准确度，可能带宽属于频率范围的补充信息，但可能不需要特别提及。不过根据参考内容，这三个参数都是无线电场强仪的要求，所以可能需要全部包括进去。但用户的问题是否需要所有信息？根据约束条件，答案必须充分、详细、包含所有必要的信息。因此，可能需要将带宽也包含进去，因为这是仪器的一个关键参数。但用户的问题可能只关注频率范围和准确度，所以可能需要确认。不过根据参考内容，14.9.1第1点中的三个参数都是关于无线电场强仪的，所以可能需要全部列出。但用户的问题可能只问了频率范围和测量准确度，而带宽可能属于另一个参数。不过根据原问题，用户可能希望得到所有相关的参数，因此需要包括频率范围、带宽和测量准确度。但原问题中的“测量准确度”是否包括带宽？可能需要分开说明。因此，正确的答案应包括频率范围为80MHz到2000MHz，带宽6dB，正弦波电压测量准确度±2dB。但用户的问题是否要求带宽？可能用户的问题只关注频率范围和准确度，但根据参考内容，带宽是仪器的一个规定，所以可能需要包含。不过原问题中的“测量准确度”可能仅指电压测量的准确度，而带宽是另一个参数。因此，答案应明确频率范围和测量准确度，而带宽可能作为补充信息。但根据约束条件，答案必须充分、详细，所以可能需要包括所有三个参数。不过用户的问题可能只问了两个，但根据参考内容，这三个都是必须的。因此，正确的答案应该包括频率范围、带宽和测量准确度。不过需要再次检查问题是否明确要求。用户的问题是：“无线电场强仪的频率范围和测量准确度应符合什么要求”，所以可能只需要频率范围和准确度，但参考内容中还提到了带宽，是否需要包含？可能用户的问题中的“测量准确度”指的是正弦波电压的测量准确度，而带宽是另一个参数。因此，正确的答案应包括频率范围为80MHz到2000MHz，带宽6dB，正弦波电压的测量准确度±2dB。但用户的问题可能只问了频率范围和准确度，所以是否需要将带宽也包含进去？根据约束条件，答案必须充分、详细，包含所有必要的信息。因此，可能需要将所有三个参数都包含进去，因为它们都是无线电场强仪的规定。不过原问题可能只关注频率范围和准确度，而带宽可能属于另一个方面。可能需要根据参考内容中的具体条款来回答。参考内容中的14.9.1第1点明确列出了这三个参数，因此答案应包含这三个。但用户的问题是否要求带宽？可能用户的问题没有提到，但根据约束条件，答案必须基于给定的内容，所以必须包括所有相关信息。因此，正确的答案应该包括频率范围、带宽和测量准确度。不过用户的问题可能只问了前两者，但根据参考内容，带宽是必须的。所以最终答案应包含这三个参数。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5c05254f09914abba099232d395e9d8f.
INFO 07-18 18:00:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4b5d30e244c7491fa0beab0f38afe711: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n组装式电磁屏蔽室施工需要遵循哪些关键步骤？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4b5d30e244c7491fa0beab0f38afe711.
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INFO 07-18 18:00:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-32d77f93ca5542869693cd79e797f5fa: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n供电电源质量测试中，电压谐波含量应在何处检测\n\n## 答案\n供电电源质量测试中，电压谐波含量应在UPS电源输出末端进行检测。测试时，测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“供电电源质量测试中，电压谐波含量应在何处检测”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容的14.8节“供电电源质量”中，14.8.2条提到：“电压/频率/电压谐波含量和零地电压应在UPS电源输出末端进行检测。” 这里明确指出电压谐波含量的检测位置是UPS电源的输出末端。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关细节。例如，14.8.5条进一步说明测试时测量仪器的测试棒应并接在UPS电源输出末端的相线L1、L2、L3之间。这补充了检测的具体接线方式，但问题只问位置，所以主要信息是输出末端。\n\n确保答案准确且不添加额外信息，只基于提供的文本。不需要提到其他部分如接地电阻或照度测试的内容。因此，答案应明确指出在UPS电源输出末端检测电压谐波含量。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fe1602d9649c4da3ab59c821648fca22: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n焊接式电磁屏蔽室施工中，焊接后的梁体平面不平度有何限制\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:39 [engine.py:310] Added request chatcmpl-32d77f93ca5542869693cd79e797f5fa.
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INFO 07-18 18:00:40 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1162.1 tokens/s, Avg generation throughput: 157.4 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:00:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-bc2e936d073c41249eb79d5e97d82327: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n数据中心竣工验收前应完成哪些测试？综合测试报告应符合什么要求\n\n## 答案\n数据中心竣工验收前应完成以下测试：  \n1. **系统功能测试**：包括手自动控制功能、保护功能、监视及测量功能的测试，以及故障模拟验证测试。  \n2. **设计负荷测试**：包括持续负荷运行测试和温升测试，且应与系统功能测试同步进行。  \n3. **综合布线系统测试**：使用数字线缆分析仪，按国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的要求进行检测。  \n4. **静电防护测试**：包含设备静电电位测试和防静电系统电阻测试，测试点需满足数量与分布要求（如机房及辅助区不少于5个检测点，防静电系统电阻测试电压不小于100V）。  \n5. **无线电骚扰环境场强与工频磁场场强测试**：  \n   - 无线电场强测量点选在距机房专用设备0.6米外，频率范围覆盖80MHz～1000MHz及1400MHz～2000MHz，记录不少于10个场强值。  \n   - 工频磁场测量点选在距相关设备0.6米外，测量范围0～50A/m，测试点密度为每50㎡不少于5个。  \n6. **电磁屏蔽工程验收**：确保电磁屏蔽施工完成并合格。  \n7. **隔震装置施工验收**：确保隔震装置施工完成并合格。  \n\n综合测试报告应符合**设计文件的要求**，且需包含所有系统的技术指标、性能及功能测试记录，同时满足国家标准《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300中关于质量控制资料和安全功能检测资料的完整性要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是数据中心竣工验收前应完成哪些测试，以及综合测试报告的要求。我需要仔细看一下提供的参考内容，特别是第15章竣工验收部分。\n\n首先，看15.2节的竣工验收条件。15.2.2条提到各系统的测试要满足设计文件、技术文件和标准的要求，并按附录J进行和记录。这里可能涉及多个系统的测试，比如前面章节提到的无线电骚扰、综合布线、静电防护、系统功能、设计负荷测试等。\n\n然后，15.2.4条明确说竣工验收前要完成综合测试，综合测试报告要符合设计文件的要求。此外，15.2.5和15.2.6提到电磁屏蔽和隔震装置的验收，但用户的问题可能更关注测试项目，而不仅仅是验收项目。\n\n需要确认是否还有其他测试要求。比如，14.9到14.13章节提到的测试，如无线电场强、工频磁场、静电防护、系统功能测试、设计负荷测试等，这些可能都是竣工验收前需要完成的测试项目。但用户的问题是否要求列出所有这些测试呢？根据15.2.2，各系统的技术指标和功能测试需要满足要求，所以应该包括这些内容。\n\n综合测试报告的要求是符合设计文件，这点明确在15.2.4。另外，15.2.7提到技术资料要完整，包括综合测试和符合性验收资料，这可能也是报告的一部分。\n\n需要确保答案涵盖所有必须的测试项目，如系统功能测试、设计负荷测试、综合布线测试、静电防护测试、无线电骚扰和工频磁场测试等，以及综合测试报告符合设计文件的要求。同时，还要提到电磁屏蔽和隔震装置的验收，但用户的问题可能更关注测试而不是验收项目，不过根据15.2.5和15.2.6，这些也是竣工验收前的条件，可能需要包含进去。\n\n不过，用户的问题特别问的是“测试”，所以可能需要区分测试和验收项目。例如，电磁屏蔽和隔震装置的施工验收属于验收项目，而测试可能指的是系统功能测试、负荷测试等。需要仔细判断哪些属于测试，哪些属于验收。\n\n最终，根据15.2.2和15.2.4，竣工验收前应完成各系统的测试（如无线电、综合布线、静电防护、系统功能、设计负荷等），以及综合测试报告符合设计文件要求。同时，电磁屏蔽和隔震装置的验收也是必须完成的。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-bc2e936d073c41249eb79d5e97d82327.
INFO 07-18 18:00:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e79e637351304fe0a389259a60d4a456: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n旋转电磁屏蔽门安装时，门框平面不平度的最大允许值是多少\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e79e637351304fe0a389259a60d4a456.
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INFO 07-18 18:00:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f029c59c64f9429186f841943b40bd34: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地电阻测试中，局部等电位联结箱的作用是什么\n\n## 答案\n在接地电阻测试中，局部等电位联结箱的作用是作为测试的参考点。测试时，辅助线缆的一端需连接至局部等电位联结箱，另一端与被测点分别接入接地电阻测试仪，通过连续三次测量取平均值（记为R₁），再结合预先测得的辅助线缆电阻值（R₀），按公式R = R₁ - R₀计算局部等电位联结箱与被测点之间的实际电阻值。该参考点确保了测试过程中电位的稳定性，为准确测定接地电阻提供了基准条件。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“接地电阻测试中，局部等电位联结箱的作用是什么”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到与接地电阻测试相关的部分。\n\n在参考内容中，14.7节是关于接地电阻的。14.7.2条提到测试方法，其中第一点说应使用铜芯软电线或电缆作为辅助线缆，并测试辅助线的电阻值R0。第二点提到以局部等电位联结箱作为参考点，辅助线缆一端连接参考点，另一端连接被测点，然后用接地电阻测试仪测试，连续三次取平均值R1。第三点给出公式R = R1 - R0。\n\n根据这些信息，局部等电位联结箱的作用应该是作为测试的参考点。在测试过程中，辅助线缆的一端连接到这个参考点，另一端连接到被测点，通过测量两者之间的电阻差来计算接地电阻。这说明局部等电位联结箱提供了稳定的参考电位，确保测试的准确性。\n\n需要确认是否有其他部分提到它的作用，但其他条款没有更多细节。因此，答案应集中在作为参考点，用于连接辅助线缆，确保测试过程中的电位稳定，从而正确计算接地电阻。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c6bd96a556f245c2ae67369978a15ab4: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n平移电磁屏蔽门安装时，门扇对中位移的最大允许值是多少\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f029c59c64f9429186f841943b40bd34.
INFO 07-18 18:00:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c6bd96a556f245c2ae67369978a15ab4.
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INFO 07-18 18:00:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ae91669c57f7479b8da2a2dd4d96dc30: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试空气尘埃粒子浓度时，采样管的长度有何限制\n\n## 答案\n测试空气尘埃粒子浓度时，采样管的长度不宜大于1.5米。采样管需保持清洁，连接处不得有渗漏，且采样管口应位于气流中并正对气流方向。检测人员在测试过程中不应站在采样口的上风侧，并应尽量减少活动以避免干扰采样。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“测试空气尘埃粒子浓度时，采样管的长度有何限制”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n根据用户提供的资料，在14.3节关于空气尘埃粒子浓度的部分，特别是14.3.5条，明确提到采样管的长度不宜大于1.5米。此外，还提到采样管应清洁干净，连接处不得有渗漏。这些信息都是直接相关的。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分可能涉及采样管长度的内容。比如，其他章节如照度、噪声、电磁屏蔽等可能不相关，所以可以排除。确保答案只基于给定内容，不添加其他信息。\n\n用户要求答案必须准确，不能胡编乱造，所以必须严格引用14.3.5中的内容。同时，答案需要详细且适合微调大模型训练，因此要包含所有必要信息，比如采样管长度的具体限制以及清洁和连接要求。\n\n最后，确保回答中不出现任何引用或来源说明，直接给出最终结论。检查是否符合所有约束条件，特别是准确性和相关性。确认无误后，整理成自然流畅的句子。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-511a58e0b6a24b88a2b3c21a075c3869: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n安装滤波器时，如何确保接触面的导电性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:00:55 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 494.4 tokens/s, Avg generation throughput: 230.2 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:00:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-64a387e06a0947929a3fa970438dc2c8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n焊接式电磁屏蔽室施工中，焊接后的梁体平面不平度有何限制\n\n## 答案\n焊接式电磁屏蔽室施工中，焊接后的梁体平面不平度不应大于3/1000。该要求适用于地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接过程，焊接时需通过点焊方式固定，并在施工中随时校核尺寸，确保梁体无明显变形且平面不平度符合规范限值。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于焊接式电磁屏蔽室施工中，焊接后的梁体平面不平度的限制。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，在参考内容的11.2.3节，焊接式电磁屏蔽室结构体的施工规定中，第二条提到：“焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000。”这里明确给出了平面不平度的限制是3/1000。我需要确认是否还有其他部分提到类似的要求，但根据现有内容，只有这一处直接相关。\n\n用户可能是在进行施工或审核施工规范，需要准确的数据来确保符合标准。他们可能关心的是如何满足这一要求，或者在检查时需要注意的指标。需要确保答案准确无误，不添加额外信息，只基于提供的文本。同时，答案要详细，包含所有必要信息，适合用于微调数据集，所以需要明确数值和条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-64a387e06a0947929a3fa970438dc2c8.
INFO 07-18 18:00:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-925b1973c7714730993986d6344fd885: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n电源滤波器与信号滤波器安装时应保持多远的距离？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:00:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-925b1973c7714730993986d6344fd885.
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INFO 07-18 18:01:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-19b33ee713804f26a36bc9bae09ac105: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n截止波导窗与壁板连接时，焊接缝有何具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-864ffb538f1e432bb3dfa9b5815c656f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n旋转电磁屏蔽门安装时，门框平面不平度的最大允许值是多少\n\n## 答案\n旋转电磁屏蔽门安装时，门框平面不平度的最大允许值为2/1000。施工过程中需确保门框在焊接或拼装时保持结构平整，避免变形，且该要求为强制性技术指标，必须严格遵守以保证门体密封性能和电磁屏蔽效果。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“旋转电磁屏蔽门安装时，门框平面不平度的最大允许值是多少”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n根据用户提供的参考内容，在11.3.1节中提到了旋转电磁屏蔽门的施工规定。其中第一条明确指出：“门框平面不平度不应大于2/1000”。这里的关键点是门框平面不平度的最大允许值为2/1000。我需要确认这个数值是否正确，并且是否适用于旋转门。\n\n接下来，检查是否有其他部分可能涉及这个数值。比如，焊接式电磁屏蔽室的结构体施工中提到平面不平度不应大于3/1000，但那是针对梁体的，不是门框。而平移电磁屏蔽门的门框平面不平度要求是1.5/1000，但问题问的是旋转门，所以不适用。\n\n因此，答案应明确指出旋转电磁屏蔽门的门框平面不平度最大允许值为2/1000，确保没有遗漏其他条件或上下文。同时，根据用户的要求，答案必须准确，不添加额外信息，直接引用原文中的数值。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:03 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b0c5e5e30aa44bf5b9a36249b816d95a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n平移电磁屏蔽门安装时，门扇对中位移的最大允许值是多少\n\n## 答案\n平移电磁屏蔽门安装时，门扇对中位移的最大允许值不应大于1.5毫米。该要求适用于门扇与门框的安装调整，确保门体在开启和关闭过程中保持精确的对中状态，避免因位移偏差导致密封性能下降或机械卡顿。此数值是施工验收的关键指标之一，需在安装过程中通过测量工具严格校核。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是平移电磁屏蔽门安装时门扇对中位移的最大允许值是多少。首先，我需要回顾一下提供的参考内容，特别是11.3.2节关于平移电磁屏蔽门安装的规定。\n\n在11.3.2中，第二条提到门扇对中位移不应大于1.5mm。这里的关键点是要确认是否这个数值是针对平移门的，而用户的问题正是关于平移门的。同时，需要确保没有其他部分提到不同的数值。比如，旋转门的部分可能有不同的要求，但用户的问题明确是平移门，所以应该只关注11.3.2中的内容。\n\n另外，需要检查是否有其他相关条款可能涉及对中位移，但根据提供的材料，11.3.2是唯一提到平移门对中位移的地方。因此，答案应该是1.5毫米。必须确保答案准确无误，不添加额外信息，比如单位是否正确，是否还有其他条件，但原文中只提到数值和单位，所以直接引用即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:03 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4993af31013147abad2c10e26dfb6a5b: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n电磁屏蔽玻璃安装时，金属网与玻璃框连接处应进行哪些处理\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b457a6522d3b4f6d8480a12ecf4d2fe2: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n组装式电磁屏蔽室施工需要遵循哪些关键步骤？\n\n## 答案\n组装式电磁屏蔽室施工需遵循以下关键步骤：  \n1. **核对壁板参数**：严格按设计要求确认壁板的规格型号、尺寸及数量，确保与设计图纸一致。  \n2. **铺设防潮绝缘层**：在建筑地面上铺设防潮、绝缘材料，为后续施工提供基础保障。  \n3. **导电清洁处理**：对壁板连接面进行导电清洁处理，去除油污、氧化层等杂质，确保接触面导电性能。  \n4. **有序拼装壁板**：按设计要求或产品技术文件规定的顺序进行壁板拼装，避免错位或遗漏。  \n5. **确保导电衬垫密封性**：安装过程中需保证导电衬垫与连接面紧密贴合，接缝处需密闭可靠，防止电磁泄漏。  \n6. **校验结构完整性**：施工完成后需检查整体结构的密闭性和导电性，确保符合电磁屏蔽性能要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于组装式电磁屏蔽室施工需要遵循的关键步骤。我需要仔细查看提供的参考内容，特别是11.2.2节，因为这里详细描述了组装式电磁屏蔽室的施工要求。\n\n首先，用户可能是一个工程师或者施工人员，需要明确的步骤来确保施工符合标准。他们可能希望得到一个结构清晰、步骤详细的回答，以便在实际操作中遵循。深层需求可能是确保施工质量，避免因步骤遗漏导致的屏蔽效果不佳或安全隐患。\n\n根据参考内容，组装式电磁屏蔽室的施工步骤包括核对壁板规格、铺设防潮绝缘层、导电清洁处理连接面、按顺序拼装壁板、确保导电衬垫接触良好和接缝密闭。需要将这些步骤逐一列出，并确保每个步骤的细节都被涵盖，比如导电清洁处理的具体要求，拼装顺序的依据，以及导电衬垫和接缝的处理方法。同时，要避免添加任何参考内容中的引用或标记，保持答案自然流畅。需要检查是否有遗漏的步骤，比如是否提到了所有规定的点，确保答案的准确性和完整性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6680e9fc2cdb4ec4a005c8104ffd8f79: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n电磁屏蔽结构体的接地电阻应符合什么要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ddec08036440430589c5cea5977b9152: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电源滤波器与信号滤波器安装时应保持多远的距离？\n\n## 答案\n电源滤波器与信号滤波器安装时应保持2米以上的距离，且不得混合安装。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“电源滤波器与信号滤波器安装时应保持多远的距离？”首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n用户提供的参考内容在11.4.1节中提到了滤波器的安装要求。具体来说，第3点指出：“电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持2m以上的距离，且不得混合安装。”这里明确说明了两者之间需要保持至少2米的距离，并且不能混合安装。\n\n接下来，我需要确认这个问题是否在其他部分有补充或不同的要求。检查其他小节，比如11.3、11.4的其他部分以及11.5，没有发现关于电源滤波器和信号滤波器间距的其他规定。因此，可以确定答案就是2米以上。\n\n确保答案准确无误，不添加额外信息，只根据提供的资料回答。同时，按照用户的要求，不需要提及引用来源，直接给出答案即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fd18968e811d470e99b3d783327aa37c: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 11.2 电磁屏蔽结构体施工\n11.2.1 电磁屏蔽结构体施工应按电磁屏蔽室的结构形式分类，分为组装式电磁屏蔽室和焊接式电磁屏蔽室的施工。\n\n11.2.2 组装式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 应按设计要求核对壁板的规格型号、尺寸和数量；2 在建筑地面上应铺设防潮、绝缘层；3 对壁板的连接面应进行导电清洁处理；4 壁板拼装应按设计要求或产品技术文件的顺序进行；5 安装过程应保证导电衬垫接触良好，接缝应密闭可靠。\n\n11.2.3 焊接式电磁屏蔽室结构体的施工应符合下列规定：\n\n1 焊接前应对焊接点进行清洁处理；\n\n2 应按设计位置进行地梁、侧梁、顶梁的拼装焊接，并应随时校核尺寸；焊接宜为点焊，梁体不得有明显的变形，平面不平度不应大于3/1000；\n\n3 壁板之间的连接应为连续焊接；\n\n4 在安装电磁屏蔽室装饰结构件时应进行点焊，不得将板体焊穿。\n\n# 11.3 电磁屏蔽门安装\n11.3.1 旋转电磁屏蔽门施工应符合下列规定：\n\n1 在焊接或拼装门框时，不得使门框变形，门框平面不平度不应大于2/1000；\n\n2 门框安装后应进行操作机构的调试和试运行，在无误后进行门扇安装；\n\n3 安装门扇时，门扇上的刀口与门框上的簧片接触应均匀一致。\n\n11.3.2 平移电磁屏蔽门的安装应符合下列规定：\n\n1 焊接后的变形量及间距应符合设计要求。门扇、门框平面不平度不应大于1.5/1000，门扇对中位移不应大于  $1.5\\mathrm{mm}$\n\n2 在安装气密电磁屏蔽门扇时，应保证内外气压囊压力均匀一致，充气压力不应小于  $0.15\\mathrm{MPa}$ ，气管连接处不应漏气。\n\n# 11.4 其余附属配套件的安装\n11.4.1 滤波器安装应符合下列规定：\n\n1 在安装滤波器时，应将壁板和滤波器接触面的油漆清除干净，滤波器接触面的导电性应保持良好；应按设计要求在滤波器接触面放置导电衬垫，并应用螺栓固定、压紧，接触面应严密；\n\n2 滤波器应按设计位置安装；不同型号、不同参数的滤波器\n\n不得混用；\n\n3 电源滤波器与信号滤波器应分开安装，并应保持  $2\\mathrm{m}$  以上的距离，且不得混合安装；4 滤波器两端电缆线应吊挂标识牌；5 滤波器的支架安装应牢固可靠，并应与壁板有良好的电气连接。\n\n11.4.2 截止波导窗施工应符合下列规定：\n\n1 波导芯、波导围框表面油脂污垢应清除，并应用锡钎焊将波导芯、波导围框焊成一体；焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂；2 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；采用焊接时，截止波导窗焊缝不得开裂；3 通风风管与截止波导窗连接宜采用非金磁软连接，连接孔应在截止波导窗围框的上端，不得在截止波导窗芯体上打孔。\n\n11.4.3 电磁屏蔽玻璃安装应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽玻璃四周外延的金属网应平整无破损；\n\n2 电磁屏蔽玻璃四周的金属网和电磁屏蔽玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并应采用压接方式将二者连接成一体；连接应可靠、无松动，导电密封应良好；\n\n3 安装电磁屏蔽玻璃时用力应适度，电磁屏蔽玻璃与电磁屏蔽壳体的连接处不得破碎。\n\n11.4.4 截止波导管安装应符合下列规定：\n\n1 截止波导窗与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 截止波导管采用焊接方式安装时，焊接前应采取保护措施，防止焊渣进入内壁。\n\n11.4.5 信号接口板安装应符合下列规定：\n\n1 信号接口板与壁板的连接应牢固、可靠、导电密封；\n\n2 信号接口板焊接方式安装前应对表面采取防止损伤信号接口板表面导电镀层及信号转接插座的保护措施。\n\n# 11.5 其他施工要求\n11.5.1 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安全防范、防雷与接地、消防、室内装饰装修等专业施工应在电磁屏蔽结构体自检测合格后进行，施工时不得破坏屏蔽层结构体。\n\n11.5.2 所有穿越电磁屏蔽结构体的管、线应按设计要求进行安装连接，不得自行开孔直接穿越连接。\n\n11.5.3 同一信号接口板上的信号转接座应有标识区分线路的名称；不同信号接口板应有区分的识别标识。\n\n11.5.4 室内装饰装修固定点宜采用过渡方式与屏蔽体连接固定，不得在屏蔽结构体穿孔直接螺栓连接。\n\n11.5.5 空调系统与屏蔽体连接应在调试完毕后做好保温处理，结露装置排水口应保证在最低点并畅通。\n\n11.5.6 其他专业施工结束后应按各专业的设计要求进行试运行，确认与电磁屏蔽转接装置连接牢固、正确。\n\n11.5.7 电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。\n\n11.5.8 屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于  $200\\mathrm{mm}$ 。\n\n## 问题\n屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应距离电源滤波器多远\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fc92c6433f354fde84f8550579bea060: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n集装箱数据中心安装前施工场地的接地电阻值应符合什么技术要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c4a3b065b7f946bb970605bf05950fbb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽玻璃安装时，金属网与玻璃框连接处应进行哪些处理\n\n## 答案\n电磁屏蔽玻璃安装时，金属网与玻璃框连接处应进行去锈除污处理，并采用压接方式将二者连接成一体。连接需确保可靠、无松动，且导电密封性能良好。同时，安装过程中应控制用力适度，避免因操作不当导致电磁屏蔽玻璃与壳体连接处出现破碎情况。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于电磁屏蔽玻璃安装时，金属网与玻璃框连接处的处理。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，在参考内容的11.4.3节，电磁屏蔽玻璃安装的规定中，第二点提到连接处的处理。具体来说，金属网和玻璃框连接处需要进行去锈除污处理，然后采用压接方式连接，确保可靠、无松动，并且导电密封良好。此外，安装时用力要适度，避免连接处破碎。\n\n我需要确认这些信息是否完整，有没有遗漏其他步骤。比如，是否有提到清洁的具体方法或者使用的材料？不过根据提供的文本，只提到了去锈除污和压接方式，没有更多细节。因此答案应包含这些步骤，并强调连接的可靠性和导电密封性。同时，用户可能希望答案详细但不过度添加信息，所以严格按照参考内容中的描述来组织答案即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b577d677d526492ba7c25e168bd72827: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n多箱体集装箱数据中心的接地点数量有何具体规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c4a3b065b7f946bb970605bf05950fbb.
INFO 07-18 18:01:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b577d677d526492ba7c25e168bd72827.
INFO 07-18 18:01:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7469d350619f479bb0eb019fbe99233d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽结构体的接地电阻应符合什么要求\n\n## 答案\n电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，其接地电阻需严格符合设计文件中规定的具体数值要求。施工过程中需确保接地连接可靠，接地线与屏蔽结构体的连接点应靠近电源滤波器，且安装位置固定，距离不超过200mm，以保障接地系统的有效性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是电磁屏蔽结构体的接地电阻应符合什么要求。我需要先仔细看一下提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容的11.5节，也就是其他施工要求里，第11.5.7条明确提到：“电磁屏蔽结构体应按设计要求进行良好接地，接地电阻应符合设计要求。”这里直接指出了接地电阻需要符合设计要求。不过用户可能想知道更具体的标准，比如是否有具体的数值范围，但根据提供的资料，并没有给出具体的数值，只提到要符合设计要求。因此，答案应该严格按照这一点来回答，不能添加额外的信息。需要确认是否有其他部分提到接地电阻的具体数值，但检查后发现其他部分如11.5.8提到接地线连接点的位置，但没有电阻值。所以答案必须基于现有的信息，即接地电阻应符合设计要求，不需要额外补充。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-907fbf5804b345978e65ba4a5ad512e3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n进入集装箱的网络及信号线缆需要采取哪些特殊防护措施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO:     127.0.0.1:51122 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:01:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d2c93b8102fa47118b96809d0084832d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应距离电源滤波器多远\n\n## 答案\n屏蔽接地线与屏蔽结构体的连接点应距离电源滤波器小于200mm，安装位置需固定，且应尽可能接近电源滤波器。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应距离电源滤波器多远”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n根据用户提供的参考内容，在11.5.8节中明确提到：“屏蔽接地线与屏蔽结构体连接点应接近电源滤波器，安装位置固定，距离应小于200mm”。这里的关键点是距离应小于200毫米。我需要确认是否还有其他部分提到相关内容，但根据现有内容，只有这一处直接相关。\n\n接下来，我需要确保答案准确无误，并且完全基于给定的内容。用户的问题非常具体，直接询问距离，而参考内容中的确给出了明确的数值，即小于200毫米。因此，答案应该直接引用这个数值，不需要额外信息或解释。\n\n同时，用户要求答案必须符合逻辑，自然流畅，不需要提及引用来源。因此，我需要将信息整合成一个简洁的句子，直接回答问题，确保所有必要信息都包含在内，并且适合用于微调大模型的训练数据。检查是否有遗漏或错误，确认无误后即可形成最终答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5a954308585b494190e465ed3faa13c3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n集装箱拼接时连接处应进行哪些处理以确保密封性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d2c93b8102fa47118b96809d0084832d.
INFO 07-18 18:01:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5a954308585b494190e465ed3faa13c3.
INFO:     127.0.0.1:44752 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:01:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c835dd44bb4b4758a433c38b0d65bf5e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n集装箱数据中心安装前施工场地的接地电阻值应符合什么技术要求？\n\n## 答案\n集装箱数据中心安装前施工场地的接地电阻值应符合设计文件和技术文件中规定的具体技术要求，且场地空间需设置可靠的等电位连接点。对于由多个箱体组成的集装箱数据中心，应额外设置等电位连接带，确保整体接地系统的可靠性与安全性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是集装箱数据中心安装前施工场地的接地电阻值应符合什么技术要求。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先看13.2.1节，里面提到“场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带。”这里明确说接地电阻值要符合技术要求，但具体数值没有给出。不过，用户的问题可能希望得到更具体的信息，但根据提供的资料，确实没有具体的数值，只提到要符合技术要求。可能技术要求是指相关国家标准或其他规范，但根据给定内容，只能按照原文回答，不能添加额外信息。因此，答案应指出接地电阻值需符合技术要求，并提到多箱体需要等电位连接带。需要确保不遗漏任何关键点，同时不添加未提及的内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a4171a665c8e44c5813b2f4d242410e9: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n温度、相对湿度测试时检测点的垂直方向选取高度有哪些具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a4171a665c8e44c5813b2f4d242410e9.
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INFO 07-18 18:01:34 [logger.py:39] Received request chatcmpl-57177a185cde4632bfe24bdf8214da1f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 13.2 安装\n13.2.1 集装箱数据中心安装前施工场地应符合下列规定：\n\n1 安装基础平面平整度不应大于  $0.5\\%$  ，宜高出周围地面  $25\\mathrm{cm}$  以上；\n\n2 户外供电线路宜采用地理方式敷设；\n\n3 场地空间应符合集装箱数据中心的运输和安装就位要求；\n\n4 场地空间应具备可靠的等电位连接点，接地电阻值应符合技术要求；多箱体的集装箱数据中心应做等电位连接带；\n\n5 场地应符合现行国家标准《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343的有关规定。\n\n13.2.2 集装箱数据中心的吊装及就位应符合下列规定：\n\n1 吊装过程应保持平衡，宜做影像记录；\n\n2 安装及就位应避免对集装箱数据中心造成损伤；\n\n3 不间断电源系统的后备电池无固定措施时，不应与集装箱一起吊装。\n\n13.2.3 集装箱数据中心安装应牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n13.2.4 集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。\n\n13.2.5 进入集装箱箱体的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施，排水口应设有防虫鼠装置。\n\n13.2.6 进入集装箱的网络及信号传输线缆应做好防雷措施。\n\n13.2.7 采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合下列规定：\n\n1箱体连接应牢固可靠，不应出现影响使用的永久性变形或异状；\n\n2连接处应做防水处理和保温处理\n\n# 13.3 调试\n13.3.1 集装箱数据中心调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1应按设计文件和技术文件的要求检查确认安装位置、箱体尺寸及设备规格型号、数量；\n\n2应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3多箱体拼接的集装箱数据中心应提供水密试验记录；\n\n4应检查确认箱体结构无塑性变形、门窗等部件开启顺畅；\n\n5通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n6应逐项进行通电检查。\n\n13.3.2 集装箱数据中心的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 13.4 施工验收\n13.4.1 集装箱数据中心验收应符合下列规定：\n\n1工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n13.4.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 14 综合测试\n\n\n# 14.1 一般规定\n14.1.1 数据中心基础设施工程综合测试条件应符合下列规定：\n\n1 测试区域所含分部、分项工程的质量均应自检合格；2 测试前应对整个测试区域和空调系统进行清洁处理，空调系统连续运行不应少于48h；3 综合测试宜在空态条件下进行；4 主机房及气体保护区的气密性测试应在综合测试之前完成；5 不间断电源系统蓄电池在测试之前应完成充电。\n\n14.1.2 综合测试应组织施工、监理等单位进行。\n\n14.1.3 数据中心基础设施综合测试应按设计文件要求进行，宜包括场地环境测试、系统功能测试和设计负荷测试。综合测试应按本标准附录H的要求进行和记录。\n\n# 14.2 温度、相对湿度\n14.2.1 测试温度、相对湿度的仪表准确度等级不应低于2级。\n\n14.2.2 温度、相对湿度测试方法应符合下列规定：\n\n1 选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面，沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点，沿机柜垂直方向宜选取3个检测点；\n\n2 沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为  $300\\mathrm{mm}$ ，检测点间距可根据机柜排列数量，选取  $0.6\\mathrm{m}, 1.2\\mathrm{m}, 1.8\\mathrm{m}$  三种间距之一进行测量；\n\n3 垂直方向检测点可分别选取距地板面  $0.2\\mathrm{m}, 1.1\\mathrm{m}, 2.0\\mathrm{m}$  三个高度进行检测。\n\n## 问题\n综合测试前空调系统需要连续运行多少小时？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:34 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9e723d3765ba4fb4ab8dce3cf040fdcc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n截止波导窗与壁板连接时，焊接缝有何具体要求\n\n## 答案\n截止波导窗与壁板连接时，焊接缝的具体要求包括：焊接必须可靠且无松动，焊缝不得出现开裂现象；连接处需确保牢固、可靠，并实现良好的导电密封。焊接过程中应采用锡钎焊工艺，将波导芯与波导围框焊成一体，同时需采取保护措施防止焊渣进入内壁。此外，焊接后的连接部位应保持结构稳定，避免因焊接缺陷导致屏蔽性能下降或机械强度不足。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是截止波导窗与壁板连接时焊接缝的具体要求。我需要先仔细看一下提供的参考内容。\n\n首先，在11.4.2部分提到了截止波导窗的施工要求。第一条说焊接时要可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂。第二条提到截止波导窗与壁板的连接要牢固、可靠、导电密封，采用焊接时焊缝不得开裂。还有在11.4.4中，截止波导管安装时，焊接前要采取保护措施防止焊渣进入内壁。不过用户的问题是关于截止波导窗的，所以主要看11.4.2。\n\n需要确认是否有其他相关部分。比如，11.2.3提到焊接式屏蔽室的壁板连接应为连续焊接，但这里可能不适用，因为用户的问题是关于截止波导窗的连接，而不是整个结构体的焊接。\n\n所以，关键点在于：焊接必须可靠、无松动，焊缝不得开裂，连接要牢固、可靠、导电密封。同时，可能还要注意焊接前的清洁处理，比如波导芯和围框的表面油脂污垢要清除，用锡钎焊焊接。不过用户的问题只问焊接缝的要求，所以可能不需要包括焊接前的准备步骤，但根据参考内容中的描述，可能需要提到焊接的可靠性和焊缝不开裂。\n\n另外，11.4.2的第一条提到焊接应可靠、无松动，不得使波导芯焊缝开裂。第二条再次强调连接牢固、可靠、导电密封，焊缝不得开裂。因此，答案需要综合这两点，说明焊接缝必须可靠、无松动，不得开裂，并且连接要牢固、可靠、导电密封。可能还要提到使用锡钎焊的方式，但用户的问题只关注焊缝的要求，所以可能不需要详细说明焊接方法，除非参考内容中明确提到。\n\n最终答案应该包括：焊缝不得开裂，连接牢固可靠，导电密封良好，焊接应可靠无松动。确保这些点都涵盖，同时不添加其他无关信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:34 [engine.py:310] Added request chatcmpl-9e723d3765ba4fb4ab8dce3cf040fdcc.
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INFO 07-18 18:01:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-37cf7a02632f44fdaf68676800d31bd2: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n多箱体集装箱数据中心的接地点数量有何具体规定\n\n## 答案\n多箱体集装箱数据中心的每个箱体接地点数量不应少于2个。安装时需确保每个箱体均独立设置不少于两个接地点，并应通过等电位连接带实现多箱体间的可靠电气连接，同时满足场地等电位连接点及接地电阻的技术要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“多箱体集装箱数据中心的接地点数量有何具体规定”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的13.2.4节中提到：“集装箱数据中心的每个箱体的接地点不应少于2个。”这里明确指出每个箱体至少需要两个接地点。用户的问题是关于多箱体的情况，所以需要确认是否每个箱体都独立需要两个接地点，还是整个多箱体系统有其他要求。\n\n接着看13.2.7节，关于多个集装箱拼接的规定，其中提到箱体连接应牢固可靠，但未提及接地点数量的变化。因此，可以推断每个箱体仍然需要满足13.2.4的要求，即每个箱体至少两个接地点，而多箱体拼接时可能还需要额外的等电位连接，如13.2.1第4点提到的等电位连接带。不过用户的问题仅针对接地点数量，因此主要依据13.2.4。\n\n需要确保答案准确，不添加其他信息。因此，答案应明确指出每个箱体的接地点不少于两个，且多箱体情况下每个箱体都需满足此要求，同时可能涉及等电位连接，但用户问题仅关注数量，所以重点在数量规定。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-17beb4758b854f56b67dac9a68b84456: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n线缆敷设需要遵循哪些具体的设计要求和国家标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:44 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0cb1957cb25b44129e46534d87fffc4a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n温度、相对湿度测试时检测点的垂直方向选取高度有哪些具体要求\n\n## 答案\n温度、相对湿度测试时，垂直方向的检测点应分别选取距地板面 **0.2m**、**1.1m** 和 **2.0m** 三个高度进行检测。检测点的布置需沿机柜垂直方向均匀分布，确保覆盖不同层级的空气环境参数。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于温度、相对湿度测试时检测点垂直方向选取高度的具体要求。首先，我得仔细查看提供的参考内容。\n\n在14.2.2节中，提到了垂直方向的检测点选取。根据内容，垂直方向的检测点应分别选取距地板面0.2米、1.1米和2.0米三个高度。用户的问题是关于垂直方向的具体要求，所以这部分信息是关键。\n\n需要确认是否有其他相关部分，但根据提供的材料，其他部分如安装、调试、验收等没有涉及检测点高度的信息。因此，答案应仅基于14.2.2中的描述。确保答案准确，不添加额外信息，比如不提及水平方向的间距或其他测试条件。同时，按照要求，答案要详细且适合微调训练，所以需要明确列出三个高度值，并说明是垂直方向选取的。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:44 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a10c5081827f4a59b430d1bf95c482f0: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n电力电缆与信号线缆敷设时有哪些具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e4095433ed1445caa8de2b73b476e6f9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n进入集装箱的网络及信号线缆需要采取哪些特殊防护措施\n\n## 答案\n进入集装箱的网络及信号线缆需采取以下特殊防护措施：  \n1. **可靠连接**：所有线缆接口必须严格按设计文件和技术文件要求进行连接，确保连接稳固无松动。  \n2. **密封处理**：线缆穿入集装箱时应采取密封措施，防止水汽、灰尘等外部环境因素侵入箱体内部。  \n3. **防雷保护**：网络及信号传输线缆需配置防雷装置，避免雷击通过线缆传导至设备，保障系统安全。  \n4. **排水口防护**：线缆穿墙或穿箱的排水口需安装防虫鼠装置，阻断小动物或昆虫通过缝隙进入箱体，同时防止水分倒灌。  \n5. **综合防护设计**：线缆布线需结合箱体整体防水、防潮设计，确保在复杂环境条件下长期稳定运行。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“进入集装箱的网络及信号线缆需要采取哪些特殊防护措施”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，13.2.5条提到进入集装箱的电源线、网络线、信号线等接口应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并采取密封措施，排水口应有防虫鼠装置。另外，13.2.6条指出网络及信号传输线缆应做好防雷措施。这两处是关键信息。\n\n接下来，我需要确保答案涵盖所有提到的防护措施。首先，可靠连接是基本要求，然后是密封措施，防止水汽进入。排水口的防虫鼠装置可能容易被忽略，但也是必须的。防雷措施同样重要，因为雷击可能通过线缆影响设备。\n\n需要确认是否有其他相关部分。比如在调试或验收部分是否有补充，但用户问题集中在安装时的防护措施，所以主要参考13.2.5和13.2.6。没有其他部分提到网络线缆的防护，所以答案应包含密封、防雷、可靠连接和防虫鼠装置。\n\n最后，整合这些信息，用自然流畅的语言表达，确保准确且详细，符合用户要求的微调数据集训练使用。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-51b4f08ac5474cb09a89ce2f02849518: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n摄像机安装前需要完成哪些检测和调试步骤？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:01:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b9bd2f51b5614a6fab77146ee21ef007.
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INFO 07-18 18:01:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-371080d87bfc41079436647b8e689457: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n系统调试前需要完成哪些准备工作\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-371080d87bfc41079436647b8e689457.
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INFO 07-18 18:01:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-205d7971a82f4391ae352274f663bc3d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n集装箱拼接时连接处应进行哪些处理以确保密封性\n\n## 答案\n集装箱拼接时，连接处应进行防水处理和保温处理。防水处理需确保拼接缝隙无渗漏风险，通常通过密封胶、防水垫片或专用密封材料实现；保温处理则需采用符合设计要求的保温层材料，防止冷热桥效应导致的能量损耗和结构变形。两项处理措施需同步完成，且应结合箱体连接牢固可靠的要求，避免因环境温湿度变化或机械振动导致密封失效。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于集装箱拼接时连接处应进行哪些处理以确保密封性。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，在参考内容的13.2.7条中提到，采用多个集装箱拼接组成的数据中心应符合的规定，其中第二点明确指出连接处应做防水处理和保温处理。这应该就是答案的关键点。不过，用户问的是密封性，而这里提到的是防水和保温，可能需要确认是否这些处理直接关系到密封性。\n\n另外，13.2.5条提到进入集装箱的线缆接口应可靠连接并采取密封措施，但这里指的是线缆接口，不是拼接处的连接。所以可能不相关。\n\n再看其他部分，比如安装和调试部分，是否有提到密封处理？13.2.5和13.2.6可能涉及密封，但同样不是拼接处的处理。13.3.1中的调试步骤也没有提到拼接处的密封处理。\n\n所以，唯一明确提到的是13.2.7中的防水和保温处理。但用户的问题是关于密封性，可能需要确认防水处理是否等同于密封处理。在工程中，防水处理通常包括密封措施，比如使用密封胶、防水垫圈等，因此可以认为防水处理是确保密封性的必要步骤。保温处理可能更多是防止温度变化导致的结构问题，但可能也涉及密封材料的选择，比如保温材料本身可能具有密封性。\n\n因此，答案应明确指出连接处需要进行防水处理和保温处理，这两项措施共同确保密封性。需要确保答案准确，不添加其他内容，只基于给定的参考内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:01:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-593982fdba584462a5da93a71a0e13d2: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n电磁屏蔽系统的施工应包含哪些主要组成部分？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-04fd303b9a444f408146541a63621795: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n系统调试前需要完成哪些准备工作\n\n## 答案\n系统调试前需完成以下准备工作：  \n1. 按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量是否符合要求；  \n2. 通电前检查供电电源的电压、极性、相序是否与设计要求或设备技术文件一致；  \n3. 对有源设备逐个进行通电检查，确保设备状态正常。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是“系统调试前需要完成哪些准备工作”，我需要根据提供的参考内容来回答。首先，我要仔细查看参考内容中的相关部分，特别是第10.4节“系统调试”的内容。\n\n在10.4.1中，明确列出了系统调试前的准备工作。第一条是按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量。第二条是通电前检查供电电源的电压、极性、相序是否符合设计要求或设备技术文件。第三条是对有源设备逐个进行通电检查。这些都是必须的步骤，不能遗漏。\n\n接下来，我需要确保答案只包含这些信息，并且不添加其他内容。用户要求答案必须准确，不能胡编乱造，所以只能引用10.4.1中的三点。同时，要避免任何引用标记或提到文献来源，直接给出答案。需要检查是否有其他相关部分可能涉及系统调试前的准备，但根据提供的资料，其他部分如10.5节是关于验收的，不涉及调试前的准备。因此，答案应严格基于10.4.1的内容，详细列出三点，确保准确性和完整性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-68b463f46c924b72b8350930a328687d: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n设备安装时如何确保其牢固性和可靠性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-68b463f46c924b72b8350930a328687d.
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INFO 07-18 18:02:11 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 472.4 tokens/s, Avg generation throughput: 184.0 tokens/s, Running: 9 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:02:11 [logger.py:39] Received request chatcmpl-42f2ef2621f4429baf3502c037687673: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电力电缆与信号线缆敷设时有哪些具体要求\n\n## 答案\n电力电缆与信号线缆敷设时应严格遵循以下要求：  \n1. **分层敷设**：电力电缆应与信号线缆、控制线缆分开敷设，避免直接接触或交叉布线。  \n2. **交叉处理**：当无法避免交叉时，信号线缆和控制线缆必须采取有效的屏蔽措施，以防止电磁干扰。  \n3. **设计规范**：整体敷设方案需符合设计文件要求，并遵循国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》（GB50303）的相关规定。  \n4. **安全可靠**：线缆连接需牢固可靠，线芯不得外露，且应预留适当余量以满足维护需求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于电力电缆和信号线缆敷设的具体要求。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。首先，在10.2节的配管配线与敷设部分，特别是10.2.5条，提到电力电缆应与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。如果无法避免交叉，信号线缆和控制线缆需要采取屏蔽措施。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，10.2.1提到线缆敷设应按设计要求进行，并符合第9.2节的规定，但用户的问题可能不需要涉及其他章节的内容，除非有直接关联。不过用户的问题只关注电力电缆和信号线缆，所以主要依据10.2.5。\n\n另外，检查是否有其他部分提到敷设要求，比如10.2.2提到电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合GB50303，但用户的问题可能不需要引用国家标准，因为答案不能提及文献来源。因此，只需说明分开敷设和避免交叉，以及屏蔽措施。\n\n需要确保答案准确，不添加其他信息。例如，是否有提到线缆的类型或其他细节？根据提供的资料，只有10.2.5明确说明了电力电缆与信号线缆的敷设要求，所以答案应聚焦于此，不添加其他未提及的内容。\n\n最后，整合信息，用自然流畅的语言表达，确保符合所有约束条件，不提及引用，只给出具体要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:11 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fee6d3c16731490993fe4b754dd0baf5: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n环境监控系统调试需校验哪些关键参数的准确性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:16 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 502.2 tokens/s, Avg generation throughput: 198.1 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:02:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6aa84925302c462186f98a3e323ab04a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n摄像机安装前需要完成哪些检测和调试步骤？\n\n## 答案\n摄像机安装前需完成以下检测和调试步骤：  \n1. **通电检测与调试**：对摄像机逐一进行通电、检测和调试，确保设备功能正常后方可安装。  \n2. **云台检查与校准**：检查云台的水平与垂直转动角度，并根据设计要求确定云台转动的起始点。  \n3. **初步安装调试**：在摄像机初步安装后，需进行通电调试，检查功能、图像质量及监视区范围是否符合设计要求。  \n4. **固定安装**：确认调试结果达标后，将摄像机牢固、可靠地固定于指定位置。  \n5. **安装牢固性验证**：确保摄像机安装后结构稳固，无松动或倾斜风险。  \n\n以上步骤需严格遵循设计文件及技术规范要求，确保设备性能与安装质量。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“摄像机安装前需要完成哪些检测和调试步骤？”根据提供的参考内容，我需要仔细查找相关部分。\n\n首先，用户提供的参考内容中，第10.3.4条详细描述了摄像机的安装步骤。其中提到，安装前需要逐一通电、检测和调试，通过后才能安装。此外，还需要检查云台的水平与垂直转动角度，并根据设计要求确定云台转动起始点。初步安装后，要进行通电调试，检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后才能固定。同时，摄像机必须安装牢固、可靠。\n\n接下来，我需要确保这些步骤都是安装前必须完成的。用户的问题特别关注“安装前”的步骤，所以需要区分哪些是在安装前进行的，哪些是在安装后。根据10.3.4条，逐一通电检测和调试是在安装前进行的，而初步安装后的调试可能属于安装过程中的一部分。不过，用户的问题可能包括安装前的所有必要步骤，所以需要明确。\n\n另外，10.4.1条提到系统调试前的准备，包括检查设备规格型号、供电电源等，但这些可能属于更广泛的系统调试准备，不一定专门针对摄像机安装前的步骤。因此，主要依据还是10.3.4条。\n\n总结起来，摄像机安装前的检测和调试步骤包括：逐一通电检测和调试，检查云台转动角度，确定转动起始点，以及初步安装后的通电调试，确保功能、图像质量、监视区范围符合要求，最后固定摄像机。同时，安装必须牢固可靠。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4d9dc72f28064a8883dc14f962f6deea: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 10.2 配管配线与敷设\n10.2.1 线缆敷设应按设计要求进行，并应符合本标准第9.2节的有关规定。\n\n10.2.2 电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n10.2.3 同轴电缆的敷设应符合现行国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198的有关规定。\n\n10.2.4 传感器、探测器的导线连接应牢固可靠，并应留有余量，线芯不得外露。\n\n10.2.5 电力电缆宜与信号线缆、控制线缆分开敷设，不宜交叉。当无法避免时，信号线缆、控制线缆应采取屏蔽措施。\n\n# 10.3 设备安装\n10.3.1 环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统安装前的设备检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n10.3.2 设备与设施应按设计文件确定的位置进行安装，并应符合下列规定：\n\n1 应留有操作和维护空间；2 环境参数采集设备安装应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n10.3.3 信号传输设备和信号接收设备之间的路径和距离应符合技术文件要求。\n\n10.3.4 摄像机的安装应符合下列规定：\n\n1 应对摄像机逐一通电、检测和调试，通过后方可安装；2 应检查云台的水平与垂直转动角度，并应根据设计要求确定云台转动起始点；3 对摄像机初步安装后，应进行通电调试，并应检查功能、图像质量、监视区范围，符合要求后固定；4 摄像机安装应牢固、可靠。\n\n10.3.5 监视器的安装位置应符合下列规定：\n\n1 嵌入式安装的监视器在机柜内时，应采取通风散热措施；2 监视器的屏幕应避免光线直射；3 监视器的外部调节部分，应便于操作。\n\n10.3.6 控制台及设备的安装应符合下列规定：\n\n1 控制台及设备的安装位置应符合设计要求，安装应平稳、牢固，并应便于操作和维护；\n\n2 控制台及设备内应采取通风散热措施，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠；\n\n3 所有控制、显示、记录等终端设备的安装应平稳便于操作。\n\n# 10.4 系统调试\n10.4.1 系统调试前应做好下列准备：\n\n1 应按设计要求检查确认已安装设备的规格型号、数量；2 通电前应检查供电电源的电压、极性、相序与设计要求或设备技术文件相符；3 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n10.4.2 环境监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数准确测量，并符合设计文件和技术文件的要求；\n\n2 校准监控数据准确性；3 校验水、漏油等报警的准确性。\n\n10.4.3 场地设备监控系统功能检测及调试应包括下列内容：\n\n1 采集数据准确，采集数据刷新时间符合设计文件和技术文件要求；\n\n2 检查控制的稳定性和控制效果、调试响应时间符合设计文件和技术文件的要求；\n\n3 检查设备联锁控制和故障报警的正确性。\n\n10.4.4 安全防范系统调试应符合现行国家标准《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n10.4.5 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n10.4.6 系统调试应做记录，并应出具调试报告。\n\n# 10.5 施工验收\n10.5.1 交接验收应包括下列内容：\n\n1 设备、装置及配件的安装准确无误；2 环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转\n\n换、存储、控制功能正常；\n\n3 入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常；\n\n4 视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常；\n\n5 出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常；\n\n6 系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。\n\n10.5.2 系统检测应按本标准附录E的要求进行和记录，并应在交接验收时提交。\n\n10.5.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 11 电磁屏蔽系统\n\n\n# 11.1 一般规定\n11.1.1 数据中心电磁屏蔽系统的施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目的施工和屏蔽效能的检测。\n\n11.1.2 安装电磁屏蔽室的建筑墙地面应坚硬、平整，并应保持干燥。\n\n11.1.3 屏蔽结构体安装前，围护结构内的预埋件、管道施工及预留孔洞应完成。\n\n11.1.4 焊接的结构件焊缝应光滑、致密，不得有熔渣、裂纹、气泡、气孔和虚焊等焊接缺陷。\n\n11.1.5 结构件的焊缝应进行除锈、防腐处理。\n\n11.1.6 所有屏蔽设备在屏蔽界面的内外应粘贴安全使用警示标志。\n\n11.1.7 电磁屏蔽室不宜与土建、水电专业同时施工。\n\n## 问题\n施工交接验收时需要验证哪些系统的功能完整性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4d9dc72f28064a8883dc14f962f6deea.
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INFO 07-18 18:02:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-93254969fd6648618cb8e211b83f80c9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆敷设需要遵循哪些具体的设计要求和国家标准？\n\n## 答案\n线缆敷设需遵循以下具体设计要求和国家标准：  \n1. **设计规范要求**：线缆敷设必须严格按设计文件要求执行，并符合相关施工标准。  \n2. **电力电缆敷设标准**：电力电缆、线槽、桥架及护管的敷设需符合国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》（GB50303）的相关规定。  \n3. **同轴电缆敷设标准**：同轴电缆的敷设需符合国家标准《民用闭路监视电视系统工程技术规范》（GB50198）的要求。  \n4. **连接可靠性要求**：传感器、探测器的导线连接需牢固可靠，线芯不得外露，并应预留适当余量。  \n5. **线缆分离与屏蔽要求**：电力电缆应与信号线缆、控制线缆分开展设，避免交叉干扰。若无法避免交叉，信号线缆和控制线缆需采取屏蔽措施。  \n\n以上要求覆盖了线缆敷设的施工规范、材料标准及安全可靠性设计，确保符合工程质量和功能需求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“线缆敷设需要遵循哪些具体的设计要求和国家标准？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析相关部分，提取关键信息，并生成准确、详细的答案。\n\n首先，用户的问题是关于线缆敷设的设计要求和国家标准。我需要查看参考内容中的10.2节，即“配管配线与敷设”部分。这里有几个小节，10.2.1到10.2.5。\n\n10.2.1提到线缆敷设应按设计要求进行，并符合本标准第9.2节的规定。不过用户提供的参考内容中没有第9.2节的具体内容，所以可能需要忽略这一点，或者只提到设计要求。\n\n10.2.2指出电力电缆、线槽、桥架和护管的敷设应符合GB50303《建筑电气工程施工质量验收规范》。这是国家标准，必须包括在内。\n\n10.2.3提到同轴电缆的敷设应符合GB50198《民用闭路监视电视系统工程技术规范》。这也是一个关键点。\n\n10.2.4规定传感器、探测器的导线连接要牢固，留有余量，线芯不外露。这部分是设计上的具体要求，需要包含。\n\n10.2.5说明电力电缆应与信号线、控制线分开敷设，避免交叉，若无法避免则需屏蔽。这也是设计要求的一部分。\n\n接下来，我需要将这些点整合成连贯的答案，确保涵盖所有提到的国家标准和设计要求，同时不添加额外信息。注意用户要求答案中不提及引用来源，直接呈现内容。\n\n检查是否有遗漏：10.2节的所有子项都被覆盖了吗？是的，每个子项都有对应的内容。需要确认是否还有其他相关部分，比如其他章节是否有涉及线缆敷设的内容，但根据用户提供的参考内容，其他章节如10.3、10.4、10.5和11节似乎不相关，因此无需考虑。\n\n最后，确保语言自然流畅，信息完整，符合用户的所有约束条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-93254969fd6648618cb8e211b83f80c9.
INFO 07-18 18:02:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fb6c5623e65445cca78defb7318fe8c1: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n## 问题\n电磁屏蔽室安装时，哪些接口件需要进行连续检漏\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3ef418134d5e4330849bf17c4109d5c9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n环境监控系统调试需校验哪些关键参数的准确性\n\n## 答案\n环境监控系统调试需校验的关键参数准确性包括：数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数的测量准确性，需确保其符合设计文件和技术文件要求；同时需校准监控数据的整体准确性，并验证水浸、漏油等报警功能的触发准确性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“环境监控系统调试需校验哪些关键参数的准确性”。首先，我得仔细查看用户提供的参考内容，找到相关部分。\n\n参考内容在第10.4节的系统调试部分，特别是10.4.2条，提到了环境监控系统功能检测及调试的内容。这里明确指出需要校验数据中心环境温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度等参数的准确性，并且这些参数要符合设计文件和技术文件的要求。另外，还提到要校准监控数据的准确性以及校验水、漏油等报警的准确性。\n\n接下来，我需要确保答案只基于这些信息，不添加其他内容。用户要求答案必须准确、相关，不能胡编乱造，所以必须严格依据提供的文本。同时，答案需要详细且适合微调大模型训练，所以需要包含所有必要的信息，但不需要提及引用来源。\n\n检查是否有其他相关部分，比如10.5节的施工验收，但那里主要涉及交接验收的内容，不直接回答调试时的参数校验。因此，答案应集中在10.4.2条提到的参数：温度、相对湿度、空气尘埃粒子浓度，以及监控数据的校准和水、漏油报警的校验。\n\n最后，确保语言自然流畅，不使用任何引用标记，直接给出答案。确认没有遗漏关键点，并且符合用户的所有约束条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-105928852db54f2094e64287e884277f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n## 问题\n全频段检测应在屏蔽结构体完成后的哪个阶段进行\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3ef418134d5e4330849bf17c4109d5c9.
INFO 07-18 18:02:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-105928852db54f2094e64287e884277f.
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INFO 07-18 18:02:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c39341d512dd47b380760b3299f49c89: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽系统的施工应包含哪些主要组成部分？\n\n## 答案\n电磁屏蔽系统的施工应包含以下主要组成部分：  \n1. **屏蔽壳体**：作为电磁屏蔽的核心结构，用于隔离外部电磁干扰。  \n2. **屏蔽门**：与屏蔽壳体配套，确保门体具备同等屏蔽效能，防止电磁泄漏。  \n3. **各类滤波器**：用于过滤特定频率的电磁信号，阻断不需要的干扰源。  \n4. **截止波导窗**：允许所需信号通过的同时，有效阻挡电磁波的传播。  \n5. **屏蔽玻璃窗**：在需观察或透光的区域，采用特殊材料实现电磁隔离。  \n6. **信号接口板**：用于连接外部设备与屏蔽系统，确保信号传输的屏蔽性能。  \n7. **配套电磁屏蔽装置**：包括接地系统、密封条、连接件等辅助设施，确保整体系统的完整性。  \n8. **屏蔽效能检测**：施工完成后需对各部分及整体系统的屏蔽性能进行测试，确保符合设计要求。  \n\n此外，施工过程中需满足以下要求：建筑墙面和地面应坚硬、平整且干燥；屏蔽结构安装前需完成预埋件及管道施工；焊接部位需光滑、无缺陷并进行防腐处理；所有屏蔽设备界面需标注安全警示标志；电磁屏蔽室应独立于土建、水电等专业施工。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于电磁屏蔽系统的施工应包含哪些主要组成部分。我需要根据提供的参考内容来回答。首先，我得仔细看一下参考内容中的相关部分。\n\n参考内容里，第11章是关于电磁屏蔽系统的，特别是11.1一般规定里的内容。11.1.1提到施工及验收应包括屏蔽壳体、屏蔽门、滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置等项目，还有屏蔽效能的检测。接下来的条款11.1.2到11.1.7主要讲的是安装前的准备和施工中的具体要求，比如建筑地面的要求、预埋件完成、焊接质量、防腐处理、安全标志和施工顺序等。\n\n用户的问题是问主要组成部分，所以重点在11.1.1提到的那些项目。不过，后面条款虽然讲的是施工要求，但可能不直接属于组成部分，而是施工时的注意事项。需要确认是否要包含这些内容。不过用户的问题明确问的是“组成部分”，所以应该只列出11.1.1中提到的各个项目，如屏蔽壳体、屏蔽门、滤波器等，以及屏蔽效能检测。\n\n需要确保答案准确，不添加其他内容。比如，后面条款中的预埋件、焊接质量等可能属于施工过程中的要求，而不是组成部分本身。因此，答案应专注于11.1.1中的列举项，可能还需要提到屏蔽效能检测作为验收的一部分。但用户的问题可能只问施工包含的组成部分，而检测可能属于验收阶段，但根据11.1.1的表述，施工及验收包括这些项目，所以可能需要包括检测。\n\n不过，用户的问题是“施工应包含哪些主要组成部分”，可能指的是施工中的各个部分，而检测可能属于验收环节。但根据原文，11.1.1的表述是“施工及验收应包括”，所以可能将检测也作为组成部分之一。不过需要仔细分析。\n\n最终，答案应明确列出11.1.1中提到的所有项目：屏蔽壳体、屏蔽门、各类滤波器、截止波导窗、屏蔽玻璃窗、信号接口板及配套电磁屏蔽装置，并且包括屏蔽效能的检测。其他条款中的内容如安装前的准备、焊接要求等可能属于施工过程中的要求，但不是组成部分本身。所以答案应聚焦在11.1.1的列举项。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c39341d512dd47b380760b3299f49c89.
INFO 07-18 18:02:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ccfba958f72547afb8ea3330917fc4c0: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n## 问题\n电磁屏蔽室验收需要哪些单位共同参与\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ccfba958f72547afb8ea3330917fc4c0.
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INFO 07-18 18:02:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-68c0d1498ee7463a8be7d4797573d408: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽室安装时，哪些接口件需要进行连续检漏\n\n## 答案\n电磁屏蔽室安装时，需对以下接口件进行连续检漏：所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件。检漏过程不得遗漏任何部位，若发现不合格处须及时修补至符合要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“电磁屏蔽室安装时，哪些接口件需要进行连续检漏”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容的11.6.1节中明确提到，电磁屏蔽室安装时应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检。不合格处需要修补至合格。因此，用户的问题答案应该直接引用这些接口件。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分提到相关的接口件。比如在11.6.2节中提到了电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等接口点进行检测，但这里主要是关于全频段检测，而问题明确是关于安装时的连续检漏，所以主要依据还是11.6.1节。\n\n需要确保答案中包含所有提到的接口件：接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器。同时，用户要求答案必须准确，不能遗漏任何一项，也不能添加未提及的内容。此外，答案需要符合逻辑，自然流畅，不需要提到引用来源。\n\n检查是否满足所有约束条件：答案基于内容，准确，详细，包含必要信息，适合微调模型使用。确认无误后，将这些接口件列出，确保没有遗漏或错误。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e833759fbca5400c870acd95bedd9561: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n## 问题\n微模块安装前需要满足哪些场地条件\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9e5a331f59684537863ea59e78038bfb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n设备安装时如何确保其牢固性和可靠性\n\n## 答案\n设备安装时确保其牢固性和可靠性需遵循以下要求：  \n1. **安装位置与固定**：设备应严格按照设计文件确定的位置进行安装，确保安装位置符合设计要求，并留有必要的操作和维护空间。关键设备如摄像机安装后需通过通电调试，确认功能、图像质量及监视区范围符合要求后，必须牢固固定。  \n2. **结构稳定性**：控制台及设备的安装需保持平稳、牢固，内部接插件与设备的连接应确保牢固、可靠，同时采取通风散热措施以保障长期运行稳定性。  \n3. **连接可靠性**：传感器、探测器的导线连接必须牢固可靠，并留有余量，避免线芯外露。信号传输设备与接收设备之间的路径和距离需符合技术文件要求，确保信号传输的稳定性。  \n4. **特殊设备要求**：摄像机安装前需逐一通电检测并调试，检查云台水平与垂直转动角度是否符合设计要求，确保安装后的机械结构稳定可靠。监视器安装时需避免光线直射，并确保外部调节部分便于操作。  \n5. **施工规范**：所有设备安装需符合相关国家标准及设计文件要求，如安全防范系统调试需参照《安全防范工程技术标准》GB50348，确保安装过程符合规范。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“设备安装时如何确保其牢固性和可靠性”。根据用户提供的参考内容，我需要从10.3节设备安装的部分提取相关信息。\n\n首先，查看10.3.2条，里面提到设备与设施应按设计文件确定的位置安装，并留有操作和维护空间。这可能涉及到安装位置的正确性，但用户的问题是关于牢固性和可靠性，所以这部分可能不是直接相关，但需要确认。\n\n接下来是10.3.4条，关于摄像机的安装。其中第4点明确提到“摄像机安装应牢固、可靠”，这直接回答了问题的一部分。这里需要详细说明如何确保牢固可靠，比如安装后的固定措施。\n\n然后看10.3.5条，监视器的安装位置有通风散热、避免光线直射等要求，虽然主要涉及环境因素，但可能间接影响设备的长期可靠性，不过用户的问题更关注安装时的牢固性，所以可能不需要这部分内容。\n\n10.3.6条提到控制台及设备的安装应平稳、牢固，并便于操作和维护。这里明确提到安装应平稳、牢固，这直接相关。同时，内部接插件与设备的连接应牢固、可靠，这也是关键点。\n\n综合这些信息，答案需要涵盖以下几点：设备按设计位置安装，留有操作空间；摄像机安装后要固定；控制台和设备的安装要平稳牢固，连接部件牢固可靠。可能还需要提到检查云台转动角度等，但10.3.4条中的第2点关于云台检查可能更多是调试阶段，而非安装时的牢固性。因此，重点应放在10.3.4和10.3.6条的内容。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息，只基于提供的参考内容。避免使用引用或文献来源的表述，直接整合成自然流畅的回答。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:02:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-faa75d2f8aa34109a9b717bd916e46c1: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n11.6.1 电磁屏蔽室安装应对所有接缝、屏蔽门、截止波导窗、滤波器等电磁屏蔽接口件进行连续检漏，不得漏检，不合格处应修补至合格。\n\n11.6.2 电磁屏蔽室的全频段检测应符合下列规定：\n\n1 电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行；\n\n2 在自检中应分别对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点进行电磁屏蔽效能检测，检测指标均应满足\n\n设计要求,并应按本标准附录F填写。\n\n11.6.3 电磁屏蔽室内的配电、空气调节、给水排水、综合布线、监控及安防、防雷与接地、消防、室内装饰等专业施工结束后,应进行屏蔽效能综合自检,并应满足设计要求。\n\n# 11.7 电磁屏蔽施工验收\n11.7.1 电磁屏蔽验收应由建设单位组织监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。\n\n11.7.2 电磁屏蔽室屏蔽效能检测的方法和技术指标应符合现行国家标准《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190的有关规定。\n\n11.7.3 电磁屏蔽室效能测试应按本标准附录F的要求进行和记录。\n\n11.7.4 电磁屏蔽室工程验收应按本标准附录G的要求进行和记录。\n\n11.7.5 电磁屏蔽室内的其他各项专业施工的验收均应按本标准中有关施工验收的规定进行。\n\n11.7.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定,并应提交本标准附录P和附录G。\n\n# 12 微模块\n\n\n# 12.1 一般规定\n12.1.1 微模块的施工及验收应包括安装、调试及验收。\n\n12.1.2 微模块的规格型号、数量应符合设计文件和技术文件的要求。\n\n12.1.3 微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.1.4 微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行。\n\n# 12.2 安装与调试\n12.2.1 微模块的安装与调试应满足设计文件和技术文件要求。\n\n12.2.2 微模块应安装牢固可靠，并应采取抗震、降噪减振措施。\n\n12.2.3 微模块应与场地进行等电位联结。\n\n12.2.4 微模块安装区域的线缆和管道应做好防护措施。\n\n12.2.5 进出微模块的电源线、网络线、信号线、给排水管道、冷媒管道等应按设计文件和技术文件的要求进行可靠连接，并应采取密封措施。\n\n12.2.6 微模块调试前准备工作应符合下列规定：\n\n1 应按设计文件和技术文件的要求检查确认微模块的安装位置及设备规格型号、数量；\n\n2 应按设计文件和技术文件的要求检查确认已安装的管路无泄漏；\n\n3 应检查确认微模块天窗及端门等部件开闭顺畅；\n\n4 通电前应按设计文件和技术文件的要求核查供电电源的电压、极性、相序等；\n\n5 应逐项进行通电检查。\n\n12.2.7 微模块的调试与试运行应按设计文件和技术文件的要求进行并记录。\n\n# 12.3 施工验收\n12.3.1 微模块施工验收应符合下列规定：\n\n1 工程施工应满足设计文件和技术文件的要求；\n\n2 性能和功能测试应满足设计文件和技术文件的要求。\n\n12.3.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 13 集装箱数据中心\n\n\n# 13.1 一般规定\n13.1.1 集装箱数据中心的施工及验收应包括箱体安装、调试及验收。\n\n13.1.2 集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。\n\n13.1.3 集装箱数据中心安装场地应满足设计文件和技术文件要求。\n\n## 问题\n集装箱数据中心拆包后应检查哪些内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-faa75d2f8aa34109a9b717bd916e46c1.
INFO 07-18 18:02:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dc45648e54b74c649c926edb4b9b7bcd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n全频段检测应在屏蔽结构体完成后的哪个阶段进行\n\n## 答案\n全频段检测应在屏蔽结构体完成后的室内装饰前进行。该检测需在屏蔽结构体施工完毕且未进行室内装饰工程时实施，具体包括对电磁屏蔽门、结构体接缝、截止波导窗、滤波器等所有接口点的电磁屏蔽效能检测，确保各项指标满足设计要求，并按标准附录F进行记录。此阶段的检测是验证屏蔽结构整体性能的关键步骤，为后续装饰施工及系统调试提供基础保障。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是问全频段检测应该在屏蔽结构体完成后的哪个阶段进行。我需要仔细看一下提供的参考内容。\n\n首先，在参考内容中，11.6.2条提到，电磁屏蔽室的全频段检测应在屏蔽结构体完成后，室内装饰前进行。这里明确提到了两个时间点：结构体完成之后，装饰之前。所以答案应该是在室内装饰之前进行全频段检测。\n\n另外，检查其他相关部分是否有补充信息。比如11.6.3提到其他专业施工结束后要进行综合自检，但问题问的是全频段检测，所以主要依据还是11.6.2的规定。需要确保没有遗漏其他可能的阶段，但根据给出的内容，只有11.6.2明确说明了这个阶段。因此，答案应该是室内装饰之前。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b28527bb6f4042d5b0bd179c61d1313a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n机柜、机架安装时对地面有何具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:48 [engine.py:310] Added request chatcmpl-dc45648e54b74c649c926edb4b9b7bcd.
INFO 07-18 18:02:48 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b28527bb6f4042d5b0bd179c61d1313a.
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INFO 07-18 18:02:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-030d620f64df4c4e93c5502ed8d4c0a5: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽室验收需要哪些单位共同参与\n\n## 答案\n电磁屏蔽室验收需由建设单位组织，监理单位、设计单位、测试单位及施工单位共同参与。建设单位负责组织协调，监理单位监督验收过程，设计单位确认是否符合设计要求，测试单位执行效能检测，施工单位提供施工记录及整改情况。各参与方需依据标准要求完成检测、记录及验收流程，确保屏蔽效能满足设计指标。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是电磁屏蔽室验收需要哪些单位共同参与。首先，我需要回顾提供的参考内容。在11.7节的电磁屏蔽施工验收部分，11.7.1条明确指出，验收应由建设单位组织，监理单位、设计单位、测试单位、施工单位共同进行。所以答案必须包括这五个单位。\n\n接下来，我需要确认是否还有其他相关单位被提到。比如，其他条款中有没有提到其他参与方？比如在验收过程中是否需要其他专业单位？但根据提供的资料，只有11.7.1条明确列出了这些单位，其他条款如11.7.2到11.7.6主要讲检测方法、测试要求和验收记录等，没有提到其他参与单位。因此，答案应严格依据11.7.1条的内容，列出建设单位、监理单位、设计单位、测试单位和施工单位。\n\n另外，用户可能想知道这些单位的具体职责，但问题只问需要哪些单位参与，所以不需要扩展。必须确保答案准确，不添加额外信息。同时，按照约束条件，不能提及文献来源，直接给出答案即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:56 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3ced8a683611452bb1acf990ddc49ef3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n封闭冷通道和热通道的连接处需要满足哪些密封处理要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-030d620f64df4c4e93c5502ed8d4c0a5.
INFO 07-18 18:02:56 [engine.py:310] Added request chatcmpl-3ced8a683611452bb1acf990ddc49ef3.
INFO 07-18 18:02:57 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 462.4 tokens/s, Avg generation throughput: 213.1 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 11.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:02:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fd9b3f176a564f0a9a77d33fefe654f9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n施工交接验收时需要验证哪些系统的功能完整性\n\n## 答案\n施工交接验收时需验证以下系统的功能完整性：  \n1. **环境监控系统**：数据采集、传送、转换、存储、控制功能应正常，确保温度、湿度、尘埃粒子浓度等参数测量准确，并符合设计文件要求。  \n2. **场地设备监控系统**：数据采集准确性及刷新时间需符合设计要求，控制稳定性、响应时间、联锁控制及故障报警功能应正确无误。  \n3. **入侵报警系统**：入侵报警功能、防破坏报警功能、故障报警功能、记录显示功能及系统自检功能需全部正常。  \n4. **视频监控系统**：控制功能、监视功能、显示功能、记录功能以及报警联动功能应满足设计规范要求。  \n5. **出入口控制系统**：出入目标识读功能、信息处理与控制功能、执行机构功能需正常运行。  \n6. **系统调试报告**：需确保调试报告内容完整，符合设计文件和技术文件要求。  \n\n以上功能验证需结合实际操作测试，确保各系统在交接时达到设计标准并具备稳定运行能力。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“施工交接验收时需要验证哪些系统的功能完整性”。首先，我得仔细查看用户提供的参考内容，特别是第10.5节“施工验收”部分，因为这部分直接涉及交接验收的内容。\n\n根据参考内容，10.5.1条明确列出了交接验收应包括的内容。我需要逐一解析这些条目，确保不遗漏任何系统。第一条是设备、装置及配件的安装准确无误，这属于基础检查，但用户问题关注的是功能完整性，可能需要更具体的系统功能验证。\n\n接下来，第二条提到环境监控系统和场地设备监控系统的数据采集、传送、转换、存储、控制功能正常。这里明确提到了环境监控和场地设备监控系统，需要验证这些功能是否正常。\n\n第三条是入侵报警系统的入侵报警功能、防破坏和故障报警功能、记录显示功能和系统自检功能正常。这说明入侵报警系统的多个功能点需要验证。\n\n第四条视频监控系统的控制功能、监视功能、显示功能、记录功能和报警联动功能正常。视频监控系统的功能点较多，需要逐一确认。\n\n第五条出入口控制系统的出入目标识读功能、信息处理和控制功能、执行机构功能正常。这里涉及出入口控制系统的三个主要功能。\n\n第六条系统调试报告符合设计文件和技术文件要求。虽然这是关于报告的，但可能属于验收的文档部分，不过用户的问题是关于功能完整性，可能不需要包含这一点，但需要确认是否属于功能验证的一部分。\n\n此外，10.5.2条提到系统检测应按附录E进行，并在交接验收时提交，但附录E的内容未提供，所以可能无法详细展开。不过用户的问题只关注需要验证的系统功能，因此主要依据10.5.1条的内容。\n\n需要确保答案中涵盖所有提到的系统：环境监控系统、场地设备监控系统、入侵报警系统、视频监控系统、出入口控制系统。每个系统的具体功能点都要准确列出，不能遗漏或错误。同时，必须严格按照参考内容，不添加额外信息，比如电磁屏蔽系统虽然在11章，但用户的问题是关于施工交接验收，而10.5.1中没有提到电磁屏蔽系统的验收，所以不应包含。\n\n最后，整合这些信息，用自然流畅的语言表达，确保答案准确、详细，并且符合用户要求的格式，不使用任何引用或文献标记。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fd9b3f176a564f0a9a77d33fefe654f9.
INFO 07-18 18:02:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cf8a130f63f04326bde79b660f73e8b3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n隔震装置在7度以上地震动作用下应达到什么性能标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:02:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cf8a130f63f04326bde79b660f73e8b3.
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INFO 07-18 18:03:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2812a9f0bc30486f9807ce247e8c6305: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n微模块安装前需要满足哪些场地条件\n\n## 答案\n微模块安装前，其安装场地需满足以下条件：  \n1. 场地应严格符合设计文件及技术文件中规定的具体要求，包括但不限于空间尺寸、结构承重、环境温湿度控制等参数。  \n2. 安装区域的装饰装修工程须全部完成，确保地面、墙面、吊顶等基础条件达到施工标准，避免后续安装过程中因装修未完成导致的返工或损坏。  \n3. 场地内需预留符合设计要求的线缆和管道通道，并完成相应的防护措施，确保微模块安装时能够顺利布线和连接。  \n4. 场地应具备满足微模块运行需求的电力供应条件，包括电压、相序、极性等参数的预检预试，确保通电前供电系统符合技术规范。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“微模块安装前需要满足哪些场地条件”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到与微模块安装相关的部分。\n\n在参考内容中，第12章是关于微模块的，特别是12.1节的一般规定。其中，12.1.3条提到“微模块安装场地应满足设计文件和技术文件要求”。这说明场地条件需要符合设计文件和技术文件的具体要求。另外，12.1.4条指出微模块施工宜在安装区域的装饰装修完成后进行，这意味着场地的装修需要完成才能进行安装。\n\n接下来，检查是否有其他相关条款。在12.2节的安装与调试部分，12.2.6条提到调试前需要检查安装位置、设备规格型号、数量，以及管路无泄漏，天窗和端门开闭顺畅，供电电源的电压、极性、相序等。不过这些更多是安装后的检查步骤，而不是安装前的场地条件。\n\n因此，综合来看，微模块安装前的场地条件主要涉及两点：一是场地必须符合设计文件和技术文件的要求，二是装饰装修需要完成。需要确保这两个条件都满足，才能进行微模块的安装。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2812a9f0bc30486f9807ce247e8c6305.
INFO 07-18 18:03:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4bf8106c6202457ca32a51aca6fcfcb8: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n设备安装时对供电电源的电流电压有何具体规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4bf8106c6202457ca32a51aca6fcfcb8.
INFO 07-18 18:03:07 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 481.8 tokens/s, Avg generation throughput: 203.0 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:03:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-af7e77c18eb342d8b5715d132544d6b0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n集装箱数据中心拆包后应检查哪些内容\n\n## 答案\n集装箱数据中心拆包后应检查的内容包括：  \n1. 核对集装箱数据中心的规格型号与数量是否符合设计文件和技术文件的要求；  \n2. 拆包后需及时检查并确认其内部配置是否满足设计文件和技术文件规定的标准。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“集装箱数据中心拆包后应检查哪些内容”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n根据用户提供的资料，第13章是关于集装箱数据中心的，特别是13.1.2条提到：“集装箱数据中心的规格型号、数量应按设计文件和技术文件的要求检查确认，拆包后应及时检查确认内部配置是否符合要求。” 这里明确指出拆包后需要检查内部配置是否符合要求。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，13.1.1提到施工及验收包括箱体安装、调试及验收，但具体到拆包后的检查，只有13.1.2有明确说明。其他部分如13.1.3提到安装场地的要求，但和拆包后的检查无关。\n\n因此，答案应集中在拆包后检查内部配置是否符合设计文件和技术文件的要求。需要确保答案准确，不添加额外信息，比如不提及其他章节的内容，如微模块或电磁屏蔽室的部分，因为这些与问题无关。同时，按照约束条件，不能引用文献或提到来源，只需直接回答问题。\n\n可能用户需要的是明确的检查点，而根据提供的资料，唯一的检查点就是内部配置是否符合要求。因此，答案应直接指出这一点，确保详细且符合所有约束条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:07 [engine.py:310] Added request chatcmpl-af7e77c18eb342d8b5715d132544d6b0.
INFO 07-18 18:03:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-db870ff168f84480ad4622a2fbbdc1fa: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n设备调试前需要完成哪些准备工作\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:07 [engine.py:310] Added request chatcmpl-db870ff168f84480ad4622a2fbbdc1fa.
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INFO 07-18 18:03:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cfdc4a41a1354db2915f981c7ed82c67: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n封闭冷通道和热通道的连接处需要满足哪些密封处理要求？\n\n## 答案\n封闭冷通道和热通道的连接处需满足以下密封处理要求：  \n冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处必须严格按照设计文件要求进行密封处理，确保密封性能符合设计规范。密封处理的目的是防止冷热空气混合，保障机柜系统的散热效率和环境控制效果。此外，封闭冷通道、热通道的端门、天窗等部件应具备灵活开闭功能，并设置明显开启方向标识，但密封处理的核心依据仍为设计文件的具体规定。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于封闭冷通道和热通道连接处的密封处理要求的问题。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容的9.3.5条中提到：“采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。” 这里明确指出连接处需要按照设计文件的要求进行密封处理，但具体怎么做呢？可能需要进一步确认是否有其他相关条款。\n\n接下来，检查其他部分是否有补充说明。例如，9.3.8条提到设备应与建筑物进行等电位联结并接地，但和密封无关。9.6.3条关于隔震施工验收，也不涉及密封。其他部分如设备安装、调试和验收，似乎没有提到密封处理的具体细节。\n\n因此，根据现有的信息，答案应基于9.3.5条，强调连接处需按设计文件要求进行密封处理，确保可靠连接。没有更多细节，所以不能添加其他内容。需要确保答案准确，不添加未提及的信息，如密封材料或方法，因为原文没有具体说明。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ee8903d9762d40959d539ee091fd1309: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n施工交接验收时线缆系统的测试需遵循哪些标准\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO:     127.0.0.1:55148 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:03:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8d136efef86945e88b615f61660c920e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n隔震装置在7度以上地震动作用下应达到什么性能标准？\n\n## 答案\n隔震装置在设防烈度为7度以上的地震动作用下，应确保机柜结构不发生倾倒，且设备功能保持连续不中断。此时隔震装置需通过设计文件和技术文件规定的安装方式，提供足够的抗震支撑与位移缓冲能力，使机柜在地震中维持稳定状态，避免因结构失稳导致设备损坏或系统运行中断。同时，隔震装置周边需预留足够的位移空间，确保地震时装置能够有效发挥作用，且装置本身应设置明显标识以便识别和维护。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于隔震装置在7度以上地震动作用下的性能标准。我需要先仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，9.3.9条提到了机柜抗震施工的要求，特别是当采用隔震装置时的规定。其中第三点明确指出，在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。这应该是用户问题的答案所在。\n\n接下来，我需要确认是否还有其他相关部分。比如，施工验收部分是否有补充说明？查看9.6.3条，提到隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求，周边设置位移空间，但并没有提到7度以上地震的具体性能，所以主要信息还是来自9.3.9。\n\n确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，所以不能引入其他标准或推测。需要直接引用原文中的要求，即机柜不应倾倒，功能不中断。同时，答案要详细，包含所有必要信息，适合微调模型使用，所以需要明确说明在7度以上地震时的性能标准，即结构稳定性和功能连续性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8d136efef86945e88b615f61660c920e.
INFO 07-18 18:03:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2bd86aceadd74a8fb6f8b64fdbc9d4e3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.3 机柜机架安装\n9.3.1 机柜、机架安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固可靠。\n\n9.3.2 机柜、机架上的各种零件不得脱落或损坏，漆面不应有脱落，各种标识应完整、清晰。\n\n9.3.3 机柜、机架、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备的安装应牢固。\n\n9.3.4 安装位置贴近的机柜、机架宜通过固定件进行并柜连接。\n\n9.3.5 采用封闭冷通道、热通道方式的机柜系统，冷通道、热通道的部件应与机柜可靠连接，连接处应按设计文件要求做密封处理。\n\n9.3.6 封闭冷通道、热通道，安装端门、天窗应灵活开闭。\n\n9.3.7 封闭冷通道、热通道端门应有明显开启方向标识。\n\n9.3.8 机柜、机架、通道、配线设备箱体、电缆桥架及线槽等设备应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n9.3.9 机柜抗震施工应符合设计要求，当采用隔震装置时，应符合下列规定：\n\n1 隔震装置的安装，应符合设计文件和技术文件要求；2 在设防烈度为7度或7度以下的地震动作用下，机柜结构不应变形或破坏，功能不应中断；3 在设防烈度为7度以上的地震动作用下，机柜不应倾倒，功能不应中断。\n\n# 9.4 设备安装\n9.4.1 综合布线系统、网络系统设备安装前的检测应按现行国家标准《智能建筑工程质量验收规范》GB50339的有关规定执行。\n\n9.4.2 设备安装位置应符合设计文件要求，端接设备的连接应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312中规定的各类缆线传输距离的要求。\n\n9.4.3 设备安装应牢固、可靠，四周应预留使用和维护空间。\n\n9.4.4 设备应通过接地线与等电位网连接，机柜或机架内宜配置防静电手环。\n\n# 9.5 设备调试\n9.5.1 设备调试前应做好下列准备工作：\n\n1 应按设计要求检查已安装设备的规格型号、数量；2 应由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；3 供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求；4 对有源设备应逐个进行通电检查。\n\n9.5.2 设备调试应由相关专业技术人员根据设计文件要求和设备技术资料进行。\n\n# 9.6 施工验收\n9.6.1 交接验收应符合下列规定：\n\n1 综合布线及网络系统设备安装位置应符合设计要求；\n\n2 配线架的压接应正确、牢固；\n\n3 走线架、槽的安装位置应符合设计要求；\n\n4 线缆的敷设应符合设计要求；\n\n5 线缆的标识应清晰、牢固；\n\n6 链路的测试结果应符合技术要求；\n\n7 设备的安装位置应符合设计要求，安装牢固；\n\n8 设备的标识应清晰、牢固；\n\n9 系统测试结果应符合相关技术文件要求。\n\n9.6.2 网络相通连通性测试前应符合下列规定：\n\n1 检测配线柜的安装及配线架的压接应符合技术文件要求；\n\n2 检查走线架、槽的规格型号和安装方式应符合设计文件要求；\n\n3 检查线缆的规格型号、敷设方式及标识应符合设计文件要求；\n\n4 进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n5 线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交；\n\n6 检查设备的规格型号、安装方式及标识应正确、完整。\n\n9.6.3 机柜的隔震施工验收应符合下列规定：\n\n1 隔震装置及安装位置应符合设计文件和技术文件要求；2 隔震装置周边应设置位移空间，位移空间内不应有障碍物；3 隔震装置应有明显的标志。\n\n9.6.4 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 10 监控与安全防范系统\n\n\n# 10.1 一般规定\n10.1.1 数据中心监控与安全防范系统施工及验收宜包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统的施工与验收。\n\n10.1.2 环境监控系统应包括温度、相对湿度、空气质量的监测与控制和漏水、漏油的监测与报警。\n\n10.1.3 场地设备监控系统宜包括对供配电、不间断电源、空调设备、新风设备、发电机组、配电柜、蓄电池组等设备的监测、控制与报警。\n\n10.1.4 安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。\n\n10.1.5 监控与安全防范系统工程施工及验收除应执行本标准规定外，尚应符合现行国家标准《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409、《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303和《安全防范工程技术标准》GB50348的有关规定。\n\n## 问题\n安全防范系统应包含哪些主要组成部分？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2bd86aceadd74a8fb6f8b64fdbc9d4e3.
INFO 07-18 18:03:22 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 941.1 tokens/s, Avg generation throughput: 181.2 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:03:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7604ccfbd50540b4a3bdedf90367880f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n设备安装时对供电电源的电流电压有何具体规定\n\n## 答案\n设备安装时对供电电源的电流、电压要求应严格遵循设备技术文件或设计文件的规定，确保其参数满足设备运行需求。具体包括：在设备调试前，需确认供电电源的电流、电压值符合设备技术文件要求或设计文件要求，且需由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件作为依据。对于有源设备，还需在调试阶段逐个进行通电检查，以验证电源参数是否达标。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是“设备安装时对供电电源的电流电压有何具体规定”。我需要从提供的参考内容中找到相关的信息。\n\n首先，查看参考内容中的各个章节。问题涉及设备安装，所以应该关注9.4设备安装和9.5设备调试部分。在9.5.1的设备调试准备工作中，第四点提到“供电电源的电流、电压应满足设备技术文件要求或设计要求”。这里明确说明了供电电源的电流和电压需要符合设备的技术文件或设计文件的要求。\n\n接下来，检查是否有其他相关部分。例如，在9.4.2中提到设备安装位置和连接应符合国家标准，但未直接涉及电源参数。9.6施工验收部分也没有提到具体的电流电压数值，只是提到测试结果要符合技术要求。因此，主要依据是9.5.1中的规定。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，所以不能引用其他标准或假设。因此，正确的回答应指出供电电源的电流和电压必须满足设备技术文件或设计文件的要求，而具体数值可能在这些文件中规定，但参考内容中没有给出具体数值。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-7604ccfbd50540b4a3bdedf90367880f.
INFO 07-18 18:03:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-32a122d492dd4535af29c452a7d35730: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n线缆敷设前需要进行哪些检查步骤\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-32a122d492dd4535af29c452a7d35730.
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INFO 07-18 18:03:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e66f654de82a4a989883395af3acd84c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n设备调试前需要完成哪些准备工作\n\n## 答案\n设备调试前需完成以下准备工作：  \n1. 按设计要求核查已安装设备的规格型号与数量是否符合要求；  \n2. 由施工单位提供设备安装区域的电气验收文件；  \n3. 确认供电电源的电流、电压参数满足设备技术文件或设计文件的规范要求；  \n4. 对有源设备逐一进行通电检查，确保其功能正常。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于设备调试前需要完成哪些准备工作。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。首先，在参考内容中，9.5节是设备调试，其中9.5.1条明确列出了设备调试前的准备工作。我需要把这一条的内容提取出来，并确保涵盖所有要点。\n\n根据9.5.1条，准备工作包括四点：检查设备的规格型号和数量是否符合设计要求；施工单位提供电气验收文件；供电电源的电流电压是否符合要求；有源设备逐个通电检查。这些点都需要准确无误地列出，不能遗漏或添加其他内容。\n\n另外，用户强调答案必须基于给定内容，不能有引用标记，所以需要直接整合信息，用自然流畅的语言表达。同时要确保答案详细且适合用于微调大模型训练，所以每个要点都要清晰明确。检查是否还有其他相关部分，比如施工验收或其他章节是否有补充，但根据问题，主要信息都在9.5.1里，其他部分可能不相关。因此，最终答案应包含这四个步骤，确保准确性和完整性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e66f654de82a4a989883395af3acd84c.
INFO 07-18 18:03:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4a0dcd0c556a4a989c14db152b0803cf: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n线缆的弯曲半径应符合哪项国家标准\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:03:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a521507436a449189befcbbee5ca86ba: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n屏蔽线缆与屏蔽模块连接时屏蔽层应如何处理\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:03:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-196373c3544f441081dcbf7e2cc111cd: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n预端接系统的测试应遵循哪项规范\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c8155b45cc4245758ff9edfac05ce672: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n线缆敷设后需要进行什么测试？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1dbce3d7f3ec4cb1b923b354bcd9a922: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n安全防范系统应包含哪些主要组成部分？\n\n## 答案\n安全防范系统应包含视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等主要组成部分。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“安全防范系统应包含哪些主要组成部分？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细查找相关部分，确保答案准确且符合要求。\n\n首先，我回顾用户提供的资料。在第10章“监控与安全防范系统”中的10.1.4节明确提到：“安全防范系统宜包括视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统等。”这里的关键点是“宜包括”，也就是推荐包含的组成部分。用户的问题是关于“主要组成部分”，所以需要确认这些系统是否被列为必须包含的部分，还是作为推荐。\n\n接下来，我需要检查是否有其他相关部分提到安全防范系统的其他组成部分。例如，在10.1.1节提到施工及验收包括环境监控系统、场地设备监控系统、安全防范系统，但具体到安全防范系统的组成部分，只有10.1.4节有详细说明。其他部分如10.1.2和10.1.3分别涉及环境监控和场地设备监控，但不属于安全防范系统的组成部分。\n\n需要注意的是，用户提供的资料中，10.1.4节使用了“宜包括”，这可能意味着这些是推荐的组成部分，但根据用户的要求，答案必须基于给定内容，不能添加额外信息。因此，必须严格按照原文中的内容来回答，即视频监控系统、入侵报警系统和出入口控制系统。\n\n另外，用户强调答案必须准确，不能胡编乱造，所以不能添加其他未提及的系统，比如访客管理系统或生物识别系统，除非原文有提到。因此，答案应严格限定在提供的三个系统。\n\n最后，确保答案符合逻辑，自然流畅，并且不提及任何引用或来源，直接呈现最终结论。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ecf864c29af04d05ac3f1cbbd95ee24d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n施工交接验收时线缆系统的测试需遵循哪些标准\n\n## 答案\n施工交接验收时线缆系统的测试需遵循以下要求：  \n1. 线缆系统的电气性能测试和光缆系统性能测试应符合国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。  \n2. 线缆系统各项测试需按标准附录D的要求执行，并在施工交接验收时提交测试记录。  \n3. 测试内容需涵盖线缆的规格型号、敷设方式及标识是否符合设计文件要求，同时确保线缆系统的电气性能指标满足技术规范。  \n4. 测试结果必须符合相关技术文件要求，包括链路测试结果的合格性及线缆标识的清晰性与牢固性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“施工交接验收时线缆系统的测试需遵循哪些标准”。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到与线缆系统测试相关的部分。\n\n在参考内容中，第9.6.2节提到网络相通连通性测试前的规定，其中第4点指出：“进行线缆系统电气性能测试和光缆系统性能测试，线缆系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。” 这里明确提到了GB/T50312标准。\n\n此外，第9.6.2节的第5点提到：“线缆系统各项测试应按本标准附录D的要求测试和记录，并在施工交接验收时提交。” 这说明测试还需要按照标准附录D的要求进行。\n\n另外，在第9.6.1节中，第6点提到：“链路的测试结果应符合技术要求。” 这里的技术要求可能包括上述提到的国家标准和附录D的内容。\n\n因此，综合这些信息，施工交接验收时线缆系统的测试需要遵循《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312，并按照标准附录D的要求进行测试和记录。同时，测试结果必须符合相关技术要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:03:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3d994bbab688446d9b83cb907192c45c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆的弯曲半径应符合哪项国家标准\n\n## 答案\n线缆的弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。该标准对线缆敷设时的弯曲半径要求适用于综合布线系统的施工与验收，包括线缆布放时的自然平直性、弯曲半径限制以及与接插件、设备的连接规范。此外，预端接系统的测试、屏蔽线缆的端接要求等也均需遵循该标准中关于弯曲半径的相关规定。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是问线缆的弯曲半径应符合哪项国家标准。我需要先仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n首先，在9.1.3条提到综合布线施工及验收应符合国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312。接着，在9.2.1条的第2点中，明确指出线缆的弯曲半径应符合GB/T50312的规定。此外，9.2.3条也提到信号网络线缆与电源线缆的距离应符合同一标准。还有9.2.7条提到走线架等的弯曲半径不应小于线缆的最小允许弯曲半径，这同样引用了GB50303，但问题具体是关于线缆本身的弯曲半径，所以主要依据还是GB/T50312。\n\n需要确认是否还有其他条款提到不同的标准，但根据现有内容，所有关于线缆弯曲半径的地方都指向GB/T50312。因此，答案应该是这个标准。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-35692d8d4c674aee8cd708d2861622ab: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 9.1 一般规定\n9.1.1 数据中心综合布线系统施工及验收应包括线缆、设备和接插件的施工与验收。\n\n9.1.2 数据中心网络系统施工及验收应包括为满足数据中心基础设施运行所需网络设备的施工和验收。\n\n9.1.3 综合布线施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.1.4 网络系统宜根据设计需要配置网络交换设备、路由设备、网络安全设备。\n\n# 9.2 线缆敷设\n9.2.1 线缆的敷设应符合下列规定：\n\n1 线缆敷设前应对线缆进行外观检查；\n\n2 线缆的布放应自然平直，不得扭绞，不宜交叉，标签应清晰；弯曲半径应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n3 在终接处线缆应留有余量，余量长度应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定；\n\n4 设备跳线应插接，并应采用专用跳线；屏蔽跳线或6类及以上系统跳线应采用满足系统要求的专用成品跳线；\n\n5 从配线架至设备间的线缆不得有接头；\n\n6 线缆敷设后应进行导通测试。\n\n9.2.2 当采用屏蔽布线系统时，屏蔽线缆与屏蔽模块、屏蔽模块与设备之间的连接应符合下列规定：\n\n1 对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触；\n\n2 屏蔽层应保持连续，端接时宜减少屏蔽层的剥开长度，与端头间的裸露长度不应大于  $5\\mathrm{mm}$ ；\n\n3 端头处应可靠接地，接地导线和接地电阻值应符合设计要求。\n\n9.2.3 信号网络线缆与电源线缆及其他管线之间的距离应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.4 在插座面板上应用颜色、图形、文字按所接终端设备类型进行标识。\n\n9.2.5 对绞线在与8位模块式通用插座相连时（图9.2.5），应按色标和线对顺序进行卡接。插座类型、色标和编号应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n![](images/2eeed7ef4fd22300619c50c7928518e52b47d80c109cca5f321a363523ac4bcc.jpg)  \n图9.2.5 信息插座插头接线\n\n9.2.6 预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n9.2.7 走线架、线槽和护管的弯曲半径不应小于线缆最小允许弯曲半径，敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n9.2.8 对于上走线方式，走线架的敷设除应符合现行国家标准《建筑\n\n电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定和设计要求外，还应符合下列规定：\n\n1 走线架、线槽如采用支架安装，支架应安装牢固，走线架、线槽与支架间螺栓，走线架、线槽与连接板间螺栓应紧固、无遗漏；\n\n2 线槽采用机柜顶部安装时，线槽与机柜间应按厂家说明书或设计要求可靠连接，线槽连接板螺栓应紧固、无遗漏；\n\n3 走线架、线槽内敷设光缆时，对尾纤应用阻燃塑料设置专用槽道，尾纤槽道转角处应平滑、呈弧形；尾纤槽两侧壁应设置下线口，下线口应做平滑处理；\n\n4 光缆的尾纤部分应用软线绑扎；\n\n5 走线架吊架应垂直、整齐、牢固。\n\n9.2.9 在水平、垂直桥架和水平、垂直线槽中敷设线缆时，应对线缆进行绑扎。对绞线缆、光缆及其他信号电缆应根据线缆的类别、数量、缆径、线缆芯数分束绑扎。绑扎间距不宜大于  $1.5\\mathrm{m}$ ，间距应均匀，松紧应适度。垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔  $1.5\\mathrm{m}$  固定。\n\n## 问题\n线缆绑扎的间距应控制在多少范围内？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:03:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-35692d8d4c674aee8cd708d2861622ab.
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INFO 07-18 18:03:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-44d0c30f4bdd491c98c101e05821b3ef: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆敷设前需要进行哪些检查步骤\n\n## 答案\n线缆敷设前应首先对线缆进行外观检查，确保线缆无破损、无变形、无污渍等外观缺陷。检查内容包括线缆外皮完整性、标识清晰度、护套层无开裂或脱落，以及线缆端头无毛刺或损伤。此外，需确认线缆规格、型号与设计要求一致，并核对线缆长度是否符合施工需求。检查合格后方可进行后续敷设作业。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“线缆敷设前需要进行哪些检查步骤”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。根据用户提供的文档，线缆敷设的相关规定在9.2.1节中。\n\n首先，用户的问题是关于敷设前的检查步骤，所以我要定位到9.2.1中的第一条，也就是“线缆敷设前应对线缆进行外观检查”。看起来这里明确提到敷设前需要进行外观检查。不过，我需要确认是否有其他步骤被提及。\n\n接下来，我需要检查其他子条款是否有相关内容。例如，9.2.1的第2条提到线缆布放的要求，比如自然平直、标签清晰等，但这些都是敷设过程中的要求，而不是敷设前的检查步骤。第3条提到余量长度，这可能是在敷设时的处理，而不是检查步骤。第4条关于跳线的使用，可能属于设备配置部分，不是检查步骤。第5条关于接头的问题，可能是在敷设过程中需要注意的，而第6条导通测试是在敷设后的测试。\n\n所以，根据9.2.1的第一条，唯一的检查步骤是外观检查。但用户的问题可能需要更详细的步骤，但文档中可能没有更多的信息。需要确认是否还有其他部分提到敷设前的检查。比如，9.1.3提到要符合国家标准，但具体检查步骤可能不在其中。其他章节如9.2.2到9.2.9主要涉及敷设中的要求和后续步骤，而不是预检查。\n\n因此，根据提供的资料，线缆敷设前的检查步骤只有外观检查。但用户可能需要更全面的回答，但必须严格基于文档内容，不能添加其他信息。需要确保答案准确，不遗漏文档中的任何相关点，同时不包含额外信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2cecda35c7404973abfda577e58d5096: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n空调系统调试前需要完成哪些设备的安装调试\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:03:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d9543994e5fd4eb0ae5c4ed06ad8c89a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n预端接系统的测试应遵循哪项规范\n\n## 答案\n预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“预端接系统的测试应遵循哪项规范”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，章节9.2.6提到：“预端接系统各端接设备连接应可靠，预端接系统的测试应符合现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的有关规定。” 这里明确指出了预端接系统的测试需要遵循GB/T50312标准。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分提到不同的规范。比如，其他条款如9.1.3、9.2.2、9.2.3等也提到了GB/T50312，但问题特别针对预端接系统的测试，所以只有9.2.6直接相关。其他部分虽然涉及测试，但可能属于不同子系统或不同阶段的要求，比如线缆敷设、屏蔽系统等，与预端接系统的测试无关。\n\n因此，答案应明确指出预端接系统的测试遵循的是GB/T50312，不需要提及其它标准。同时，必须确保不添加任何额外信息或引用标记，直接给出答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:03:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-328c861220524f90af5cd04df9f7eee1: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n风管漏风量测试应遵循哪个国家标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a912d5c516e34633b22c7a43b29aa849: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆敷设后需要进行什么测试？\n\n## 答案\n线缆敷设后应进行导通测试，以确保线缆的电气连接性能符合要求。该测试用于验证线缆通路的连续性和正确性，确保无断路或短路情况。测试需按照现行国家标准《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312的相关规定执行，同时结合具体施工要求进行。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是“线缆敷设后需要进行什么测试？”，我需要根据提供的参考内容来回答。首先，我得仔细查看参考内容中的相关部分。\n\n在参考内容里，9.2.1条第6点明确提到：“线缆敷设后应进行导通测试。” 这应该是直接回答问题的关键点。不过，我需要确认是否有其他相关测试被提及。比如，在9.2.6条提到预端接系统的测试应符合国家标准，但这里可能指的是预端接系统的测试，而不是所有线缆敷设后的测试。其他部分如9.2.2、9.2.3等主要涉及屏蔽线缆的连接和间距要求，没有提到其他测试。因此，导通测试是唯一的明确要求。\n\n需要确保答案准确，不添加其他未提及的测试类型，比如绝缘测试或信号测试，因为参考内容中没有提到这些。所以答案应仅包含导通测试，并指出依据相关国家标准，但根据用户的要求，不需要提及文献来源，所以直接回答导通测试即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8f2574382dc74ffd8d9ef96a672bb615: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n给水排水系统中管道安装时，非金属排水管道应如何布置\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO:     127.0.0.1:59604 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:04:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a44bbcc3c7534038b5a9d306be83d4cd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆绑扎的间距应控制在多少范围内？\n\n## 答案\n线缆绑扎的间距应控制在不超过1.5米的范围内，且间距需保持均匀，绑扎松紧程度应适度。对于垂直敷设的线缆及绞线缆，要求在支架上每隔1.5米进行固定。绑扎时应根据线缆的类别、数量、直径及芯数分束处理，确保线缆排列整齐、固定牢固。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是线缆绑扎的间距应该控制在多少范围内。我需要先仔细看一下提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容里，9.2.9条提到了线缆绑扎的间距。里面说“绑扎间距不宜大于1.5m，间距应均匀，松紧应适度。”还有垂直和绞线缆应在线缆支架上每隔1.5m固定。所以看起来不管是水平还是垂直方向，间距都不应该超过1.5米，并且要均匀和适度。\n\n需要确认有没有其他部分提到不同的数值，但其他条款好像没有涉及绑扎间距。比如9.2.7提到了弯曲半径，但和间距无关。所以答案应该是明确的1.5米。另外，用户要求答案必须准确，不能引用文献，所以直接给出数值和要求即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2b94fee86562438b93b9674c972e289f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n冷热水管道安装后，压力试验合格后应进行什么步骤\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a44bbcc3c7534038b5a9d306be83d4cd.
INFO 07-18 18:04:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2b94fee86562438b93b9674c972e289f.
INFO 07-18 18:04:02 [logger.py:39] Received request chatcmpl-26cc4fc303cb4b7a92052efc78d3cb3e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n屏蔽线缆与屏蔽模块连接时屏蔽层应如何处理\n\n## 答案\n屏蔽线缆与屏蔽模块连接时，屏蔽层应满足以下要求：  \n1. **完整可靠接触**：对绞线缆的屏蔽层需与接插件屏蔽罩实现完整、可靠的接触，确保屏蔽效果不被中断。  \n2. **保持连续性**：屏蔽层在端接过程中应保持连续，减少剥开长度，端头处裸露的屏蔽层长度不得超过5mm，以避免信号干扰或屏蔽性能下降。  \n3. **可靠接地**：端头处的屏蔽层必须通过接地导线与接地系统可靠连接，且接地电阻值需严格符合设计要求，确保电磁兼容性和安全性。  \n\n以上步骤需严格遵循规范操作，确保屏蔽系统的完整性与功能性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于屏蔽线缆与屏蔽模块连接时屏蔽层的处理方法。我需要从提供的参考内容中找到相关的信息。\n\n首先，查看参考内容中的9.2.2节，这里详细描述了屏蔽布线系统的连接要求。根据条目1，对绞线缆的屏蔽层应与接插件屏蔽罩完整、可靠接触。这说明屏蔽层必须确保良好的接触，不能有松动或断裂的情况。\n\n接下来是条目2，提到屏蔽层应保持连续，端接时减少剥开长度，裸露部分不超过5毫米。这里需要注意的是，剥开的长度要尽可能短，以减少信号干扰和确保屏蔽效果，同时裸露部分不能太长，否则可能影响屏蔽性能或造成安全隐患。\n\n条目3指出端头处应可靠接地，接地导线和电阻值需符合设计要求。这说明接地是关键步骤，必须按照设计规范进行，确保接地导线的正确连接和电阻值在允许范围内，以保证系统的安全和有效运行。\n\n综合这三个条目，答案需要涵盖屏蔽层的接触、连续性、剥开长度限制以及接地要求。确保每个步骤都准确无误，并且按照规范执行。同时，要避免添加任何参考文献或标准编号，只陈述具体要求。\n\n检查是否有其他相关部分，比如9.2.1或其他小节，但用户的问题集中在屏蔽连接，所以主要信息都在9.2.2。确认没有遗漏其他关键点，如测试或验收标准，但问题仅涉及连接时的处理，因此不需要额外信息。\n\n最后，将这些点整合成自然流畅的回答，确保符合用户的所有约束条件，特别是准确性和详细性，适合用于微调数据集。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:02 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0226f32664b94a36b10918411e4a0212: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n管道支架安装前需要进行什么处理\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-31688cdf19d44f31850058cb69ba94cc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n给水排水系统中管道安装时，非金属排水管道应如何布置\n\n## 答案\n非金属排水管道应布置在数据中心地板下，且不得敷设在机柜上方。安装时需确保管道位置符合设计要求，同时采取必要的防水措施，避免对机柜设备造成影响。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于给水排水系统中非金属排水管道的布置方法。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。首先，在8.2节的管道安装部分，特别是8.2.1条，里面提到非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。这应该是关键点。另外，可能还有其他相关条款，比如支架安装或防腐处理，但问题只针对布置方式，所以重点在8.2.1的第4点。需要确保答案准确，不添加其他信息，比如防腐处理或压力试验，这些可能属于其他部分。用户可能是在进行施工或验收，需要明确的安装规范，所以答案要直接引用规范中的要求，确保符合标准。同时，要避免任何引用说明，只给出具体布置方法。确认没有其他条款涉及非金属管道布置，所以最终答案应明确指出非金属排水管道应安装在地板下，避免在机柜上方。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-879a5b47d9534cac824b14fddf8a47bf: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n冷凝水排水管道的坡度应满足什么要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-af36adc621b24c49bb98742ce9d1298c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n管道支架安装前需要进行什么处理\n\n## 答案\n管道支架安装前应进行防锈处理。根据规范要求，支架、吊架在安装前需完成防锈处理，以确保其耐久性和结构稳定性，同时防止因腐蚀导致的安装质量问题。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“管道支架安装前需要进行什么处理”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，关于管道支架的安装，是在第8.2.4条。这里提到：“支架、吊架在安装前应做防锈处理”。所以，根据这个信息，答案应该是管道支架安装前需要进行防锈处理。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关的内容。比如，是否还有其他部分提到支架安装前的处理步骤。检查其他条款，比如管道安装的其他部分，但似乎没有其他关于支架安装前的处理要求。因此，答案应仅基于8.2.4条的信息。\n\n确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。因此，只需明确指出防锈处理即可，不需要提及其他可能的步骤，如防腐处理或其他规范，除非在参考内容中有提到。但根据提供的资料，只有防锈处理被明确提到。\n\n最后，按照要求，答案需要自然流畅，不提及引用来源，直接给出结论。所以最终答案就是管道支架安装前应进行防锈处理。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b7a218c92ea348c38e23a47de463ca88: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 7.4 空调系统调试\n7.4.1 风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.4.2 空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。先进行空调系统设备单机调试，单机调试完毕后应根据设计指标进行系统调试。\n\n7.4.3 空调系统验收前，应按本标准附录C的内容逐项测试和记录，并应在交接验收时提交。\n\n# 7.5 施工验收\n7.5.1 空调系统施工验收内容及方法应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。7.5.2 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n![](images/6b090348dd6d72943a4bda4a42daad209d0108ac8c72dc3742e32b58ad242f51.jpg)\n\n# 8 给水排水系统\n\n\n# 8.1 一般规定\n8.1.1 数据中心给水排水系统工程应包括空调系统给水、排水和循环冷却水管道系统的施工及验收。\n\n8.1.2 给水排水和循环冷却水管道的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.1.3 给水排水系统内的水泵、定压补水装置、供水装置、排水装置、换热装置、供冷设备、供热设备、冷却设备的安装，除应按设计要求做好防漏措施外，尚应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n# 8.2 管道安装\n8.2.1 数据中心内管道安装应符合下列规定：\n\n1 管道安装应符合设计要求；2 安装在机柜附近的管道，不宜有接口；3 贴近机柜部位安装的管道应采取防水措施；4 非金属排水管道宜在地板下安装，不宜敷设在机柜上方。\n\n8.2.2 管径不大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道宜采用螺纹连接，螺纹的外露部分应做防腐处理；管径大于  $100\\mathrm{mm}$  的镀锌管道可采用焊接、法兰连接或卡套式专用管件连接，焊接处应采取防腐处理。\n\n8.2.3 钢管煨弯时，弯曲半径应符合现行国家标准《建筑给水排\n\n水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.2.4 管道支架、吊架、托架的安装，应符合下列规定：\n\n1 支架、吊架在安装前应做防锈处理；2 固定支架与管道安装应牢固、可靠；3 在建筑结构上安装管道支架、吊架时，应做荷载验算，且不得破坏建筑结构。8.2.5 冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。\n\n8.2.6 冷热水管道在安装前后应进行防腐处理。\n\n8.2.7 冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。\n\n8.2.8 管道保温应符合下列规定：\n\n1 保温材料的材质及规格型号，应符合设计要求；2 保温层铺设应平整、密实；3 防潮层应紧贴在保温层上，并应密封良好；4 表面层应光滑平整、不起尘。\n\n8.2.9 室内地面应坡向地漏处，坡度不应小于  $3\\%$  ；地漏顶面应低于地面  $5\\mathrm{mm}$  。\n\n# 8.3 试验与验收\n8.3.1 空调加湿给水管应做通水试验，试验时应开启阀门，检查各连接处及管道，不得渗漏。\n\n8.3.2 给水、冷却水管道应做压力试验，试验方法应符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020、《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242的有关规定。\n\n8.3.3 排水管应做灌水试验，流水应畅通且不得渗漏，并应符合\n\n现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020 和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242 的有关规定。8.3.4 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的有关规定，并应提交管道压力试验报告。\n\n![](images/a77407e13ccdd8beefc9c4eb0f840d764b663d96998092c6f9724ba112757880.jpg)\n\n# 9 综合布线及网络系统\n\n\n## 问题\n排水管灌水试验需要符合哪些国家标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-eb78a27e924f472d80331ff80cdefd07: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n风管漏风量测试应遵循哪个国家标准？\n\n## 答案\n风管漏风量测试应遵循《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。该标准明确要求风管安装完成后，需根据设计压力进行漏风量测试并记录，确保测试过程及结果符合国家规定的验收要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“风管漏风量测试应遵循哪个国家标准？”根据提供的参考内容，首先我要找到相关的信息。\n\n在参考内容中，7.4.1节提到：“风管安装完成后，应根据风管的设计压力进行漏风量测试，并做相应记录，并应符合现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。”这里明确指出漏风量测试需要符合GB50243标准。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分提到不同的标准。比如在8.1.2节，提到了GB55020、GB50243和GB50242，但这些都是关于给水排水系统的，与风管漏风量测试无关。其他部分如8.3.2和8.3.3提到的压力试验和灌水试验也引用了不同的标准，但同样不涉及风管漏风量测试。\n\n因此，唯一相关的是7.4.1中提到的GB50243。用户的问题明确问的是风管漏风量测试的标准，而参考内容中只有这一处直接相关。需要确保答案准确，不添加其他信息，比如不提及GB55020或其他标准，除非有直接关联，但这里没有。\n\n所以最终答案应该是《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-29e3eadbedce452d9c1dc188d3ac8f34: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n电气装置的检查项目包括哪些具体内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-eb78a27e924f472d80331ff80cdefd07.
INFO 07-18 18:04:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-29e3eadbedce452d9c1dc188d3ac8f34.
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INFO 07-18 18:04:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cc314a352e66477691c6a966596f0ede: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n冷热水管道安装后，压力试验合格后应进行什么步骤\n\n## 答案\n冷热水管道安装后，压力试验合格后应立即进行保温施工。保温施工需严格遵循以下要求：首先，选用的保温材料材质及规格型号必须符合设计规定；其次，保温层铺设应保持平整密实，确保与管道紧密贴合；随后，防潮层需直接覆盖在保温层表面，并保证密封性良好，防止潮气渗透；最后，表面层应处理得光滑平整，且不得产生粉尘，以满足洁净环境需求。这一系列步骤需在压力试验合格后连续完成，确保管道系统的保温性能和整体施工质量。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“冷热水管道安装后，压力试验合格后应进行什么步骤”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的8.2节管道安装中，8.2.7条提到：“冷热水管道安装完毕应先进行压力试验，试验合格后进行保温施工。” 这里明确说明了压力试验合格后的下一步是保温施工。此外，8.2.8条详细描述了保温施工的要求，包括保温材料的规格、铺设方式、防潮层和表面层的处理。因此，答案应包含这两个步骤：首先进行保温施工，然后按照具体要求处理保温层、防潮层和表面层，确保符合设计规范。\n\n需要确认是否有其他相关部分，比如试验与验收部分。在8.3.2中提到压力试验的方法，但用户的问题是关于试验后的步骤，所以主要依据8.2.7和8.2.8。确保答案准确，不添加其他无关信息，如防腐处理或支架安装，这些属于其他步骤，不是压力试验后的直接下一步。因此，正确步骤是保温施工，接着是保温层的详细处理。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:24 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4be3da029bc54d978cef28bf412d1980: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n电线电缆的最小绝缘电阻值应达到多少？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:24 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4be3da029bc54d978cef28bf412d1980.
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INFO 07-18 18:04:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f620c77be63048088ca6fedd8da1cb1b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n空调系统调试前需要完成哪些设备的安装调试\n\n## 答案\n空调系统调试前需完成空调设备和新风设备的安装调试，并确保其调试合格。具体要求如下：  \n1. **空调设备**：包括空调机组、风柜、风机盘管等核心设备，需按设计规范完成安装，并进行单机运行测试，确保设备性能参数（如风量、温度、压力等）符合设计要求。  \n2. **新风设备**：包括新风机组、新风管道及风口等，需完成安装并调试，确保新风量、过滤效率、噪声控制等指标达标。  \n3. **单机调试**：在系统调试前，需先对上述设备进行独立运行测试，验证其运行稳定性及功能完整性，确保无机械故障或电气异常。  \n4. **验收准备**：调试完成后，需按标准附录C的要求逐项记录测试数据，并在交接验收时提交相关记录，作为系统调试的前提条件。  \n\n以上步骤均需符合《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的相关规定，确保调试工作具备完整的前置条件。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“空调系统调试前需要完成哪些设备的安装调试”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，7.4.2节提到空调系统调试应在空调设备、新风设备安装调试合格后进行。这里明确指出需要完成空调设备和新风设备的安装调试。接着，单机调试完毕后进行系统调试，所以可能还需要其他设备的单机调试，但根据问题，用户可能只关心调试前需要完成的设备。\n\n另外，7.5.1节提到施工验收按GB50243执行，但可能不直接相关。8.1.1和后续章节涉及给水排水系统，可能与空调系统的水管部分有关，但问题主要针对空调系统本身，所以可能不需要包括这些内容。\n\n需要确认是否还有其他设备被提及。比如，在8.2节的管道安装中，虽然涉及水泵、定压补水装置等，但这些可能属于给水排水系统，而不是空调系统的直接设备。不过，空调系统可能包含循环冷却水管道，所以是否需要包括这些设备的安装调试？\n\n但根据7.4.2的明确说明，调试前必须完成空调设备和新风设备的安装调试。因此，答案应直接引用这一点，不需要扩展其他可能相关的设备，除非参考内容中有明确说明。其他部分如管道安装可能属于施工验收的一部分，但问题特别针对调试前的设备安装调试，所以应专注于7.4.2提到的内容。\n\n总结：空调设备和新风设备的安装调试合格是空调系统调试的前提。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f620c77be63048088ca6fedd8da1cb1b.
INFO 07-18 18:04:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b1bef1cd02a0417dbfa12320271fd89a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n电涌保护器安装时对导线长度有何限制？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b1bef1cd02a0417dbfa12320271fd89a.
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INFO 07-18 18:04:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-3ef06d7a7d354f2b91a063cb7de6fd76: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n等电位连接需要满足哪些施工要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e5ab47e61dcb4e9a88cb991d8377bde0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n排水管灌水试验需要符合哪些国家标准？\n\n## 答案\n排水管灌水试验需符合《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242的有关规定。试验要求排水管流水畅通且不得渗漏，具体实施标准及验收方法应严格遵循上述两项国家标准的技术要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是排水管灌水试验需要符合哪些国家标准。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，8.3.3节提到了排水管应做灌水试验，并且需要符合现行国家标准《建筑给水排水与节水通用规范》GB 55020和《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB 50242的有关规定。这里明确列出了两个标准，所以答案里必须包含这两个。\n\n另外，用户可能想知道是否还有其他相关标准，但根据提供的资料，其他部分如空调系统的调试和验收提到了GB50243，但排水管灌水试验部分只提到了GB55020和GB50242。因此，答案不应包括其他未提及的标准。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。同时，按照要求，不能提到引用来源，直接给出标准名称和编号即可。检查是否有遗漏的信息，确认这两个标准是唯一的依据。然后，用自然流畅的语言整合成完整答案，确保符合所有约束条件。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e5ab47e61dcb4e9a88cb991d8377bde0.
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INFO 07-18 18:04:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8f0c2cbf7f5a43778da91b6b2bbc758a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n冷凝水排水管道的坡度应满足什么要求\n\n## 答案\n冷凝水排水管道的坡度应符合设计规定的坡度要求，并应坡向排泄方向，确保排水顺畅且无积水现象。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“冷凝水排水管道的坡度应满足什么要求”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n用户提供的参考内容中，第8.2.5条提到：“冷凝水排水管道的坡度应符合设计的规定，并应坡向排泄方向。” 这里明确指出坡度需要符合设计要求，并且要朝向排泄方向。其他部分可能没有更多关于坡度的具体数值或额外要求，所以答案应基于这一点。\n\n接下来，我需要确保答案准确且符合所有约束条件。用户要求答案必须基于给定内容，不能添加额外信息或引用来源。因此，我需要直接引用该条款的内容，不添加任何其他信息，比如设计规范的具体标准或数值，因为原文中没有给出具体数值，只提到符合设计规定。\n\n同时，答案需要充分详细，适合用于微调大模型训练，所以可能需要稍微扩展一点，但必须严格基于提供的文本。例如，可以强调坡度必须符合设计要求，并且方向正确，但不能假设设计中的具体数值。\n\n最后，检查是否遗漏了其他相关部分。比如，在8.3.3条提到了排水管的灌水试验，但和坡度无关。其他部分如管道安装、试验与验收等也没有提到坡度的具体数值，因此答案应仅限于8.2.5条的内容。\n\n总结：冷凝水排水管道的坡度必须符合设计规定的坡度，并且坡向应指向排泄方向。确保答案中没有引用任何文献或标准，只陈述事实。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-729990fd91b7498fbf39c3edc7f5d151: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n接地线在哪些特殊位置需要采取防腐措施？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cfeda2a95fcc4fde9c7fa6dac72daec1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电线电缆的最小绝缘电阻值应达到多少？\n\n## 答案\n电线电缆的最小绝缘电阻值应达到1 MΩ。根据施工验收标准中的规定，电线电缆的绝缘电阻测试需满足这一数值要求，以确保电气系统的安全性和可靠性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“电线电缆的最小绝缘电阻值应达到多少？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，第5.5.1条提到了测试项目，其中第三点提到电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。接着看表格，表5.5.1中序号3对应的项目是电线电缆，最小绝缘电阻值是1 MΩ。其他项目如开关、插座是5 MΩ，灯具是2 MΩ，电源箱、柜二次回路也是1 MΩ。但用户的问题明确问的是电线电缆，所以答案应该是1 MΩ。\n\n需要确认是否还有其他部分提到电线电缆的绝缘电阻，但根据提供的资料，只有表5.5.1中有明确数值。因此，答案应直接引用表格中的数值，确保准确无误，不添加其他信息或引用来源。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-aeee7afc981044d785353246bfeedd5a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n发电机组测试应包含哪些关键参数\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ad7d8ce2e5d84b9dba5e890a3564f41f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电气装置的检查项目包括哪些具体内容\n\n## 答案\n电气装置的检查项目包括以下具体内容：  \n1. **技术文件完整性**：电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全；  \n2. **规格与安装符合性**：电气装置的规格型号、安装方式是否符合设计要求；  \n3. **线缆检查**：线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志及保护措施是否符合设计要求；  \n4. **隐蔽工程记录**：隐蔽工程的验收记录是否完整；  \n5. **照明装置检查**：照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性是否符合设计要求；  \n6. **电源设备标识**：不同种类和特性的电源设备、供配电电缆是否具有明显区分的标志和标识。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于电气装置的检查项目具体包括哪些内容。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，在参考内容的5.5.1节里，检查项目有详细列出。用户需要的是这些具体内容，所以我要逐一提取这些点。第一条是电气装置、配件及附属技术文件是否齐全。第二条是规格型号和安装方式是否符合设计要求。第三条涉及线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志和保护。第四条是隐蔽工程验收记录。第五条是照明装置的规格型号、安装方式、外观质量以及开关的动作准确性与灵活性。第六条是不同电源设备和供配电电缆的标志和标识是否明显区分。\n\n接下来，我需要确保这些点都被准确无误地列出，并且用自然流畅的语言整合成一个完整的答案，不遗漏任何细节。同时，必须避免添加任何额外信息或引用来源。检查是否有其他部分可能涉及检查项目，但根据提供的资料，5.5.1节是主要部分，其他章节如防雷与接地系统可能不相关，所以不需要包括进去。\n\n确认每个点都正确对应参考内容，没有错误或遗漏。例如，第三条中的线缆部分需要详细说明各个子项，如相序、导通性等。第五条的照明装置部分要提到开关的动作准确性与灵活性。最后，确保答案结构清晰，分条列出，但用户可能希望用更连贯的段落形式，不过根据用户示例，可能分点更合适。不过用户给的示例答案是分点，所以应该保持一致。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-500ef880da57491c8c249271081fe50a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n不同类型的电涌保护器之间线缆长度有何规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:53 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 519.8 tokens/s, Avg generation throughput: 186.8 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:04:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-86bc1e8eca5f419a92a8bc6556515868: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n发电机组测试应包含哪些关键参数\n\n## 答案\n发电机组测试应包含以下关键参数：  \n1. **启动时间**：测试发电机组从启动到正常运行所需的时间；  \n2. **输出电压**：测量发电机组在负载下的电压是否符合设计要求；  \n3. **输出电流**：检测发电机组在负载下的电流值是否在规定范围内；  \n4. **频率**：验证发电机组输出的电频率（如50Hz或60Hz）是否稳定且符合标准。  \n\n以上参数需通过测试确保发电机组性能满足设计规范及系统需求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“发电机组测试应包含哪些关键参数”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的5.5.1节中，测试项目部分提到了发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率。这些参数是必须包含的。此外，检查项目中的线缆规格、相序、导通性等可能也相关，但用户的问题明确是关于发电机组测试的，所以应专注于测试项目里的内容。\n\n确认没有其他部分提到发电机组的其他参数，比如绝缘电阻测试表中的内容可能不适用。因此，答案应明确列出启动时间、输出电压、电流和频率这四个关键参数，确保准确且不遗漏。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7fd776a8ff784a77be1176e5a1c71813: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.5 施工验收\n5.5.1 检查及测试应包括下列规定：\n\n1 检查项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置、配件及其附属技术文件齐全；\n\n2)电气装置的规格型号、安装方式符合设计要求；\n\n3)线缆的规格型号、敷设方式、相序、导通性、标志、保护符合设计要求；\n\n4)隐蔽工程验收记录；\n\n5)照明装置的规格型号、安装方式、外观质量及开关动作的准确性与灵活性符合设计要求；\n\n6)不同种类和特性的电源设备、供配电电缆有明显区别的标志、标识。\n\n2 测试项目应包括下列内容：\n\n1)电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序；\n\n2)电线、电缆及电气装置的相序的正确性；\n\n3)发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率；\n\n4)不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间。\n\n3 电线、电缆及电气装置的电气绝缘测试应符合表5.5.1的要求。\n\n表5.5.1 电线、电缆及电气装置的最小绝缘电阻值  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>项目名称</td><td>最小绝缘电阻值\n(MΩ)</td></tr><tr><td>1</td><td>开关、插座</td><td>5</td></tr><tr><td>2</td><td>灯具</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>电线电缆</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>电源箱、柜二次回路</td><td>1</td></tr></table>\n\n5.5.2 在本标准第 5.5.1 条的规定检验及测试合格后, 应按本标准附录 A 填写, 并应在交接验收时提交。\n\n5.5.3 施工交接验收应符合本标准第 3.3.2 条的规定。\n\n![](images/228367357815342716f805cdaec29d3c7ea787b16b693ddfb64285cfff58840b.jpg)\n\n# 6 防雷与接地系统\n\n\n# 6.1 一般规定\n6.1.1 数据中心防雷与接地系统的施工及验收应包括防雷与接地装置的施工及验收。\n\n6.1.2 数据中心防雷与接地系统施工及验收除应满足设计要求外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303、《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343和《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601的有关规定。\n\n6.1.3 数据中心防雷与接地系统施工中采用的器材，应有检验报告及合格证书。\n\n# 6.2 防雷与接地装置\n6.2.1 电涌保护器的安装应符合下列规定：\n\n1 安装电涌保护器时，安装位置和使用环境应符合技术要求；2 安装应牢固，接线应可靠，电涌保护器两端连接导线应短而直，不要形成环路、急弯或扭折；3 电涌保护器两端连接导线长度不宜大于  $0.5\\mathrm{m}$ ；4 当受条件限制电涌保护器两端连接导线长度大于  $0.5\\mathrm{m}$  时，可采用V形接线方式；5 安装多级电涌保护器时，间隙型电涌保护器（T1型）和限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不宜小于  $10\\mathrm{m}$ ；两级限压型电涌保护器（T2型）之间的线缆长度不应小于  $5\\mathrm{m}$ 。\n\n6.2.2 数据中心区域内外露的不带电的金属物应与建筑物进行等电位联结并接地。\n\n6.2.3 接地装置设置形式应符合设计要求，焊接应无虚焊。连接\n\n处不应松动、脱焊、接触不良，并应采取防腐措施。接地体埋设位置和深度应符合设计要求。接地引下线应固定牢固。\n\n6.2.4 接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。\n\n6.2.5 等电位连接应符合下列规定：\n\n1 可采用焊接、熔接或压接；2 焊接、熔接或压接的金属表面应进行处理，使金属表面裸露；3 连接处应无毛刺、明显伤痕，安装应平整、连接牢固；4 连接处应进行防腐处理。\n\n# 6.3 接地线\n6.3.1 接地线安装应符合下列规定：\n\n1 接地线不得有机械损伤；2 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管；3 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施；4 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍；5 接地线的敷设应平直、整齐。转弯时，弯曲半径应符合本标准表5.3.2的规定；6 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n6.3.2 在雷电防护区的界面处应安装等电位接地端子板，并应符合下列规定：\n\n1 材料规格型号应符合设计要求，并应与接地装置连接；2 接地端子应做明显标记，接地线沿长度方向应用黄绿相间的条纹进行标记。6.3.3 每个电气装置的接地应以单独的接地线就近与接地干线或接地网相连接，不得串接。\n\n## 问题\n接地电阻不达标时应采取哪些降阻措施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1244d0d8c7984a62b5d6d9708c12dd41: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电涌保护器安装时对导线长度有何限制？\n\n## 答案\n电涌保护器安装时，其两端连接导线的长度应符合以下限制：  \n1. **常规要求**：电涌保护器两端连接导线的长度不宜大于 **0.5米**，且导线应短而直，避免形成环路、急弯或扭折。  \n2. **特殊情况**：当受条件限制导致导线长度超过 **0.5米** 时，可采用 **V形接线方式** 以满足要求。  \n3. **多级保护器间距**：  \n   - **间隙型电涌保护器（T1型）** 与 **限压型电涌保护器（T2型）** 之间的线缆长度不宜小于 **10米**；  \n   - **两级限压型电涌保护器（T2型）** 之间的线缆长度不应小于 **5米**。  \n\n以上要求旨在确保电涌保护器的有效性和系统的安全性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户关于电涌保护器安装时导线长度限制的问题。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的6.2.1节中，提到了电涌保护器的安装规定。具体来说，第3点明确指出电涌保护器两端连接导线长度不宜大于0.5米。接着，第4点提到如果受条件限制导线长度超过0.5米，可以采用V形接线方式。此外，第5点还提到多级电涌保护器之间的线缆长度要求：T1型和T2型之间不应小于10米，而两级T2型之间不应小于5米。\n\n我需要确保答案涵盖这些要点，特别是0.5米的限制和V形接线的替代方案，以及多级保护器之间的距离要求。同时，必须严格按照用户的要求，不添加任何引用或来源信息，只给出直接答案。还要检查是否有其他相关细节，比如导线的布置方式，如避免环路、急弯或扭折，但用户的问题主要关注长度限制，所以可能不需要这些额外信息，但如果有相关的内容，应该包含进去。\n\n确认所有信息都来自参考内容，没有遗漏或错误。然后组织语言，确保自然流畅，符合用户要求的详细和准确。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:04:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-21d86e1e1d644960bb49d4914053a6a1: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n接地装置的安装位置和埋设深度应符合什么要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:04:55 [engine.py:310] Added request chatcmpl-21d86e1e1d644960bb49d4914053a6a1.
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INFO 07-18 18:05:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c3d7dff8aa8a4ff0b3b2cb988f20711d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n等电位连接需要满足哪些施工要求\n\n## 答案\n等电位连接需满足以下施工要求：  \n1. **连接方式**：采用焊接、熔接或压接，确保连接牢固可靠。  \n2. **金属表面处理**：焊接、熔接或压接的金属表面需进行处理，使金属表面裸露，无氧化层或杂质。  \n3. **连接质量要求**：连接处不得有毛刺、明显伤痕，安装应平整，连接部位需牢固，避免松动或接触不良。  \n4. **防腐处理**：连接处应进行防腐处理，防止腐蚀导致导电性能下降或结构损坏。  \n5. **等电位联结范围**：数据中心区域内外露的不带电金属物应与建筑物进行等电位联结并接地，确保所有金属构件电位一致。  \n6. **接地线连接**：每个电气装置的接地应通过单独的接地线就近与接地干线或接地网连接，禁止串接，以保证接地可靠性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“等电位连接需要满足哪些施工要求”。首先，我要仔细阅读用户提供的参考内容，找到相关部分。\n\n用户提供的参考内容中，第6.2.5节专门讲了等电位连接的规定。我需要仔细分析这一部分，提取关键点。首先，6.2.5条目下有五个子项，每个子项都列出了具体的施工要求。\n\n第一条提到连接方式可以采用焊接、熔接或压接。这说明施工时需要选择合适的连接方法。第二条指出金属表面需要处理，确保裸露，这可能涉及到清洁和处理金属表面，去除氧化层或其他杂质。第三条要求连接处无毛刺和伤痕，安装平整牢固，这涉及到施工的细致程度和质量检查。第四条提到防腐处理，说明连接处需要采取措施防止腐蚀，延长使用寿命。\n\n此外，参考内容中6.2.2条提到数据中心区域内外露的金属物应与建筑物等电位联结并接地，这可能属于等电位连接的一部分，但用户的问题集中在施工要求，所以可能需要包括这一点作为补充。\n\n还需要注意其他相关部分，比如接地线的安装要求（6.3.1）是否与等电位连接有关联，但用户的问题明确是等电位连接，所以可能不需要涉及接地线的其他部分，除非有直接关联。\n\n确认所有信息都来自参考内容，没有遗漏或添加。需要确保每个要求都准确对应到原文，不使用任何外部知识。最后，将提取的信息整合成连贯的答案，确保覆盖所有提到的施工要求，结构清晰，适合用于微调数据集。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-70a1a64d704e41d99be86ae7a516617e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地装置的安装位置和埋设深度应符合什么要求\n\n## 答案\n接地装置的安装位置和埋设深度应符合设计要求。具体包括：接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度需严格遵循设计文件的规定，确保与设计图纸和技术参数一致。同时，隐蔽工程需在施工过程中进行随工检查，并做好详细的施工记录，以验证实际安装是否符合设计要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于接地装置的安装位置和埋设深度应符合什么要求。首先，我需要回顾提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容中，6.4.1条第一点明确提到接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求。所以答案应该直接引用这一点，说明安装位置和埋设深度需要符合设计要求。同时，可能还需要提到其他相关点，比如隐蔽工程的施工记录，电涌保护器的规格型号，接地线的规格等，但用户的问题只关注安装位置和埋设深度，所以其他信息可能不需要包含。\n\n不过，用户的问题可能希望答案尽可能详细，但根据约束条件，必须基于给定内容，不能添加额外信息。因此，答案应严格依据6.4.1条第1点，指出安装位置和埋设深度需符合设计要求，不需要扩展其他条款。需要确保答案准确，不添加其他内容，比如接地电阻值虽然也是6.4.1条的内容，但用户的问题没有提到，所以不应包含进去。确认答案只针对安装位置和埋设深度，符合设计要求即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-15eedfecb6264d8baaa8b71685e4d9a9: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n空调设备安装时，机组与基座之间需要采取哪些措施？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-617d221ef4884fbdacc6def5b91daebc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n不同类型的电涌保护器之间线缆长度有何规定\n\n## 答案\n不同类型的电涌保护器之间线缆长度的规定如下：  \n1. 间隙型电涌保护器（T1型）与限压型电涌保护器（T2型）之间，线缆长度不宜小于10米；  \n2. 两级限压型电涌保护器（T2型）之间，线缆长度不应小于5米。  \n此外，当电涌保护器两端连接导线长度超过0.5米时，可采用V形接线方式以满足安装要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于不同类型电涌保护器之间线缆长度的规定。我需要从提供的参考内容中找到相关的信息。首先，我回忆一下参考内容的结构，特别是第6.2.1条，因为这部分提到了电涌保护器的安装要求。\n\n在6.2.1条中，确实有关于线缆长度的规定。具体来说，当安装多级电涌保护器时，间隙型（T1型）和限压型（T2型）之间的线缆长度不宜小于10米，而两级限压型（T2型）之间的线缆长度不应小于5米。此外，如果电涌保护器两端的连接导线长度超过0.5米，可以采用V形接线方式。不过用户的问题是关于不同类型之间的线缆长度，所以重点应该放在T1和T2之间以及T2和T2之间的规定。\n\n需要确保答案准确，不遗漏任何细节。同时，用户要求答案必须基于给定内容，不能添加其他信息。所以只需要提取这两个具体数值，并明确说明是针对不同类型的电涌保护器之间的线缆长度。另外，不需要提到其他部分，比如导线长度超过0.5米的情况，除非问题涉及，但这里用户的问题明确是不同类型之间的长度，所以只关注那两个规定即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:13 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2b15302e55fb4f8fa66a15089fd42586: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n镀锌钢板风管制作时，表面处理和接缝方式有何具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-affa681c42ea4782b7de04f2f9ed8abd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地电阻不达标时应采取哪些降阻措施\n\n## 答案\n接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。具体措施包括：通过增加接地极数量、延长接地体埋设长度或采用多根接地极并联等方式改善接地效果（物理措施）；或通过在接地体周围回填具有良好导电性能的材料（如降阻剂、膨润土等）以降低土壤电阻率（化学措施）。同时需确保接地装置的焊接质量、连接可靠性及防腐处理符合规范要求，接地体埋设位置和深度严格按设计执行。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是接地电阻不达标时应该采取哪些降阻措施。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，特别是关于防雷与接地系统的部分。\n\n在参考内容中，6.2.4条明确提到，当接地电阻值无法满足设计要求时，应采取物理或化学降阻措施。这里的关键点是“物理或化学降阻措施”，但具体有哪些措施呢？原文并没有详细展开，只提到了这两个方向。不过，根据常见的工程实践，物理措施可能包括增加接地极的数量、延长接地体、使用降阻剂等；化学措施可能涉及使用导电材料或化学添加剂来改善土壤的导电性。但根据用户的要求，答案必须严格基于给定内容，不能添加额外信息。所以，虽然可能有其他方法，但根据提供的资料，只能提到物理或化学降阻措施，而无需具体说明。\n\n需要确认是否有其他相关条款。比如在6.2.3条中提到接地装置设置形式应符合设计要求，焊接无虚焊，连接处防腐，埋设位置和深度符合设计，但这些属于施工要求，不是降阻措施。6.3.1条关于接地线安装的要求，如防腐措施，但同样不属于降阻措施。\n\n因此，答案应严格依据6.2.4条的内容，指出应采取物理或化学降阻措施，不添加其他内容。确保不遗漏任何必要的信息，同时不包含未提及的细节。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c09c5a66f2a54924ad7f458992345b83: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n哪些情况下矩形风管需要采取加固措施？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8d7ba72fb16f4c91b1e0eb92851e8313: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地线在哪些特殊位置需要采取防腐措施？\n\n## 答案\n接地线在以下特殊位置需要采取防腐措施：  \n1. **存在化学腐蚀的区域**：当接地线经过可能接触腐蚀性物质的环境时，必须采取防腐处理以防止金属腐蚀。  \n2. **跨越建筑物伸缩缝、沉降缝的位置**：接地线在跨越此类结构缝时，需弯成弧状，且弧长为缝宽的1.5倍，同时需确保该区域的防腐处理。  \n3. **焊接连接部位**：接地线的焊接点必须牢固且无虚焊，并需对焊接部位进行防腐处理，以防止因环境因素导致的金属腐蚀。  \n4. **穿越墙壁、楼板的位置**：接地线在穿越墙壁或楼板时，应加装保护套管，此措施虽主要用于防止机械损伤，但若环境存在腐蚀性，需额外采取防腐措施。  \n\n以上位置均需根据实际环境条件，结合设计要求和规范，综合实施防腐处理。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“接地线在哪些特殊位置需要采取防腐措施？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，关于接地线的防腐措施，主要出现在第6.3.1条。这里提到：\n\n1. 接地线在有化学腐蚀的位置应采取防腐措施。\n2. 接地线穿越墙壁、楼板时应加装保护套管。\n3. 在跨越建筑物伸缩缝、沉降缝处，接地线应弯成弧状，弧长宜为缝宽的1.5倍。\n4. 接地线的连接宜采用焊接，焊接应牢固、无虚焊，焊接部位应进行防腐处理。\n\n不过，用户的问题是关于“特殊位置”的防腐措施，所以需要明确哪些位置属于特殊位置。根据内容，有化学腐蚀的位置、穿越墙壁楼板的位置、跨越伸缩缝和沉降缝的位置，以及焊接部位都属于需要防腐的情况。\n\n需要注意的是，第6.3.1条中的第2点提到穿越墙壁、楼板时加装保护套管，这可能也是一种防腐措施，但更主要是保护接地线不受机械损伤。不过，如果这些位置存在化学腐蚀的可能，可能也需要防腐。但原文中明确提到“有化学腐蚀的位置”需要防腐，而穿越墙壁楼板可能属于一般情况，但如果有腐蚀性环境，可能需要额外处理。\n\n另外，第6.3.1条第4点提到接地线的敷设应平直、整齐，转弯时弯曲半径符合规定，这可能不涉及防腐。而第6.3.3条提到每个电气装置的接地应单独连接，这可能不相关。\n\n总结下来，需要防腐的特殊位置包括：有化学腐蚀的位置、跨越伸缩缝和沉降缝处，以及焊接部位。此外，可能还有在穿越墙壁、楼板时加装保护套管，但原文中是否明确将其列为防腐措施呢？根据原文，第6.3.1条第2点是“应加装保护套管”，这可能属于机械保护而非防腐，但如果有化学腐蚀，可能需要同时采取防腐措施。不过，用户的问题可能只需要直接引用原文中明确提到的防腐措施。\n\n因此，答案应包括：有化学腐蚀的位置、跨越伸缩缝和沉降缝处，以及焊接部位。需要确保这些信息准确无误，并且完全基于提供的参考内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-02f9e493d7674a61bfed975cc8098602: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n防火阀安装后应满足哪些性能要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:34 [logger.py:39] Received request chatcmpl-98b8153754bd4c67bd0af5e42249098b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n镀锌钢板风管制作时，表面处理和接缝方式有何具体要求\n\n## 答案\n镀锌钢板风管制作时，表面处理要求包括：风管表面应保持平整，不得存在氧化、腐蚀等缺陷；若加工过程中导致镀锌层损坏，需在破损处涂刷两遍防锈漆进行修复。接缝方式应采用咬口连接，板材拼接时咬口缝需错开布置，严禁出现十字形拼接缝。风管内表面须确保平整光滑，并在安装前完成内表面的清洁处理。对于角钢法兰连接的风管，法兰密封垫应选用不透气、不起尘且具备弹性的材料，安装时需保证密封严密，同时避免因紧固操作导致密封垫受损。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于镀锌钢板风管制作时的表面处理和接缝方式的具体要求。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，在7.3.2节中提到了镀锌钢板制作风管的要求。表面处理方面，要求表面平整，没有氧化和腐蚀现象。如果镀锌层损坏，需要涂两遍防锈漆。接缝方式方面，接缝应采用咬口方式，板材拼接的咬口缝要错开，不能有十字拼接缝。此外，风管内表面需要平整光滑，并在安装前进行清洁处理。法兰连接部分，密封垫要选用不透气、不起尘、有弹性的材料，且法兰密封垫的安装要严密，不能损坏。\n\n需要确保答案覆盖所有这些点，同时按照用户的要求不提及引用来源，用自然流畅的语言整合信息。检查是否有遗漏的关键点，比如内表面清洁和法兰密封垫的材料要求。确认所有信息都来自给定内容，没有添加额外信息。最后，组织这些点成连贯的回答，确保准确性和详细性。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:34 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 150.6 tokens/s, Avg generation throughput: 216.1 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:05:34 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f1412896bf894317aa075390d09f2d37: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n电动调节阀的执行器应具备哪些功能特性\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:34 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f1412896bf894317aa075390d09f2d37.
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INFO 07-18 18:05:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a26e06c87d3e4eb8a1ee6e6668d94dec: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 6.4 施工验收\n6.4.1 验收检测应符合下列规定：\n\n1接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度应符合设计要求；\n\n2隐蔽工程应随工检查并做好施工记录；\n\n3验证电涌保护器的规格型号应符合设计要求，检查电涌保护器安装位置、安装方式应符合技术要求；\n\n4接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方法应符合技术要求；\n\n5等电位连接金属带的规格型号、敷设方法应符合技术要求；\n\n6接地装置的接地电阻值应符合设计要求。\n\n6.4.2 防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。\n\n6.4.3 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的规定。\n\n# 7空调系统\n\n\n# 7.1 一般规定\n7.1.1 数据中心空调系统施工及验收应包括空调系统设备安装、风管与部件制作与安装、系统调试及验收。\n\n7.1.2 空调系统的施工及验收，除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《通风与空调工程施工规范》GB50738与《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定。\n\n7.1.3 空调系统的管道、设备、部件及管道的标识制作与安装应符合设计要求。\n\n# 7.2 空调设备安装\n7.2.1 空调设备安装前，应根据设计要求及设备技术文件要求，完成空调设备基座的制作与安装。\n\n7.2.2 空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。\n\n7.2.3 空调设备的安装位置应符合设计要求，并应满足冷却风循环空间要求。\n\n7.2.4 分体式空调机，连接室内机组与室外机组的气管和液管，应按设备技术要求进行安装。气管与液管为硬紫铜管时，应按设计位置安装存油弯和防振管。\n\n7.2.5 专用空调机组安装应符合下列规定：\n\n1 采用下送风时，送风口与底座、地板或隔墙接缝处应采取密封措施；\n\n2 与冷却水、冷冻水管道连接处应采取防漏、防结露和保温措施；\n\n3 蒸发冷却空调进风口、排风口应配防护网。\n\n7.2.6 组合式空调机组，设备与风管的连接处宜采用柔性连接，并应采取加固与保温措施。\n\n# 7.3 风管、风管部件制作与安装\n7.3.1 空调系统风管部件应包含风阀、风罩、风口、过滤器、消声器等部件。\n\n7.3.2 镀锌钢板制作风管应符合下列规定：\n\n1 表面应平整，不应有氧化、腐蚀等现象。加工风管时，镀锌层损坏处应涂两遍防锈漆；\n\n2 风管接缝宜采用咬口方式。板材拼接咬口缝应错开，不得有十字拼接缝；\n\n3 风管内表面应平整光滑，在风管安装前应对内表面进行清洁处理；\n\n4 对于用角钢法兰连接的风管，风管与法兰的连接应严密，法兰密封垫应选用不透气、不起尘、具有一定弹性的材料，紧固法兰时不得损坏密封垫；\n\n5 风管法兰制作应符合设计要求，并应按现行国家标准《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243的有关规定执行。\n\n7.3.3 当矩形风管符合下列情况之一时应采取加固措施：\n\n1 无保温层的长边边长大于  $630\\mathrm{mm}$\n\n2 有保温层的长边边长大于  $800\\mathrm{mm}$ ，管段长度大于  $1250\\mathrm{mm}$\n\n3 低压风管单边平面面积大于  $1.2\\mathrm{m}^2$ ，中、高压风管大于  $1.0\\mathrm{m}^2$ 。\n\n7.3.4 金属法兰的焊缝应严密、熔合良好、无虚焊。法兰平面度的允许偏差应为  $\\pm 2\\mathrm{mm}$ ，孔距应一致，并应具有互换性。\n\n7.3.5 风管与法兰的铆接应牢固，不得脱铆和漏铆。风管管口处翻边应平整、紧贴法兰，宽度不应小于  $6\\mathrm{mm}$ 。法兰四角处的咬缝\n\n不得开裂和有孔洞。\n\n7.3.6 风管支架、吊架在安装前应进行防锈处理，其明装部分应增添一遍面漆。\n\n7.3.7 固定风管时，不宜在风管连接处、风阀安装处及传感器的安装点设置固定支架。\n\n7.3.8 风管及相关部件安装应牢固可靠，安装完成后应进行相关工序检验。\n\n7.3.9 防火阀、风口、过滤器、消声器应按设计位置安装，并应安装可靠，过滤器应便于更换。\n\n7.3.10 防火阀应符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930有关的规定。防火阀应有产品合格证。\n\n7.3.11 防火阀安装应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密。阀门驱动装置动作应正确、可靠。\n\n7.3.12 手动调节阀的安装应牢固可靠、启闭灵活、调节方便。\n\n7.3.13 电动调节阀应能在全程范围内自由调节，且安装牢固。电动阀执行器动作应准确可靠、调节灵活。\n\n7.3.14 新风口、排风口应安装防护装置。\n\n7.3.15 保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 问题\n风管保温施工应在何时进行？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5ee7cede6a9f48be8d3c1e48fb1b5268: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防雷与接地装置验收记录应按照什么标准填写\n\n## 答案\n防雷与接地装置验收记录应按照本标准附录的要求填写，并在交接验收时提交。具体要求包括：接地装置的结构、材质、安装位置、埋设间距及深度需符合设计要求；隐蔽工程需随工检查并留存施工记录；电涌保护器的规格型号、安装位置及方式需符合技术要求；接地线的规格型号、敷设方法及其与等电位金属带的连接方式需满足技术规范；等电位连接金属带的规格型号及敷设方法需符合技术要求；接地电阻值必须达到设计规定的标准。验收记录的填写需严格遵循上述内容，并作为交接验收的必备文件。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“防雷与接地装置验收记录应按照什么标准填写”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，用户提供的资料里有第6.4节关于施工验收的内容。特别是6.4.2条提到：“防雷与接地装置验收记录按本标准附录书填写，并应在交接验收时提交。”这里明确指出验收记录应按照“本标准附录”来填写。不过，用户的问题可能需要更具体的答案，但根据提供的资料，并没有提到附录的具体名称或编号，只提到“本标准附录书”。可能这里的“附录书”是笔误，应为“附录”或某个具体的附录编号，但根据现有信息，只能依据原文回答。\n\n需要确认是否有其他部分提到相关标准。例如，在7.1.2中提到空调系统施工需符合GB50738和GB50243，但用户的问题是关于防雷与接地的，所以这部分可能不相关。因此，答案应严格基于6.4.2条的内容，即按照“本标准附录”填写。但用户可能希望更明确的答案，不过根据提供的资料，没有更多信息，所以必须严格按照原文回答，不能添加其他内容。\n\n总结：答案应指出防雷与接地装置验收记录应按照本标准附录填写，并在交接验收时提交。确保不添加其他信息，如附录的具体名称，因为原文未提及。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a26e06c87d3e4eb8a1ee6e6668d94dec.
INFO 07-18 18:05:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5ee7cede6a9f48be8d3c1e48fb1b5268.
INFO 07-18 18:05:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0ce7ad87b5114ba1babea568a1ebb313: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n空调设备安装时，机组与基座之间需要采取哪些措施？\n\n## 答案\n空调设备安装时，机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。具体要求包括：  \n1. 在机组与基座之间设置减振装置，以减少设备运行时的振动传递；  \n2. 采用降噪材料或结构设计，降低设备运行产生的噪声；  \n3. 确保机组与基座的连接部位固定牢固，防止设备在运行过程中发生位移或松动。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“空调设备安装时，机组与基座之间需要采取哪些措施？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容的7.2节“空调设备安装”中，7.2.2条明确提到：“空调设备安装时，在机组与基座之间应采取降噪、减振措施，并应固定牢靠。” 这里的关键点包括降噪、减振以及固定牢靠。我需要确保答案涵盖这三个方面，并且不添加其他无关的信息。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款可能涉及这个问题。比如，其他小节是否有提到安装时的措施？比如7.2.1提到基座的制作与安装，但用户的问题是关于机组与基座之间的措施，所以主要依据7.2.2。其他条款如7.2.3提到安装位置符合设计要求，但用户的问题不涉及位置，所以不需要包含。\n\n需要确保答案准确，不遗漏任何必要的信息。根据7.2.2，必须包括降噪、减振和固定牢靠这三个措施。此外，答案需要详细且适合用于微调数据集，所以可能需要稍微展开，但不要超出原文内容。\n\n最后，按照要求，答案不能提及引用来源，直接给出最终结论。因此，整合信息后，答案应明确指出降噪、减振措施以及固定牢靠这三个点。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4df34ba7ee63489fb0463d25e6cfcc66: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n活动地板铺设前需要进行哪些准备工作？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:36 [engine.py:310] Added request chatcmpl-0ce7ad87b5114ba1babea568a1ebb313.
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INFO 07-18 18:05:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8142e9ce2b79456daf435336e5406051: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n哪些情况下矩形风管需要采取加固措施？\n\n## 答案\n矩形风管需要采取加固措施的情况包括以下三种情形：  \n1. 无保温层的矩形风管，其长边边长大于630mm；  \n2. 有保温层的矩形风管，其长边边长大于800mm且管段长度大于1250mm；  \n3. 低压风管单边平面面积大于1.2㎡，中压或高压风管单边平面面积大于1.0㎡。  \n\n上述条件满足任意一项时，均需对风管采取加固处理。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“哪些情况下矩形风管需要采取加固措施？”首先，我得仔细查看提供的参考内容，特别是第7.3.3条，因为这部分提到了矩形风管加固的情况。\n\n根据参考内容，7.3.3条列出了三种情况：无保温层的长边边长大于630mm；有保温层的长边边长大于800mm且管段长度大于1250mm；低压风管单边平面面积大于1.2平方米，中高压风管大于1.0平方米。我需要确保这些信息准确无误，并且没有遗漏其他相关条件。\n\n接下来，我需要将这些条件用自然流畅的语言组织起来，确保每个条件都清晰明确，同时符合用户的要求，不提及任何引用或来源。还要检查是否所有必要的信息都包含在内，比如不同情况下的具体数值和条件组合。确认没有添加额外信息，只基于提供的参考内容。最后，确保答案结构合理，易于理解，适合用于微调数据集。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:39 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8142e9ce2b79456daf435336e5406051.
INFO 07-18 18:05:39 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 1274.2 tokens/s, Avg generation throughput: 163.5 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:05:39 [logger.py:39] Received request chatcmpl-85aa0a9a39af471da10386596468e5aa: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n防静电活动地板安装后需满足什么性能要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:39 [engine.py:310] Added request chatcmpl-85aa0a9a39af471da10386596468e5aa.
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INFO 07-18 18:05:43 [logger.py:39] Received request chatcmpl-bdb80b6c1f67441a9bdf048e8dceffcf: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防火阀安装后应满足哪些性能要求\n\n## 答案\n防火阀安装后应满足以下性能要求：  \n1. 安装牢固可靠，确保在火灾情况下不会因振动或外力脱落；  \n2. 启闭操作灵活，能够根据需要正常开启或关闭；  \n3. 关闭时密封严密，有效阻隔烟气和火势蔓延；  \n4. 阀门驱动装置动作准确、可靠，确保在火灾信号触发后能及时响应并执行关闭动作；  \n5. 符合现行国家标准《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930的规定，并具备产品合格证明文件。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“防火阀安装后应满足哪些性能要求”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到与防火阀相关的部分。\n\n在参考内容中，7.3.10到7.3.12提到了防火阀的要求。7.3.10指出防火阀应符合国家标准GB15930，并有产品合格证。7.3.11提到安装后应牢固可靠、启闭灵活、关闭严密，驱动装置动作正确可靠。7.3.12则是关于手动调节阀的安装要求，但用户问题针对的是防火阀，所以可能不需要这部分。\n\n另外，7.3.9提到防火阀应按设计位置安装并安装可靠，但用户问的是性能要求，所以可能更关注7.3.11的内容。需要确保答案涵盖所有相关点，如牢固性、启闭灵活性、关闭严密性以及驱动装置的正确动作。同时，必须符合国家标准和有合格证，这也是性能的一部分。\n\n检查是否有其他相关条款，比如7.3.14提到新风口、排风口的防护装置，但可能不直接关联防火阀的性能。确认没有遗漏后，将这些点整合成自然流畅的答案，确保准确且符合用户要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:43 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d027344998814a009fed8d9424505fc9: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n金属饰面板安装时与墙面、柱面应保留多大的间隙？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-79078b035f4f49ac87e198acf4e04704: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n门窗安装前需要检查哪些具体内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-de56d668795e484faaf947bd5452539c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n风管保温施工应在何时进行？\n\n## 答案\n风管保温施工应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“风管保温施工应在何时进行？”根据提供的参考内容，首先我要仔细查找相关部分。\n\n在参考内容中，用户提供的资料里有第7章关于空调系统的内容，特别是7.3节风管、风管部件制作与安装。在7.3.15条中提到：“保温应在风管检验合格后进行，并应符合设计要求。”这里明确指出了保温施工的时间点是在风管检验合格之后。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关部分提到保温施工的时间。检查其他小节，比如施工验收部分（6.4节）主要涉及接地装置和防雷验收，与风管保温无关。空调设备安装（7.2节）和风管部件制作（7.3.1-7.3.14）中没有提到保温的具体时间，只有7.3.15明确说明。\n\n因此，答案应直接引用7.3.15的规定，指出风管保温施工应在风管检验合格后进行，并符合设计要求。需要确保答案准确，不添加额外信息，也不遗漏关键点。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e322f1ad213c4b628c55928c994d0077: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n塑钢门窗在存放时有哪些温度限制\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:52 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e322f1ad213c4b628c55928c994d0077.
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INFO 07-18 18:05:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9445f0142f0445029671725fd0ad59a9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防静电活动地板安装后需满足什么性能要求？\n\n## 答案\n防静电活动地板安装后，其防静电性能应符合设计要求。具体表现为地板表面的静电特性需满足设计规定的指标，确保在使用过程中能够有效防止静电积累，避免因静电引发的安全隐患或设备损坏。安装完成后，需通过相关检测验证其防静电性能是否达标，但具体检测方法和数值范围需依据设计文件或行业标准执行。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于防静电活动地板安装后需要满足什么性能要求。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容的4.5节活动地板中，4.5.10条明确提到：“防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。” 这说明安装后的防静电性能必须符合设计规范，这是直接相关的信息。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，其他部分是否提到防静电地板的其他性能要求？比如安装步骤、材料要求等。但根据提供的参考内容，其他条款主要涉及铺设条件、切割处理、支撑部件等，但没有提到防静电性能的其他方面，如电阻值范围、测试方法等。因此，答案应仅限于给出的信息，即符合设计要求。\n\n需要确保答案不添加额外信息，比如具体的电阻数值或测试标准，因为这些在参考内容中没有提到。用户可能希望答案准确且不包含推测内容。因此，正确的回答应直接引用4.5.10条的内容，明确防静电性能需符合设计要求，不涉及其他未提及的细节。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-da0637fe717f4353844d10452bff50c7: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.5 活动地板\n4.5.1 活动地板的铺设应在其他室内装修施工及设备基座安装完成后进行。4.5.2 建筑地面应干燥、坚硬、平整、不起尘。活动地板下空间的原建筑表面应进行清洁处理并做防尘涂覆，涂覆面不得起皮或龟裂。4.5.3 活动地板铺设前，应按设计标高及位置准确放线。沿墙单块地板的最小宽度不宜小于整块地板边长的1/4。\n\n4.5.4 活动地板铺设时应随时调整水平，遇到障碍物或不规则墙\n\n面、柱面时应按实际尺寸切割，相应位置应增加支撑部件。\n\n4.5.5 铺设风口地板和开口地板时，现场切割地板的切割面应光滑、无毛刺，并应进行防火、防尘处理。\n\n4.5.6 在原建筑地面铺设保温材料的品种、规格型号应符合设计要求，铺设应严密、平整，粘接牢固。\n\n4.5.7 在搬运、储藏、安装活动地板过程中，应做好装饰面和边角的保护，并应保持装饰面的清洁。\n\n4.5.8 在活动地板上安装设备时，应对地板装饰面进行防护。\n\n4.5.9 活动地板的安装应牢固可靠，结构完整，地板高度大于 $600\\mathrm{mm}$  时宜增加辅助支撑部件。\n\n4.5.10 防静电活动地板安装后其防静电性能应符合设计要求。\n\n# 4.6 内墙、顶棚及柱面\n4.6.1 内墙、顶棚及柱面的处理应包括表面涂覆、壁纸及织物粘贴、装饰板材安装、饰面砖或石材等材料的铺贴。\n\n4.6.2 工程中的抹灰施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.3 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴应在墙面隐蔽工程完成后、吊顶板安装及活动地板铺设之前进行。\n\n4.6.4 表面涂覆、壁纸或织物粘贴、饰面砖或石材等材料的铺贴及施工质量应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.6.5 金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，与墙面、柱面应保留 $50\\mathrm{mm}$  以上的间隙，并应符合本标准第4.3.6条的有关规定。\n\n4.6.6 其他饰面板的安装应按本标准第4.3.5条执行，并应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n# 4.7 门窗及其他\n4.7.1 门窗及其他施工应包括门窗、门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢\n\n脚板等制作与安装。\n\n4.7.2 安装门窗前应进行下列检查：\n\n1 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量应符合设计要求，附件应齐全；\n\n2 门窗洞口位置、尺寸及安装面结构应符合设计要求。\n\n4.7.3 门窗的运输、存放应符合下列规定：\n\n1 木门窗应采取防潮措施，不得碰伤、沾污和暴晒；2 塑钢门窗安装、存放环境温度应低于  $50^{\\circ}C$  3 塑钢门窗存放处应远离热源；4 环境温度低于  $0^{\\circ}C$  时，塑钢门窗安装前应在室温下放置  $24h$  5 铝合金、塑钢、不锈钢门窗的保护贴膜在验收前不得损坏；6 在运输、存放铝合金、塑钢、不锈钢门窗时应稳定立放，并应用软质材料相隔；7 钢质防火门安装前不应拆除包装，并应存放在清洁、干燥的场所，不得磨损和锈蚀。\n\n4.7.4 各类门的安装应符合下列规定：\n\n1 安装位置应符合设计要求，并应平整、牢固；2 开闭方向应符合设计要求；3 推拉门与门框接缝应严密、推拉灵活；4 平开门与门框接缝应严密、开闭自如；5 自由门与门框的缝隙应一致。\n\n4.7.5 玻璃安装应按本标准第4.3.7条的有关规定执行。\n\n4.7.6 门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。\n\n4.7.7 门窗安装除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.7.8 门窗套、窗帘盒、暖气罩、踢脚板等制作与安装应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。其装饰面应光洁、平整、色泽一致、线条顺直、接缝严密，不得\n\n有裂缝、翘曲和损坏。\n\n## 问题\n门窗框与洞口间隙应填充什么材料并如何处理\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:05:59 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 443.4 tokens/s, Avg generation throughput: 226.7 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:05:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b85ddc1cd5234546961ad658a54ee1c8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n金属饰面板安装时与墙面、柱面应保留多大的间隙？\n\n## 答案\n金属饰面板安装时，与墙面、柱面应保留不少于50mm的间隙。安装需确保金属饰面板牢固、平直、稳定，同时该间隙要求需结合标准中关于饰面板安装的其他具体规定执行。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“金属饰面板安装时与墙面、柱面应保留多大的间隙？”根据提供的参考内容，我需要仔细查找相关部分。\n\n首先，用户提到的金属饰面板安装应该在参考内容的4.6节，因为4.6节是关于内墙、顶棚及柱面的处理。查看4.6.5条，里面明确提到金属饰面板安装应牢固、平直、稳定，并且与墙面、柱面应保留50mm以上的间隙。同时，还需要符合本标准第4.3.6条的有关规定。不过用户的问题只问到了间隙的大小，所以核心信息是50mm以上。\n\n需要确认是否有其他部分提到金属饰面板的间隙，但根据现有内容，4.6.5是唯一相关的地方。因此，答案应该是金属饰面板安装时与墙面、柱面应保留至少50mm的间隙。确保没有遗漏其他可能的条款，但根据提供的资料，这是唯一的明确数值。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:05:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-261eda98f9c0449789d40e72fdd5c231: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\n施工单位在施工过程中如何处理设计变更？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f882d13317f848fe82ddd167689869bb: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\n在无法避免的情况下，施工现场进行有水作业时应采取哪些措施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-df8f3c36b4ce40f49a0db050392f0941: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n门窗安装前需要检查哪些具体内容\n\n## 答案\n门窗安装前需检查以下具体内容：  \n1. 门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量是否符合设计要求，且附件应齐全；  \n2. 门窗洞口的位置、尺寸及安装面结构是否符合设计要求。  \n\n以上检查内容需逐一确认，确保门窗产品与设计图纸及施工要求完全匹配，同时洞口结构具备安装条件，避免因尺寸偏差或结构问题影响后续安装质量。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于门窗安装前需要检查哪些具体内容。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。首先，参考内容里有4.7节是关于门窗及其他施工的，里面提到了4.7.2条，这部分应该是关键。\n\n在4.7.2条里，列出了安装门窗前的检查内容。第一条提到门窗的品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量是否符合设计要求，附件是否齐全。第二条是关于门窗洞口的位置、尺寸及安装面结构是否符合设计要求。这两点应该都是必须检查的内容。\n\n我需要确保答案涵盖这两点，并且用自然流畅的语言整合起来，不遗漏任何细节。同时，不能添加其他无关的信息，比如其他章节的内容。还要注意用户要求答案中不能有引用文献的表述，所以直接陈述检查的具体内容即可。\n\n另外，用户可能希望答案足够详细，适合用于微调大模型训练，所以需要明确列出所有检查点，不使用模糊的词汇。例如，明确提到品种、规格型号、功能、尺寸、开启方向、平整度、外观质量，以及洞口的位置、尺寸和结构。同时，附件齐全也是重要的一点，不能漏掉。\n\n检查是否有其他相关部分，比如4.7.3条是关于运输和存放的，但问题只问安装前的检查，所以这部分不需要包括进去。确保答案只包含4.7.2条的内容，并且准确无误。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2d8588a8cbd74153ab1bc84dc27dcc4f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\n对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，施工时应采取哪些清洁措施？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:14 [engine.py:310] Added request chatcmpl-df8f3c36b4ce40f49a0db050392f0941.
INFO 07-18 18:06:14 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2d8588a8cbd74153ab1bc84dc27dcc4f.
INFO 07-18 18:06:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-31e294c2e3214c5faee9480fb60209cb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n门窗框与洞口间隙应填充什么材料并如何处理\n\n## 答案\n门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶进行密封处理。密封处需确保严密、均匀且外观美观，以达到良好的密封效果和装饰效果。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“门窗框与洞口间隙应填充什么材料并如何处理”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，4.7.6条明确提到：“门窗框与洞口的间隙应填充弹性材料，并用密封胶密封，密封处应严密、均匀、美观。” 这里提到了填充材料是弹性材料，然后用密封胶处理，并且密封处要符合严密、均匀和美观的要求。\n\n接下来，我需要确认是否还有其他相关部分。检查其他小节，比如4.7.7提到了门窗安装应符合国家标准，但具体到填充材料的处理，只有4.7.6有详细说明。因此，答案应基于这条内容。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。因此，必须严格按照4.7.6的描述，说明填充弹性材料并用密封胶密封，同时密封处的处理要求。\n\n最后，整合信息，用自然流畅的语言表达，不提及引用来源，直接给出答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:14 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b462cd98ad96490391fc9ee0480cf93d: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\n改建或扩建工程中，当需要改变原建筑结构或超过原设计荷载时，施工单位应如何处理\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a320d8d5052c4bb3801f3acf15efdf15: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n塑钢门窗在存放时有哪些温度限制\n\n## 答案\n塑钢门窗在存放时需满足以下温度限制：存放环境温度应低于50℃，且存放处应远离热源。当环境温度低于0℃时，塑钢门窗在安装前应在室温下放置24小时。同时，运输和存放过程中应确保门窗稳定立放，并用软质材料间隔，避免碰撞或损坏。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于塑钢门窗存放时的温度限制的问题。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关部分。\n\n在参考内容的4.7.3节中，提到了塑钢门窗的存放要求。具体来说，第二点指出塑钢门窗安装、存放环境温度应低于50°C。第三点提到存放处应远离热源。第五点说明当环境温度低于0°C时，塑钢门窗安装前应在室温下放置24小时。\n\n接下来，我需要确认这些信息是否全面。用户的问题是关于存放时的温度限制，所以需要明确环境温度的上限和下限，以及特殊情况下的处理措施。根据内容，上限是50°C，下限是0°C，且在低于0°C时需要放置24小时。此外，存放时应远离热源，这可能涉及温度控制的其他方面，但内容中没有提到具体的低温存储要求，只有安装前的处理。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。例如，内容中没有提到高温存放的具体措施，只提到温度上限和远离热源。同时，低温情况下需要放置24小时，但可能不需要在存放时保持特定温度，而是在安装前处理。\n\n总结起来，塑钢门窗存放时的温度限制包括环境温度不超过50°C，远离热源，以及当温度低于0°C时，安装前需在室温下放置24小时。这些信息需要以自然流畅的方式整合成答案，确保符合用户的要求，不提及引用来源。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:15 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7c61ae96c5e341d4851cd2ab41bc3de0: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\n隐蔽工程施工结束后，验收前需要完成哪些步骤\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-7c61ae96c5e341d4851cd2ab41bc3de0.
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INFO 07-18 18:06:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b091cc65e0594a07967319f07e3d4dce: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3.1.1 施工单位应按审查合格的设计文件施工，设计变更应有批准的设计变更文件。\n\n3.1.2 施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。\n\n3.1.3 对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，在施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。\n\n3.1.4 对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。\n\n3.1.5 室内堆放的施工材料、设备及物品应整齐有序。垛底与垛高之比为1：2的前提下，垛高不得超过  $2\\mathrm{m}$ ，堆垛不得倾斜、有晃动，并应进行标识和记录。\n\n3.1.6 室内堆放的施工材料、设备及物品的重量不得超过堆放处楼板的荷载。\n\n3.1.7 隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。\n\n3.1.8 在施工过程中或工程竣工验收前，应做好设备、材料及装置的保护。\n\n3.1.9 数据中心基础设施应采取抗震措施。设防烈度为7度（含7度）以上地区的A级数据中心机柜和维持数据中心正常运行的设备应采取隔震措施。\n\n# 3.2 材料、设备要求\n3.2.1 工程所用材料应符合下列规定：\n\n1 应符合设计要求；2 应有产品合格证；3 应有进场检验记录。\n\n3.2.2 安装的设备应符合下列规定：\n\n1 设备的名称、规格型号、数量和技术参数应符合设计要求；2 设备应开箱检查外观，附件、备件及技术文件应齐全、无误，并应做记录。\n\n3.2.3 工程所用材料、设备的装运方式及储存环境应符合技术文件要求。\n\n# 3.3 施工验收\n3.3.1 施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并应做记录。\n\n3.3.2 各专业施工验收应由施工单位、建设单位或监理单位共同进行，并应在验收记录上签字。\n\n# 4 室内装饰装修\n\n\n# 4.1 一般规定\n4.1.1 数据中心室内装饰装修应包括吊顶、隔墙、地面、活动地板、内墙、顶棚、柱面、门窗等作业的施工及验收。\n\n4.1.2 室内装饰装修施工宜按由上而下、由里到外的顺序进行。\n\n4.1.3 室内环境污染控制及装饰装修材料选择应按现行国家标准《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325的有关规定执行。\n\n4.1.4 室内装饰装修施工应满足气密性要求\n\n4.1.5 各工种的施工环境条件应符合施工材料的产品说明书的要求。\n\n# 4.2 吊顶\n4.2.1 吊顶点固定件位置应按设计标高及安装位置确定。\n\n4.2.2 吊杆和龙骨的材质、规格型号、安装间隙与连接方式应符合设计要求。预埋吊杆或预设钢板，应在吊顶施工前完成。未做防锈处理的金属吊挂件应除锈，并应涂不少于两遍防锈漆。\n\n4.2.3 吊顶内空间表面的防尘涂覆应符合设计要求，不得起皮或龟裂。\n\n4.2.4 吊顶板上铺设的防火、保温、吸音材料应符合设计要求，包封应严密，板块间应无明显缝隙，固定应牢固。\n\n4.2.5 龙骨与吊顶板的安装施工应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定，并应符合产品说明书的要求。\n\n4.2.6 吊顶板应表面平整、边缘整齐、颜色一致，图案或布置应符\n\n合设计要求，不得有变色、翘曲、缺损、裂缝、腐蚀等缺陷。\n\n4.2.7 吊顶与墙面、柱面、窗帘盒的交接应符合设计要求，并应紧密、美观。\n\n4.2.8 吸顶安装的各种设备吊顶板面应紧密搭接。\n\n4.2.9 安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收。\n\n4.2.10 对于不安装吊顶的楼板应按设计进行防尘涂覆和保温处理。\n\n## 问题\nA级数据中心在设防烈度为7度以上地区应采取哪些抗震措施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5553d2715b8040d19ce9cd2acd5c093f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n在无法避免的情况下，施工现场进行有水作业时应采取哪些措施\n\n## 答案\n在无法避免的情况下，施工现场进行有水作业时应采取以下措施：  \n1. **做好防护**：作业前需制定并实施有效的防护方案，确保作业区域的防滑、防渗漏及周边环境的安全性，避免因积水引发安全隐患或对周边设施造成影响。  \n2. **及时清理**：作业结束后应立即对施工现场进行彻底清理，清除残留水分及杂物，防止积水长时间滞留导致材料受潮、设备损坏或环境污染。  \n以上措施需严格遵循施工规范，确保作业过程符合安全与质量要求。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是在无法避免的情况下，施工现场进行有水作业时应采取哪些措施。我需要先仔细看一下提供的参考内容，找到相关部分。\n\n首先，参考内容里的3.1.2条提到：“施工现场不宜进行有水作业，无法避免时应做好防护，作业结束时应及时清理施工现场。” 这里的关键点是在无法避免的情况下，必须做好防护措施，并且作业结束后及时清理。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，其他部分有没有提到关于水作业的防护措施？比如材料堆放、施工验收之类的。不过看起来其他条款主要涉及材料、设备要求，施工验收，装饰装修等，可能没有更多关于有水作业的具体措施。\n\n所以，答案应该基于3.1.2条的内容，强调防护措施和及时清理。需要确保答案准确，不添加其他信息。用户可能希望得到明确的步骤或措施，但原文中只提到“做好防护”和“及时清理”，所以不能自行扩展，比如防滑措施、排水设施等，除非原文有提到，但这里没有。因此，答案必须严格依据给定内容，不添加额外信息。\n\n另外，用户要求答案要详细，适合微调大模型训练，所以可能需要明确列出措施，但原文只给出两点：防护和清理。所以答案应直接引用这两点，用自然流畅的语言表达，不提及引用来源。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fcc7db3ce2b447bca3ee681ce938a1ee: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n电缆敷设前需要进行什么测试\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fcc7db3ce2b447bca3ee681ce938a1ee.
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INFO 07-18 18:06:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-11a453d4aa50441d9dda439a50c88c59: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n隐蔽工程施工结束后，验收前需要完成哪些步骤\n\n## 答案\n隐蔽工程施工结束后，验收前需完成以下步骤：  \n1. **检查并清理施工余料和杂物**，确保施工区域无残留物；  \n2. **进行验收并确认合格**，确保隐蔽工程符合设计及施工标准；  \n3. **完成封闭处理**，在验收合格后对隐蔽工程区域进行封闭；  \n4. **形成现场施工记录**，详细记录施工过程及验收情况；  \n5. **留存相应影像资料**，通过照片或视频等记录隐蔽工程的实际状态。  \n\n以上步骤需严格遵循，以确保隐蔽工程的质量和后续施工的规范性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“隐蔽工程施工结束后，验收前需要完成哪些步骤”。首先，我得仔细查看用户提供的参考内容，找到相关的条款。\n\n根据参考内容中的3.1.7条，里面提到隐蔽工程施工结束前应检查和清理施工余料和杂物，验收合格后方可进行封闭，并应有现场施工记录和相应影像资料。这说明在验收前需要做几个步骤：检查和清理余料杂物、验收合格、封闭处理、记录和影像资料。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，3.3.1提到施工中各工序应进行随工检验和交接验收，并做记录。虽然这可能适用于整个施工过程，但隐蔽工程作为其中一部分，可能也需要这些步骤。不过用户的问题特别针对隐蔽工程验收前的步骤，所以主要依据3.1.7。\n\n另外，4.2.9提到安装吊顶板前应完成吊顶上隐蔽工程的施工及验收，这可能涉及到隐蔽工程的验收流程，但用户的问题更关注的是隐蔽工程本身的步骤，而不是后续的吊顶安装。\n\n需要确保答案只包含参考内容中明确提到的步骤，不添加其他推测。因此，答案应包括检查清理、验收合格、封闭处理、记录和影像资料。这些步骤都是直接来自3.1.7条，符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-11a453d4aa50441d9dda439a50c88c59.
INFO 07-18 18:06:38 [logger.py:39] Received request chatcmpl-06b955a2bc924c7ebaa6aece6797850d: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆的最小允许弯曲半径如何计算\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:38 [engine.py:310] Added request chatcmpl-06b955a2bc924c7ebaa6aece6797850d.
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INFO 07-18 18:06:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ef1c7347fd7c4c40bf0e0b62fb43bf5f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\nA级数据中心在设防烈度为7度以上地区应采取哪些抗震措施\n\n## 答案\nA级数据中心在设防烈度为7度（含7度）以上地区，应对其机柜和维持数据中心正常运行的设备采取隔震措施。该要求旨在通过隔震技术降低地震对关键设施的影响，确保数据中心在地震发生时仍能保持基本运行功能，保障数据安全和设备稳定。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于A级数据中心在设防烈度7度以上地区应采取的抗震措施。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息点。\n\n参考内容中的3.1.9条明确提到，数据中心基础设施应采取抗震措施，特别是设防烈度为7度（含7度）以上的地区，A级数据中心机柜和维持正常运行的设备应采取隔震措施。这是直接相关的信息，必须包含在答案中。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。例如，施工验收部分或材料设备要求是否有涉及抗震的内容。但根据提供的资料，其他部分主要涉及施工过程、材料检验、验收流程等，没有提到具体的抗震措施，除了3.1.9条。因此，答案应专注于该条款的内容。\n\n需要确保答案准确，不添加其他未提及的信息。比如，不能假设还有其他措施如加固结构或使用特定材料，除非参考内容中有说明。这里只有隔震措施被明确提到，所以答案应只包含这一点，并详细说明适用的设备和区域。\n\n最后，按照用户的要求，答案必须自然流畅，不提及引用来源，直接给出结论。因此，整合信息后，答案应明确指出A级数据中心在7度以上地区需对机柜和关键设备采取隔震措施。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6cdc7538761240cfb69dca9ceba0a473: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n矿物质电缆在温度变化大的场合应如何敷设\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-98c78d715bf348d7a2829445f23bd72b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n改建或扩建工程中，当需要改变原建筑结构或超过原设计荷载时，施工单位应如何处理\n\n## 答案\n改建或扩建工程中，若需改变原建筑结构或超过原设计荷载，施工单位应对设计文件进行确认。具体要求包括：在施工前需与设计单位沟通，确保改动后的结构方案及荷载计算符合安全规范，并取得书面确认文件。同时，施工过程中应严格遵循经确认后的设计文件要求，确保结构变更后的稳定性及安全性，避免因荷载超限导致安全隐患。此外，所有涉及结构改动的材料及施工工艺需满足设计文件的技术参数要求，并在施工验收阶段由施工单位、建设单位或监理单位共同确认验收结果。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“改建或扩建工程中，当需要改变原建筑结构或超过原设计荷载时，施工单位应如何处理”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息点。\n\n根据参考内容中的3.1.4条，明确提到：“对改建、扩建工程的施工，需改变原建筑结构及超过原设计荷载时，施工单位应对设计文件进行确认。” 这里的关键点在于“确认设计文件”，也就是说施工单位需要与设计方沟通，确保改动后的结构和荷载符合安全标准。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，材料设备的要求（3.2.1、3.2.2）可能涉及材料的使用，但用户的问题主要集中在结构改动和荷载上，所以可能不需要涉及这些部分。施工验收部分（3.3.1、3.3.2）提到验收流程，但问题更侧重于施工前的处理步骤，因此可能不需要包含验收部分。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户要求答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。因此，必须严格引用3.1.4的内容，并且用自然语言表达，不提及文献来源。\n\n另外，用户希望答案详细且适合微调大模型训练，所以可能需要稍微扩展，但仅限于参考内容中的信息。例如，可以强调“确认设计文件”的重要性，以及可能需要的后续步骤，如确保材料符合设计要求（3.2.1），但根据问题，可能不需要扩展到材料部分，除非参考内容中有直接关联。\n\n检查是否有其他相关条款，比如施工验收中的确认步骤，但3.3.2提到验收由多方共同进行，但问题是在施工前的处理，所以可能不相关。\n\n总结，答案应直接引用3.1.4的内容，说明施工单位需对设计文件进行确认，确保改动符合要求，并可能涉及结构安全和荷载计算。不需要添加其他内容，保持准确和简洁。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-14cacd55fb604a4f89249831dfdab515: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n电缆接入配电箱时对弯曲半径有何具体要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-394bcd5339994745a2fa4080f6246faa: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电缆敷设前需要进行什么测试\n\n## 答案\n电缆敷设前必须进行绝缘测试并确保测试合格。根据规范要求，电缆在敷设前应先完成绝缘测试，只有在测试结果符合标准的情况下才能进行后续的敷设作业。这一测试是确保电缆电气性能符合安全要求的关键步骤，未通过测试的电缆不得投入使用。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“电缆敷设前需要进行什么测试”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容的5.3.2条中，第一条明确提到“应在绝缘测试合格后敷设”。这说明在电缆敷设之前必须进行绝缘测试，并且测试结果要合格才能进行后续的敷设工作。其他部分主要讨论了电缆敷设的其他要求，比如排列整齐、标识清晰、弯曲半径等，但关于测试的部分只有绝缘测试这一项。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分提到其他测试。比如在5.3.3或5.3.4等条款中，是否有其他测试要求。但根据提供的材料，其他条款主要涉及电缆的固定、弯曲半径、矿物质电缆的特殊要求等，没有提到其他类型的测试，如导通测试、耐压测试等。因此，根据提供的资料，唯一的测试要求就是绝缘测试。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户的问题是关于敷设前的测试，而参考内容只提到了绝缘测试，所以答案应明确指出这一点，不需要扩展其他可能的测试类型，因为资料中没有支持。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:06:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ce0a135694bc4d33823c7c2954d418e4: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n单芯矿物质电缆之间应保留多少倍电缆外径的间隙\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:53 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ce0a135694bc4d33823c7c2954d418e4.
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INFO 07-18 18:06:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-be8aba5a64564a25aae53486ceac4951: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，施工时应采取哪些清洁措施？\n\n## 答案\n对有空气尘埃粒子浓度要求的房间，施工时应采取以下清洁措施：  \n1. **材料与设备清洁管理**：确保所用材料、设备在运输、储存及安装过程中保持清洁，避免带入污染物。  \n2. **施工环境控制**：施工过程中采取措施防止尘埃扩散，如使用防尘覆盖材料、密封施工区域，减少扬尘。  \n3. **施工操作规范**：严格按照设计要求进行施工，避免因操作不当产生碎屑或污染。  \n4. **及时清理现场**：施工结束后立即清理余料、杂物，确保无残留污染物，验收合格后封闭施工区域。  \n5. **防尘涂覆处理**：对吊顶内空间表面进行符合设计要求的防尘涂覆，确保涂层无起皮、龟裂等缺陷。  \n6. **隐蔽工程验收**：在安装吊顶板前完成隐蔽工程的施工及验收，确保隐蔽部位无污染或杂物残留。  \n7. **气密性保障**：施工中满足气密性要求，防止外部尘埃侵入，同时避免施工过程中因缝隙导致尘埃扩散。  \n8. **记录与影像资料**：保留施工过程中的清洁检查记录及影像资料，作为验收依据。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于在有空气尘埃粒子浓度要求的房间施工时应该采取哪些清洁措施。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。首先，参考内容中的3.1.3条明确提到，对于这类房间，施工时应采取保证材料、设备及施工现场清洁的措施。不过，具体措施可能需要更详细的描述。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，3.1.7提到隐蔽工程施工结束后要检查和清理余料杂物，验收合格后封闭，并保留记录和影像资料。这可能与清洁有关，但不确定是否直接相关。另外，4.1.3提到室内环境污染控制应符合国家标准，这可能涉及材料选择，但用户的问题更关注施工过程中的清洁措施。\n\n再看3.1.2，施工现场不宜有水作业，但无法避免时要防护并及时清理。这可能和清洁有关，但主要是关于水作业的防护。而3.1.5和3.1.6涉及材料堆放的要求，如垛高不超过2米，重量不超过楼板荷载，这可能间接影响清洁，但并非直接措施。\n\n回到3.1.3，这是最直接的条款，但可能需要结合其他部分。例如，4.2.3提到吊顶内空间表面的防尘涂覆，4.2.4提到防火、保温、吸音材料的包封严密，这些可能属于清洁措施的一部分。不过，用户的问题可能更关注施工过程中的清洁步骤，如材料管理、施工后的清理等。\n\n可能还需要考虑4.1.4提到的气密性要求，这可能与防止尘埃进入有关，但不确定是否属于清洁措施。此外，4.2.9提到安装吊顶板前完成隐蔽工程的施工及验收，这可能包括清洁步骤。\n\n综合来看，主要依据是3.1.3，但需要结合其他可能的条款来详细说明措施。例如，确保材料和设备的清洁，施工现场的及时清理，使用防尘涂覆，以及施工后的检查和记录。需要将这些点整合成连贯的答案，确保覆盖所有相关措施，同时不添加额外信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:06:55 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9c4f0518abe04db4a4fc7c8300258102: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n保护线（PE线）的颜色标识是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4102dc72a90e464dab57964762e37c7a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆的最小允许弯曲半径如何计算\n\n## 答案\n无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆的最小允许弯曲半径为电缆外径的10倍。具体计算方法为：测量电缆的外径（D），然后将该数值乘以10，所得结果即为该类型电缆敷设时必须满足的最小弯曲半径要求。此标准适用于电缆敷设过程中转弯处的弯曲半径控制，确保电缆在安装和运行中不受机械损伤。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆的最小允许弯曲半径如何计算”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n根据用户提供的参考内容，在5.3.2节中提到了表5.3.2，里面列出了不同电缆种类的最小允许弯曲半径。表中第一行对应的是“无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆”，其最小允许弯曲半径是10D，这里的D是电缆的外径。所以，计算方法应该是将电缆的外径测量出来，然后乘以10。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关部分可能影响这个数值。例如，5.3.3节提到接入配电箱时弯曲半径应大于电缆的最小允许弯曲半径，但这里用户的问题只是问如何计算最小允许弯曲半径，而不是安装时的具体要求，所以可能不需要考虑这部分。另外，5.3.4节提到矿物质电缆的弯曲半径，但用户的问题是关于橡皮绝缘电缆的，所以这部分可能不相关。\n\n需要确保答案准确，不添加额外信息。用户可能想知道是否还有其他因素，比如温度或安装方式，但根据提供的资料，表5.3.2已经明确给出了数值，不需要其他条件。因此，答案应直接引用表中的数值，即10倍电缆外径。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-87eb65c40fe24977abd6bf588081aac0: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 5.3 配电线路\n5.3.1 线缆端头与配电箱、柜应连接牢固、可靠，接触面搭接长度不应小于搭接面的宽度。\n\n5.3.2 电缆敷设应符合下列规定：\n\n1 应在绝缘测试合格后敷设。\n\n2 应排列整齐、捆扎牢固、标识清晰，不得有扭绞、压扁和保护层断裂等现象。\n\n3 端接处电缆长度应留有余量。\n\n4 在转弯处，敷设电缆的最小允许弯曲半径应符合表5.3.2的规定。\n\n表5.3.2 电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>序号</td><td>电缆种类</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>1</td><td>无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>2</td><td>有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆</td><td>20D</td></tr><tr><td>3</td><td>聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>10D</td></tr><tr><td>4</td><td>交联聚氯乙烯绝缘电力电缆</td><td>15D</td></tr><tr><td>5</td><td>多芯控制电缆</td><td>10D</td></tr></table>\n\n注：  $D$  为电缆外径\n\n5.3.3 电缆接入配电箱、柜时，应符合下列规定：\n\n1 应捆扎固定；\n\n2 接入配电箱、柜电缆的弯曲半径应大于电缆最小允许弯曲半径；\n\n3 电缆最小允许弯曲半径应符合本标准表5.3.2的要求。\n\n5.3.4 矿物质电缆敷设应满足表5.3.4规定的最小允许弯曲半径的要求。当在下列场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍：\n\n1 在温度变化大的场合。2 有振动源的场合。3 建筑物的沉降缝或伸缩缝之间。\n\n表5.3.4矿物质电缆最小允许弯曲半径  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>D&amp;lt;7</td><td>2D</td></tr></table>\n\n续表5.3.4  \n\n<table><tr><td>电缆外径D(mm)</td><td>最小允许弯曲半径</td></tr><tr><td>7≤D&amp;lt;12</td><td>3D</td></tr><tr><td>12≤D&amp;lt;15</td><td>4D</td></tr><tr><td>D≥15</td><td>6D</td></tr></table>\n\n5.3.5 单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。在电缆锯断后应立即对其端部进行临时性封堵。\n\n5.3.6 隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于  $10\\mathrm{mm}$  。安装在隔墙上的设备或装置应整齐固定在附加龙骨上，墙板不得受力。\n\n5.3.7 电缆应按设计要求编号，颜色应符合下列规定：\n\n1 保护线（PE线）应为黄绿相间色；2 中性线（N线）应为淡蓝色；3 L1相线应用黄色，L2相线应用绿色，L3相线应用红色；4 直流布线电缆正极、负极应有明显区分。\n\n5.3.8 电缆桥架、线槽和保护管的敷设应符合设计要求和现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。在活动地板下敷设时，电缆桥架或线槽底部不宜紧贴地面。\n\n5.3.9 馈电母线的敷设应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303有关规定和设计要求，插接箱宜错位安装，并应保证安装后的空间便于运行维护。\n\n# 5.4 照明装置\n5.4.1 吸顶灯具底座应紧贴吊顶或顶板，安装应牢固。\n\n5.4.2 嵌入式灯具安装时，灯具应固定在吊顶板预留孔、洞内专设的框架上。灯具宜单独吊装，灯具边框外缘应紧贴吊顶板。\n\n5.4.3 灯具安装位置应符合设计要求，成排安装时应整齐、美观。\n\n5.4.4 专用灯具的安装应按现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定执行。\n\n## 问题\n隔墙内穿线管与墙面板的最小间隙要求是多少？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4102dc72a90e464dab57964762e37c7a.
INFO 07-18 18:07:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-87eb65c40fe24977abd6bf588081aac0.
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INFO 07-18 18:07:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c354065802124a54b0f70728fe87db87: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n保护线（PE线）的颜色标识是什么\n\n## 答案\n保护线（PE线）的颜色标识为黄绿相间色。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是保护线（PE线）的颜色标识是什么。我需要先看一下提供的参考内容。在参考内容里，5.3.7条提到了电缆的颜色规定，其中第一点明确指出保护线（PE线）应为黄绿相间色。其他部分可能有其他颜色规定，比如中性线是淡蓝色，相线的颜色分别是黄、绿、红，但用户的问题只关心PE线，所以只需要提取这一点。确认没有其他关于PE线颜色的信息后，答案应该是黄绿相间色。需要确保不添加其他无关信息，比如其他线的颜色，除非问题有涉及。同时，按照要求，答案不能提到引用来源，直接给出结论即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c354065802124a54b0f70728fe87db87.
INFO 07-18 18:07:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e8c5f809ed1946f9a630ae4f3050a22d: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n## 问题\n地面施工的验收应依据哪个国家标准\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e8c5f809ed1946f9a630ae4f3050a22d.
INFO 07-18 18:07:05 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 809.2 tokens/s, Avg generation throughput: 185.1 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 10.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:07:06 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6732af6087f242c88f6ee89e98c29e55: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n单芯矿物质电缆之间应保留多少倍电缆外径的间隙\n\n## 答案\n单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间应保留不小于电缆外径2倍的间隙。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“单芯矿物质电缆之间应保留多少倍电缆外径的间隙”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，5.3.5条提到：“单芯矿物质电缆敷设时，每路电缆之间宜留有不小于电缆外径2倍的间隙。”这里明确说明了单芯矿物质电缆之间的间隙应该是电缆外径的2倍。其他部分如5.3.4提到了矿物质电缆的弯曲半径，但问题问的是间隙，所以主要关注5.3.5条。\n\n需要确认是否有其他条款涉及这个问题，但根据提供的资料，只有5.3.5条直接回答了间隙的要求。因此，答案应明确指出是2倍电缆外径，并且使用“宜留有不小于”这样的表述，确保准确性和符合规范。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:06 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6732af6087f242c88f6ee89e98c29e55.
INFO 07-18 18:07:06 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b4828c34a1b7419683095a1ff8dff492: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n## 问题\n防静电活动地板的验收标准是什么？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4b70fd68d9374c10ba195de9306d9b54: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n矿物质电缆在温度变化大的场合应如何敷设\n\n## 答案\n矿物质电缆在温度变化大的场合敷设时，应将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍。同时，电缆的最小允许弯曲半径需符合表5.3.4的规定，具体要求为：当电缆外径D小于7mm时，弯曲半径为2D；当D在7mm至12mm之间时，弯曲半径为3D；当D在12mm至15mm之间时，弯曲半径为4D；当D大于等于15mm时，弯曲半径为6D。此外，敷设时需确保电缆的弯曲半径始终大于其最小允许弯曲半径，并满足设计及规范要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于矿物质电缆在温度变化大的场合应该如何敷设。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n在参考内容中，5.3.4节提到了矿物质电缆敷设的最小允许弯曲半径，并且特别指出在温度变化大的场合，应该将电缆敷设成S形或Ω形弯，弯曲半径不应小于电缆外径的6倍。此外，表5.3.4中还规定了不同电缆外径对应的最小允许弯曲半径，但用户的问题主要关注的是温度变化大的场合的敷设方法，所以重点在5.3.4的描述部分。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，5.3.5提到单芯电缆的间隙要求，但用户的问题不涉及这一点。而5.3.3和5.3.2可能涉及弯曲半径的一般规定，但具体到温度变化大的场合，必须引用5.3.4中的S形或Ω形弯的要求。\n\n需要确保答案准确，不遗漏关键点。用户可能希望知道具体的敷设方法，即S形或Ω形弯，以及弯曲半径的最低要求。同时，可能还需要提到其他相关场合，比如振动源或伸缩缝，但问题只针对温度变化大的场合，所以不需要扩展其他情况。\n\n最后，整合信息，确保答案自然流畅，符合用户的要求，不提及引用来源，只给出最终结论。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4b70fd68d9374c10ba195de9306d9b54.
INFO 07-18 18:07:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2edafae2dad743ff89317eed1bbdb8b2: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n## 问题\n电气装置安装时对垂直度偏差有何要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-94d9e14e210b4500a43c64cb3c23a783: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n隔墙内穿线管与墙面板的最小间隙要求是多少？\n\n## 答案\n隔墙内穿线管与墙面板之间应保持不小于10毫米的间隙。安装在隔墙上的设备或装置需整齐固定在附加龙骨上，确保墙板不受力。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于隔墙内穿线管与墙面板的最小间隙要求。我需要先仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，5.3.6条明确提到：“隔墙内穿线管与墙面板应有间隙，间隙不宜小于10mm。” 这里的关键词是“间隙不宜小于10mm”，也就是说最小间隙应该是10毫米。其他部分可能涉及电缆的弯曲半径或其他安装要求，但用户的问题特别针对穿线管和墙面板之间的间隙，所以其他表格或条款可能不相关。\n\n需要确认是否有其他部分提到类似的要求，但根据提供的材料，只有5.3.6条直接回答了这个问题。因此，答案应该是明确的10毫米，不需要额外信息。同时，要确保不加入其他无关的细节，比如电缆类型或弯曲半径，因为这些与问题无关。答案必须准确且仅基于给定内容，所以直接引用5.3.6中的数值即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-bb269ac59783455e952ec29a68e4b32f: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n## 问题\n蓄电池组安装前需采取哪些加固措施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a1198fa7f21b421682615ce5fa0b1899: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n地面施工的验收应依据哪个国家标准\n\n## 答案\n地面施工的验收内容和方法应依据现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“地面施工的验收应依据哪个国家标准”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n用户提供的参考内容中有几个部分提到了验收标准。在4.8节的施工验收部分，4.8.2条明确指出地面施工的验收内容和方法应符合《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209。此外，其他条款如4.8.1、4.8.3等提到了其他标准，但用户的问题是关于地面施工，所以重点在4.8.2。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分可能涉及地面验收的标准。比如，在5.1节配电系统中，虽然提到了GB50303，但那是关于电气施工的，和地面施工无关。因此，可以排除其他标准。\n\n确保答案准确无误，必须直接引用4.8.2中的标准，即GB50209。同时，用户要求答案不能提及引用来源，所以直接给出标准名称和编号即可。不需要添加额外信息，保持答案简洁明确。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4140e9e7026647ddbbcb9679c421e244: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n4.8 施工验收4.8.1 吊顶、隔墙、内墙和顶棚及柱面、门窗以及窗帘盒、暖气罩、踢脚板等施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.8.2 地面施工的验收内容和方法，应符合现行国家标准《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209的有关规定。4.8.3 自流平地面施工的验收内容和方法应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.8.4 防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。4.8.5 室内装饰装修施工完成后应进行气密性检测。4.8.6 施工交接验收应符合本标准第3.3.2条的有关规定。\n\n# 5 配电系统\n\n\n# 5.1 一般规定\n5.1.1 数据中心配电系统的施工及验收应包括电气装置、照明装置和配电线路的施工及验收。\n\n5.1.2 数据中心配电系统的施工及验收除应执行本标准外，尚应符合现行国家标准《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303的有关规定。\n\n5.1.3 配电系统的电气设备和材料，应符合国家电气产品安全的规定及设计要求。电气设备材料应进行进场验收，并应有检验记录及结论。\n\n# 5.2 电气装置\n5.2.1 电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。\n\n5.2.2 配电箱、柜落地安装时应设基座。安装前，应按接线图检查内部接线。基座与地面应安装牢固。配电箱、柜与基座也应安装牢固。\n\n5.2.3 表面安装的电气设备及装置应符合下列规定：\n\n1 明装的接线盒和分线盒应整齐，并保持在同一水平线上，与工作面安装应牢固。安装结束后，盒内应无残留物。盖板应整齐、严密。\n\n2 暗装的接线盒和分线盒应安装牢固，盖板应紧贴安装工作面。安装结束后，盒内应无残留物。\n\n5.2.4 开关、插座应按设计位置安装，接线应正确、牢固。不间断\n\n电源插座应与其他电源插座有明显的形状或颜色区别。\n\n5.2.5 当采用工业连接器作为电源接口时，应将各个连接器固定安装。\n\n5.2.6 隐蔽空间内安装电气装置时应留有维修通道和空间。\n\n5.2.7 特种电源配电装置应有有效的、便于观察的标志，并应注明频率、电压等相关参数。当电子信息设备采用直流电源供电时，配电装置也应具备有效的、便于观察的标志。\n\n5.2.8 不间断电源及其附属设备安装前应按照提供的技术资料，检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应在符合设计要求后进行安装。安装及接线应正确、牢固。\n\n5.2.9 蓄电池组的安装应符合设计及产品技术文件要求。蓄电池组重量超过楼板荷载时，在安装前应按设计对楼板采取加固措施。储能设备的安装应采取抗震减振措施。\n\n5.2.10 含有腐蚀性物质的铅酸类蓄电池，安装时必须采取佩戴防护装具以及安装排气装置等防护措施。\n\n5.2.11 电池汇流排及端子裸露部位必须采取加装绝缘护板的防护措施。\n\n5.2.12 柴油、燃气发电机组的基座应牢靠固定。安装柴油、燃气发电机时，应采取减振、降噪和排烟措施。柴油、燃气发电机应进行连续负荷试运行，当多台发电机组并机时，应检测并机功能。\n\n5.2.13 电气装置与各系统的联锁应符合设计要求，联锁动作应正确。\n\n5.2.14 电气装置之间应连接正确，在检查接线连接正确无误后应进行通电试验。\n\n## 问题\n不间断电源安装前需要检查哪些参数\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e3d50b86c1ca48608f254d916b4e7902: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防静电活动地板的验收标准是什么？\n\n## 答案\n防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。该标准对防静电活动地板的施工质量、性能指标及验收程序进行了具体规定，包括但不限于地板的导静电性能、接地系统连接可靠性、表面电阻测试、安装平整度、承载能力以及防火防潮等关键指标的检测要求。验收过程中需严格按照标准中的检验方法和合格判定依据执行，确保防静电活动地板满足设计及使用功能需求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“防静电活动地板的验收标准是什么？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n在参考内容中，第4.8.4条明确提到：“防静电活动地板的验收内容和方法应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。” 这说明验收标准是依据这个国家标准。不过用户可能希望更具体的内容，但提供的资料里并没有详细展开GB50944的具体条款，只提到了这个标准。因此，答案需要指出依据该标准，但无法提供更详细的条款，因为原文没有更多内容。需要确保答案准确，不添加其他信息，只基于给定内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5ffec99dd07743598acaeeb8c907c629: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n## 问题\n隔墙施工前需要按设计要求完成哪些准备工作\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e3d50b86c1ca48608f254d916b4e7902.
INFO 07-18 18:07:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5ffec99dd07743598acaeeb8c907c629.
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INFO 07-18 18:07:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-876ac8e7c6cc415685aa0100c8970cca: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电缆接入配电箱时对弯曲半径有何具体要求？\n\n## 答案\n电缆接入配电箱、柜时，其弯曲半径需满足以下具体要求：  \n1. 电缆的弯曲半径必须大于该电缆类型对应的最小允许弯曲半径，且应符合表5.3.2的规定。  \n2. 不同电缆类型的最小允许弯曲半径具体为：  \n   - 无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆：10倍电缆外径（D）；  \n   - 有钢铠护套的橡皮绝缘电力电缆：20D；  \n   - 聚氯乙烯绝缘电力电缆：10D；  \n   - 交联聚氯乙烯绝缘电力电缆：15D；  \n   - 多芯控制电缆：10D。  \n3. 若为矿物质电缆，除需满足上述要求外，还需符合表5.3.4的最小允许弯曲半径，并在温度变化大、存在振动源或建筑沉降缝等场合，将电缆敷设成S形或Ω形弯，其弯曲半径不应小于电缆外径的6倍。  \n4. 电缆实际弯曲半径需结合其外径（D）计算，并确保在接入配电箱时无扭绞、压扁等机械损伤。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于电缆接入配电箱时对弯曲半径的具体要求。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n首先，参考内容中5.3.3条提到，电缆接入配电箱、柜时，弯曲半径应大于电缆的最小允许弯曲半径，并且要符合表5.3.2的要求。表5.3.2里列出了不同电缆类型的最小弯曲半径，比如无铅包钢铠护套的橡皮绝缘电缆是10D，有钢铠的是20D，聚氯乙烯的是10D，交联聚氯乙烯是15D，多芯控制电缆是10D。这里的D是电缆外径。\n\n另外，5.3.4条提到矿物质电缆的弯曲半径要符合表5.3.4，当在温度变化大、有振动源或建筑沉降缝等场合，需要做成S形或Ω形弯，弯曲半径不小于6D。表5.3.4中不同外径对应的弯曲半径，比如D<7是2D，7≤D<12是3D，12≤D<15是4D，D≥15是6D。\n\n不过用户的问题主要是接入配电箱时的要求，所以可能主要参考5.3.3和表5.3.2。同时，如果涉及矿物质电缆，还需要看5.3.4。但问题中没有特别指出矿物质电缆，所以可能需要综合回答，但重点在5.3.3和表5.3.2。\n\n需要确保答案中提到弯曲半径必须大于最小允许值，并引用对应的表格数据，同时如果有其他特殊情况如矿物质电缆或特定场合的额外要求，也需要提及。但用户的问题可能更关注一般情况下的要求，所以先回答主要的，再补充其他情况。\n\n另外，注意答案不能提到引用来源，直接给出结论。要准确，不能遗漏关键点，比如必须符合表中的规定，以及不同电缆类型对应的不同数值。可能需要将表5.3.2的内容整合到答案中，但不需要用表格形式，而是用文字描述。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-876ac8e7c6cc415685aa0100c8970cca.
INFO 07-18 18:07:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b06d9d90e6fd488c90c5c8b02b2481d1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电气装置安装时对垂直度偏差有何要求\n\n## 答案\n电气装置安装时，其垂直度允许偏差宜为±1.5%。安装过程中需确保电气装置整体牢固可靠，同类电气设备的安装高度在设计未作特殊规定时应保持一致。垂直度偏差的控制需结合安装工艺和测量工具进行校准，确保符合规范要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户关于电气装置安装时垂直度偏差的问题。首先，我得仔细查看提供的参考内容。\n\n在参考内容的5.2.1条中提到：“电气装置的安装应牢固可靠、标志明确、内外清洁。安装垂直度允许偏差宜为±1.5%；同类电气设备的安装高度，在设计无规定时应一致。”这里明确指出了垂直度允许的偏差范围是±1.5%。同时，同类设备的安装高度需要一致，除非设计有特别规定。\n\n用户的问题只问到了垂直度偏差的要求，所以需要重点提取这部分信息。确保答案准确，不添加其他无关内容。另外，答案需要详细且适合用于微调模型，所以应包含所有必要信息，比如允许的偏差值和安装高度的一致性要求。\n\n检查是否有其他相关条款，但其他部分如安装牢固、标志明确等可能不相关，所以不需要包含。确认没有遗漏关键点，比如是否提到了其他标准或规范，但根据提供的资料，只有5.2.1条涉及垂直度，因此答案应仅基于此。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-07ef25f1d9e14fc09bab72d5cddf1b28: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n## 问题\n隔墙饰面板和玻璃应满足哪些表面质量要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b06d9d90e6fd488c90c5c8b02b2481d1.
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INFO 07-18 18:07:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-77257b02832446d5bc0c6dab7bf077a0: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n## 问题\n轻钢龙骨隔墙安装时如何处理耐火极限要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-77257b02832446d5bc0c6dab7bf077a0.
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INFO 07-18 18:07:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-01628ca4ce03428282d1d8bd15f2b979: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n蓄电池组安装前需采取哪些加固措施\n\n## 答案\n蓄电池组安装前需采取的加固措施包括：当蓄电池组重量超过楼板设计荷载时，应按照设计要求对楼板进行加固处理；同时储能设备的安装必须采取抗震减振措施。若蓄电池组采用铅酸类等含有腐蚀性物质的类型，还需配套安装排气装置并佩戴防护装具，但此类防护措施不属于结构加固范畴。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于蓄电池组安装前需要采取哪些加固措施。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。在参考内容中，第5.2.9条提到了蓄电池组的安装要求。这里明确指出，当蓄电池组的重量超过楼板荷载时，安装前应按设计对楼板采取加固措施。此外，储能设备的安装还需要采取抗震减振措施。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款。比如，5.2.10提到铅酸蓄电池需要防护措施，但用户的问题是关于加固，所以可能不相关。5.2.9还提到了储能设备的抗震减振，这可能属于加固措施的一部分。不过用户的问题特别针对蓄电池组，所以重点在楼板加固和抗震减振。\n\n需要确保答案准确，不添加其他信息。比如，用户的问题可能隐含是否需要考虑其他结构加固，但根据参考内容，只有楼板加固和抗震减振是明确提到的。因此，答案应包含这两个点，并且明确说明当重量超过楼板荷载时才需要加固，以及储能设备的抗震减振措施。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:36 [logger.py:39] Received request chatcmpl-89b64a3d1b744d449eb340790102e6b9: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n## 问题\n金属饰面板隔墙安装时对接缝宽度有何具体规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9d426958582340388f8b3e4a1317dc97: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n不间断电源安装前需要检查哪些参数\n\n## 答案\n不间断电源安装前需检查电压、电流及输入输出特性等参数，并应符合设计要求。安装及接线应正确、牢固，确保参数符合技术资料规定后方可进行安装。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是不间断电源安装前需要检查哪些参数。首先，我需要仔细看一下提供的参考内容。在5.2.8条里提到，不间断电源及其附属设备安装前应按照技术资料检查电压、电流及输入输出特性等参数，并确保符合设计要求后才能安装。所以，根据这个条款，参数包括电压、电流、输入输出特性。\n\n接下来，我要确认有没有其他相关的内容。比如，其他条款有没有提到类似的内容？比如在电气装置部分，其他条目可能涉及不同的检查点，但问题特别针对不间断电源，所以应该只关注5.2.8。其他部分比如配电箱、插座、蓄电池等可能有不同的要求，但这里不需要涉及。\n\n用户需要的是准确且详细的答案，必须基于给定内容，不能添加额外信息。因此，答案应明确指出电压、电流、输入输出特性这些参数，并且强调需要按照技术资料检查，符合设计要求。同时，安装及接线必须正确牢固，但问题只问参数，所以可能不需要这部分，不过参考内容里提到的参数是明确的，所以应该只列出这些。\n\n需要确保答案不遗漏任何必要的信息，同时不包含无关内容。因此，正确的回答应该直接引用5.2.8中的参数，不需要扩展其他可能的参数，如频率或功率，除非在原文中提到。而原文中只提到了电压、电流、输入输出特性，所以必须严格按照这些来回答。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-35acfd994341435392ecd02643dc99a7: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 4.3 隔墙\n4.3.1 数据中心安装的隔墙应包括金属饰面板隔墙、轻钢龙骨隔墙和玻璃隔墙等非承重轻质隔墙及实体隔墙。\n\n4.3.2 隔墙施工前应按设计要求划线定位。\n\n4.3.3 隔墙主要材料质量应符合下列规定：\n\n1 各类饰面板表面应平整、边缘整齐，不应有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷；2 玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘应平直、无缺角和裂纹。\n\n4.3.4 轻钢龙骨隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 隔墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨位置应准确，安装应牢固。\n\n2 竖龙骨及横向贯通龙骨的安装应符合设计及产品说明书的要求。\n\n3 有耐火极限要求的隔墙安装应符合下列规定：\n\n1) 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度  $30\\mathrm{mm}$ ，上下应形成  $15\\mathrm{mm}$  的膨胀缝；2) 隔墙板应与竖龙骨平行铺设；3) 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝不得在同一根龙骨上。\n\n4 隔墙内填充的材料品种与规格型号应符合设计要求，并应充满、密实、均匀。\n\n4.3.5 装饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 胶黏剂应根据装饰面板性能或产品说明书要求确定；2 胶黏剂应满涂、均匀；3 饰面板粘接应牢固，对缝图案应符合设计规定。\n\n4.3.6 金属饰面板隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 金属饰面板表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，界面端头应无变形；2 竣工验收前不宜揭掉保护膜；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。\n\n4.3.7 玻璃隔墙的安装应符合下列规定：\n\n1 玻璃支撑材料品种、规格型号、材质应符合设计要求；2 支撑材料表面应光滑、无污垢和划痕；3 隔墙不到顶时，上端龙骨应按设计要求与顶棚或梁、柱固定；4 安装玻璃的槽口应清洁，下槽口应衬垫软性材料；5 玻璃之间或玻璃与扣条之间嵌缝灌注的密封胶应饱满、均匀、美观；6 填塞的弹性密封胶条应牢固、严密，不得起鼓和缺漏；7 竣工验收前在玻璃上应粘贴明显标志。\n\n4.3.8 防火玻璃隔墙安装应符合下列规定：\n\n1 防火玻璃及骨架材料应符合设计要求；2 安装除应符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。\n\n4.3.9 隔墙与其他墙体、柱体的连接缝隙应填充阻燃密封材料。\n\n4.3.10 实体隔墙的砌砖体应符合现行国家标准《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50203的有关规定，抹灰及饰面应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。\n\n4.3.11 隔墙工程的隔声性能应符合现行国家标准《民用建筑隔声设计规范》GB50118的有关规定。\n\n# 4.4 地面\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：\n\n4.4.1 数据中心的地面施工应包括下列内容：1 原建筑地面处理；2 不安装活动地板房间的饰面砖、石材、地毯等地面面层材料的铺设；3 涂覆防尘、防潮涂料；4 防静电地面施工。4.4.2 地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。4.4.3 地面施工按设计要求铺设的防潮层、防水层或保温层，应做到均匀、平整、牢固、无缝隙。4.4.4 饰面砖、石材、地毯等面层材料的铺设应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.5 水泥地面上涂覆防尘涂料应符合现行国家标准《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210的有关规定。4.4.6 自流平地面施工应符合现行国家标准《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589的有关规定。4.4.7 防静电地面施工应符合现行国家标准《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944的有关规定。\n\n## 问题\n防火玻璃隔墙安装除符合常规要求外还需遵循哪些特殊规定\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:07:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-236df4e6c47649d8b196394486349347: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n轻钢龙骨隔墙安装时如何处理耐火极限要求？\n\n## 答案\n轻钢龙骨隔墙安装时，针对耐火极限要求需遵循以下规定：竖龙骨的长度应比隔墙高度短30mm，上下两端形成15mm的膨胀缝；隔墙板须与竖龙骨平行铺设；隔墙两侧墙板的接缝不得位于同一根龙骨上，若安装双层墙板，面层与基层的接缝同样不得共用同一根龙骨。此外，隔墙内填充材料的品种与规格须符合设计要求，并确保填充密实、均匀。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“轻钢龙骨隔墙安装时如何处理耐火极限要求？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细查找相关的部分，确保答案准确且符合要求。\n\n首先，用户提供的参考内容中，4.3.4条提到了轻钢龙骨隔墙安装的耐火极限要求。具体来说，有三个要点：\n\n1. 竖龙骨的长度应小于隔墙的高度30mm，上下形成15mm的膨胀缝。\n2. 隔墙板应与竖龙骨平行铺设。\n3. 隔墙两面墙板接缝不得在同一根龙骨上，安装双层墙板时，面层与基层的接缝也不得在同一根龙骨上。\n\n我需要确保这些信息都被涵盖在答案中，并且用自然流畅的语言整合起来。同时，必须避免任何引用或提到文献来源的词汇，直接给出答案。另外，要检查是否有其他相关部分可能涉及耐火极限，但根据提供的材料，其他部分如4.3.8提到防火玻璃隔墙，但用户的问题是关于轻钢龙骨隔墙，所以可能不需要涉及这部分内容。\n\n确认答案是否详细且包含所有必要信息，比如膨胀缝的具体尺寸、隔墙板的铺设方式以及接缝的位置要求。确保没有遗漏任何关键点，并且语言通顺，符合用户对微调数据集的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:50 [logger.py:39] Received request chatcmpl-03e4a49aadf8404db5d42594723c2eee: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表E监控与安全防范系统功能检测记录表  \n\n## 问题\n监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-236df4e6c47649d8b196394486349347.
INFO 07-18 18:07:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-03e4a49aadf8404db5d42594723c2eee.
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INFO 07-18 18:07:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fcaf54605a27413e88a0fdd008f88100: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n金属饰面板隔墙安装时对接缝宽度有何具体规定\n\n## 答案\n金属饰面板隔墙安装时，对接缝宽度的具体规定为：板面应保持平直，接缝宽度需均匀且一致。这一要求确保了隔墙的整体美观性和结构稳定性，但规范中未明确给出具体的数值范围，仅强调了宽度分布的均匀性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“金属饰面板隔墙安装时对接缝宽度有何具体规定”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n用户提供的参考内容中，关于金属饰面板隔墙安装的规定在4.3.6节。这里提到几点要求，比如金属饰面板表面应无压痕、划痕等，竣工验收前不宜揭掉保护膜，隔墙不到顶时上端龙骨的固定，以及板面应平直，接缝宽度应均匀、一致。这里的关键点在于接缝宽度的要求是“均匀、一致”，但并没有给出具体的数值。\n\n接下来，我需要确认是否有其他部分提到接缝宽度的具体数值。比如在4.3.4中提到有耐火极限要求的隔墙，隔墙板接缝不得在同一根龙骨上，但同样没有提到宽度。其他部分如玻璃隔墙、防火玻璃隔墙等也没有关于金属饰面板接缝宽度的具体数值。\n\n因此，根据提供的资料，金属饰面板隔墙的接缝宽度规定是“均匀、一致”，但没有具体的毫米数值。用户的问题可能期望有具体数值，但根据提供的参考内容，确实没有这样的信息，所以必须严格按照内容回答，不能自行添加未提及的数据。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f7e668f156904cde9a71fef446f76917: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表E监控与安全防范系统功能检测记录表  \n\n## 问题\n安全防范系统功能检测记录表通常包含哪些关键信息\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fcaf54605a27413e88a0fdd008f88100.
INFO 07-18 18:07:55 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f7e668f156904cde9a71fef446f76917.
INFO 07-18 18:07:55 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 441.2 tokens/s, Avg generation throughput: 196.8 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:07:59 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0487453a8884488196ca70e84484fb7e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n隔墙饰面板和玻璃应满足哪些表面质量要求？\n\n## 答案\n隔墙饰面板和玻璃的表面质量应符合以下要求：\n\n1. **饰面板**  \n   表面须平整、边缘整齐，不得存在污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色及明显色差等缺陷。  \n\n2. **玻璃**  \n   表面应光滑，无明显缺陷，边缘需平直，不得有缺角或裂纹。  \n\n此外，玻璃隔墙的支撑材料表面也需光滑，无污垢和划痕，且安装时槽口应清洁，下槽口需衬垫软性材料，接缝处密封胶应饱满、均匀、美观。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“隔墙饰面板和玻璃应满足哪些表面质量要求？”首先，我得仔细查看提供的参考内容，找出相关部分。\n\n首先看4.3.3条，这里提到隔墙主要材料的质量要求。对于各类饰面板，表面应平整、边缘整齐，没有污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差等缺陷。这部分是关于饰面板的表面质量要求。\n\n接下来是玻璃的部分，同样在4.3.3条中，玻璃表面应光滑、无明显缺陷，边缘平直，无缺角和裂纹。此外，在4.3.7条中提到玻璃支撑材料的表面应光滑、无污垢和划痕，这可能也是相关的要求，不过用户问题主要是关于玻璃本身的表面质量，所以可能需要确认是否包含支撑材料的部分。不过根据问题，可能只关注玻璃本身的表面，所以主要引用4.3.3中的内容。\n\n另外，金属饰面板在4.3.6条中有提到表面应无压痕、划痕、污染、变色、锈迹，但用户的问题是关于饰面板和玻璃，所以金属饰面板可能属于饰面板的一种，但问题中的“饰面板”是否包括金属呢？参考内容中的4.3.1提到金属饰面板隔墙，所以可能用户的问题中的“饰面板”包括金属饰面板。不过原问题中的“隔墙饰面板”可能指的是所有类型的饰面板，包括金属、石材等，但根据4.3.3中的描述，各类饰面板的表面要求是统一的，所以应该综合起来。\n\n所以综合4.3.3条，饰面板的表面要求包括平整、边缘整齐，无污垢、缺角、翘曲、起皮、裂纹、开纹、划痕、变色和明显色差。而玻璃则要求表面光滑、无明显缺陷，边缘平直、无缺角和裂纹。需要将这两部分分开回答，确保准确涵盖所有提到的要求，不遗漏任何细节。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:07:59 [engine.py:310] Added request chatcmpl-0487453a8884488196ca70e84484fb7e.
INFO 07-18 18:08:00 [logger.py:39] Received request chatcmpl-38e726bf54b54041b225adfd65647256: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 引用标准名录\n《民用建筑隔声设计规范》GB50118《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50205《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325《建设工程文件归档规范》GB/T50328《智能建筑工程质量验收规范》GB50339《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343《安全防范工程技术标准》GB50348《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601《通风与空调工程施工规范》GB50738《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930\n\n## 问题\n建筑电气工程施工质量验收应依据哪项国家标准？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:00 [engine.py:310] Added request chatcmpl-38e726bf54b54041b225adfd65647256.
INFO 07-18 18:08:00 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 331.3 tokens/s, Avg generation throughput: 216.6 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:60258 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:08:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0d30586a338e4ffa9ec1f7bd5cbde517: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防火玻璃隔墙安装除符合常规要求外还需遵循哪些特殊规定\n\n## 答案\n防火玻璃隔墙安装除需符合常规玻璃隔墙的安装要求外，还应遵循以下特殊规定：  \n1. 防火玻璃及骨架材料必须严格符合设计要求；  \n2. 安装过程中除执行常规玻璃隔墙的施工规范（如支撑材料规格、槽口清洁、密封胶嵌缝、弹性胶条填充等）外，还需额外遵循产品说明书中的具体技术要求；  \n3. 确保防火性能满足设计标准，包括材料耐火极限、结构完整性及密封性等关键指标。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“防火玻璃隔墙安装除符合常规要求外还需遵循哪些特殊规定”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，特别是关于防火玻璃隔墙的部分。\n\n根据参考内容中的4.3.8条，防火玻璃隔墙安装应符合设计要求，且安装时除符合本标准第4.3.7条的相关规定外，尚应符合产品说明书的要求。这意味着除了常规的玻璃隔墙安装规定外，还需要额外遵循产品说明书中的具体要求。\n\n接下来，我需要确认常规要求指的是哪些内容。常规要求可能包括4.3.7条中的规定，比如支撑材料的品种、规格型号、材质符合设计，支撑材料表面光滑无污垢，上端龙骨固定，槽口清洁，密封胶嵌缝饱满，弹性密封胶条牢固，以及竣工前粘贴标志等。而特殊规定则是除了这些之外，还需要符合产品说明书的要求。\n\n因此，答案需要明确指出，防火玻璃隔墙除了遵循常规的安装规定外，还必须按照产品说明书的特殊要求进行安装。同时，要确保答案准确，不遗漏任何关键点，并且不添加额外信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-0d30586a338e4ffa9ec1f7bd5cbde517.
INFO 07-18 18:08:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-403a183a7e844c558088a21c035fc60c: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 引用标准名录\n《民用建筑隔声设计规范》GB50118《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB50198《砌体结构工程施工质量验收规范》GB50205《建筑地面工程施工质量验收规范》GB50209《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210《建筑给水排水及采暖工程施工质量验收规范》GB50242《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303《综合布线系统工程验收规范》GB/T50312《民用建筑工程室内环境污染控制标准》GB50325《建设工程文件归档规范》GB/T50328《智能建筑工程质量验收规范》GB50339《建筑物电子信息系统防雷技术规范》GB50343《安全防范工程技术标准》GB50348《环氧树脂自流平地面工程技术规范》GB/T50589《建筑物防雷工程施工与质量验收规范》GB50601《通风与空调工程施工规范》GB50738《防静电工程施工与质量验收规范》GB50944《数据中心综合监控系统工程技术标准》GB/T51409《建筑给水排水与节水通用规范》GB55020《电磁屏蔽室屏蔽效能的测量方法》GB/T12190《建筑通风和排烟系统用防火阀门》GB15930\n\n## 问题\n通风与空调工程施工质量验收的标准编号是什么？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-403a183a7e844c558088a21c035fc60c.
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INFO 07-18 18:08:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9d73332ea2a74e2b91d8e00596d57509: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n数据中心地面施工前应优先完成哪些隐蔽工程？\n\n## 答案\n数据中心地面施工前应优先完成隐蔽工程、吊顶工程以及墙面与柱面的抹灰工程。这些工程需在地面施工开始前全部完成，以确保地面施工的顺利进行和整体工程质量。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于数据中心地面施工前需要优先完成的隐蔽工程。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。首先，我看到在4.4节的地面部分，4.4.2条提到地面施工宜在隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程完成后进行。所以这里的关键词是隐蔽工程、吊顶工程、墙面和柱面的抹灰工程。\n\n接下来，我需要确认这些内容是否在参考材料中有明确说明。是的，4.4.2条确实指出地面施工应该在这些工程完成后进行。因此，答案必须包括隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程。同时，用户要求答案必须准确，不能添加其他信息，所以不需要提到其他部分，比如隔墙的内容，因为问题只涉及地面施工前的隐蔽工程。\n\n另外，用户强调答案要详细且适合微调大模型，所以需要明确列出所有提到的工程，确保没有遗漏。需要检查是否有其他相关条目，但4.4节的其他部分主要讲地面施工的具体内容，如防潮层、防水层等，这些属于地面施工本身，而不是施工前的隐蔽工程。因此，答案应仅包含4.4.2条中提到的三个部分：隐蔽工程、吊顶工程、墙面与柱面的抹灰工程。\n\n最后，确保答案不包含任何引用或来源信息，直接给出结论。所以最终的答案应该是这三个工程，并且用自然流畅的语言组织起来。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:08:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8c387da3799b4b619c533c262a274e96: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n## 问题\n数据中心综合测试需要涵盖哪些主要测试项目\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:08:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fb1ac2a2173144e48e56974aa879bddb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n通风与空调工程施工质量验收的标准编号是什么？\n\n## 答案\n通风与空调工程施工质量验收的标准编号为GB50243。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“通风与空调工程施工质量验收的标准编号是什么？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细查找相关标准。\n\n首先，我查看用户提供的引用标准名录，寻找与通风和空调工程相关的条目。在列表中，我注意到有《通风与空调工程施工质量验收规范》GB50243，这看起来直接相关。另外，还有《通风与空调工程施工规范》GB50738，但用户的问题是关于验收，而不是施工规范，所以应该选择GB50243。需要确认是否有其他可能相关的标准，但名录中没有其他更相关的条目。因此，正确的标准编号应该是GB50243。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:08:15 [engine.py:310] Added request chatcmpl-2b0494fcaff14c55919100e055e116d2.
INFO 07-18 18:08:16 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 206.5 tokens/s, Avg generation throughput: 242.2 tokens/s, Running: 13 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.4%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:08:16 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6798e91ed513435d9e508ef9e0fea96c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n## 问题\n测试数据的检测结果应如何分类和记录\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:16 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6798e91ed513435d9e508ef9e0fea96c.
INFO:     127.0.0.1:42452 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
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INFO 07-18 18:08:21 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 337.8 tokens/s, Avg generation throughput: 240.7 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.1%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:08:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1e57a59b8df646308994c78e9cebe3ce: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是什么\n\n## 答案\n监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是系统性地记录对监控与安全防范系统各项功能的检测过程、检测结果及异常情况，确保系统各组件（如视频监控、入侵报警、门禁控制等）符合设计规范和运行标准。通过该记录表，可追踪系统功能的完整性与可靠性，为后续维护、故障排查、性能优化及验收评估提供数据支持，同时作为安全合规性检查的重要依据，保障系统在实际应用中的有效性与安全性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是什么。首先，我需要仔细看看提供的参考内容，也就是表E的监控与安全防范系统功能检测记录表。不过，用户没有给出具体的表格内容，只提到了表格的名称。这可能是个问题，因为通常需要具体的数据或描述才能回答。\n\n但根据常规的知识，这类记录表的主要用途可能包括记录系统的检测结果、确保系统正常运行、发现潜在问题、作为维护和审计的依据等。不过，用户强调答案必须基于给定的内容，而这里的内容只有表格名称，没有具体细节。这时候可能需要假设用户提供的参考内容可能有缺失，或者可能表格名称本身已经隐含了用途。\n\n不过，根据用户提供的参考内容只有“表E监控与安全防范系统功能检测记录表”，没有其他信息，所以可能需要根据这个名称来推断。监控与安全防范系统的功能检测记录表，通常用于记录对监控和安全系统各项功能的检测情况，确保其符合标准和要求，可能用于验收、维护、故障排查等。\n\n但用户要求答案必须基于给定的内容，而这里的内容非常有限，可能用户提供的参考内容不完整。不过按照用户的要求，必须严格按照给定内容回答，不能编造。所以可能需要指出，根据提供的参考内容，无法详细说明用途，但可以推测其一般用途。\n\n不过，用户可能希望得到一个标准答案，即使参考内容有限。这时候可能需要结合常识，但必须确保不编造。例如，通常这类记录表用于记录检测过程、结果，确保系统功能正常，作为验收或维护的依据。但必须明确说明这些是基于常规理解，但用户可能希望直接回答，即使没有具体数据。\n\n不过，用户可能在测试是否严格按照给定内容回答，所以如果参考内容只有表格名称，可能需要回答：监控与安全防范系统功能检测记录表的主要用途是记录系统功能检测的结果和相关信息，确保系统符合设计要求和安全标准，用于后续的维护、验收及问题追踪。但需要确认是否符合用户的要求。\n\n不过，用户可能期望更具体的答案，但根据提供的信息有限，可能只能给出这样的回答。需要确保不添加额外信息，只基于提供的名称来推断。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1e57a59b8df646308994c78e9cebe3ce.
INFO 07-18 18:08:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d35675baa6574c81aea470d1f8ab02dd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n## 问题\n测试结论的判定依据是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:23 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d35675baa6574c81aea470d1f8ab02dd.
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INFO 07-18 18:08:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-afa4034f55d2443f98629fcca9c922da: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n数据中心综合测试需要涵盖哪些主要测试项目\n\n## 答案\n根据提供的资料，数据中心综合测试记录表的结构显示，测试项目需按照设计文件要求逐项进行，但表格中未明确列出具体的测试项目名称。测试内容、指标、检测数据及结论等需在对应字段中填写，但实际测试项目应依据设计文件确定，表格仅作为记录测试过程和结果的模板。因此，主要测试项目需根据设计文件的具体要求来定义，表格本身未提供具体的项目清单。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“数据中心综合测试需要涵盖哪些主要测试项目”。首先，我得仔细看看用户提供的参考内容。\n\n参考内容是一个表格，标题是“附录H 数据中心综合测试记录表”。表格里有工程名称、施工单位、测试项目、测试内容、测试场所等列，但大部分单元格是空的，只有表头部分有文字。注释部分提到要按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n用户的问题是关于数据中心综合测试的主要测试项目，但表格里并没有具体列出测试项目的内容，只是有“测试项目”这一列。可能用户以为表格中有具体的项目列表，但实际内容为空。这时候，根据约束条件，答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。所以，我需要确认表格里是否真的没有具体项目。\n\n检查表格结构，发现“测试项目”这一行下面的单元格都是空的，没有具体项目名称。因此，根据提供的参考内容，无法提取到具体的测试项目名称。但注释部分提到“应按照设计文件要求逐项测试”，可能意味着测试项目需根据设计文件来确定，但用户提供的资料中没有设计文件的具体内容。\n\n因此，正确的答案应该是说明表格中未明确列出具体测试项目，但需依据设计文件进行测试。但根据用户提供的参考内容，可能只能回答表格中的“测试项目”列需要填写，但具体内容未提供。不过用户可能期望根据表格结构推断出可能的测试项目，但根据约束，不能编造信息。\n\n所以最终答案应指出，根据提供的资料，测试项目需按设计文件要求逐项测试，但具体项目名称未在表格中列出。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-afa4034f55d2443f98629fcca9c922da.
INFO 07-18 18:08:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f2a95cfe7cf14455965290d8a0c61c86: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n## 问题\n测试场所的分类及其对应的检测指标有哪些\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:30 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f2a95cfe7cf14455965290d8a0c61c86.
INFO 07-18 18:08:31 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 369.9 tokens/s, Avg generation throughput: 200.0 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO:     127.0.0.1:57106 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:08:41 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 193.5 tokens/s, Running: 8 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 6.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:08:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d19a1ec82eef482f8cf810f4b5e18dd1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试结论的判定依据是什么\n\n## 答案\n测试结论的判定依据是设计文件中规定的具体指标要求。在测试过程中，需对每个测试项目对应的指标进行实际检测，并将检测数据与设计文件中的指标要求进行比对。若检测数据符合设计文件规定的指标范围或标准，则判定为合格；若超出允许偏差或未达到要求，则判定为不合格。测试结论需根据检测数据与指标的符合性逐项填写，确保测试结果与设计规范一致。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“测试结论的判定依据是什么”。首先，我得仔细看看用户提供的参考内容。\n\n参考内容是一个表格，标题是“数据中心综合测试记录表”。表格里有多个部分，比如工程名称、施工单位、测试项目、测试内容、测试场所等。每个测试场所下面有指标、检测数据和结论这几个列。表格的注释部分提到要按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n用户的问题是关于测试结论的判定依据。根据表格的结构，每个测试项目会有对应的指标，检测数据，然后得出结论。所以结论应该是基于检测数据是否符合指标的要求。而注释里提到要按照设计文件的要求来测试，因此设计文件中的指标应该是判定的依据。\n\n不过，用户提供的表格中并没有明确说明判定标准的具体内容，比如是否符合某个标准或规范，只是提到要按设计文件要求。所以答案应该指出，判定依据是设计文件中的指标要求，以及检测数据是否符合这些指标。同时，结论列可能根据数据是否达标来填写通过或不通过。\n\n需要确保答案不添加额外信息，只基于给定内容。所以答案应该是测试结论依据设计文件中的指标要求，检测数据是否符合这些指标来判定。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d19a1ec82eef482f8cf810f4b5e18dd1.
INFO 07-18 18:08:41 [logger.py:39] Received request chatcmpl-24acaef622174f5fb37623e32a48bc23: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录H 数据中心综合测试记录表\n表H 数据中心综合测试记录表  \n\n<table><tr><td>工程名称</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">编号</td><td></td><td></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">场地组成</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试项目</td><td colspan="7"></td><td colspan="6">测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试内容</td><td colspan="7"></td><td colspan="6"></td><td></td><td></td></tr><tr><td>测试场所</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td><td>指标</td><td>检测数据</td><td>结论</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2"></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></table>\n\n注：应按照设计文件要求逐项测试并记录。\n\n## 问题\n测试时间的安排需要满足哪些具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:41 [engine.py:310] Added request chatcmpl-24acaef622174f5fb37623e32a48bc23.
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INFO 07-18 18:08:46 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 349.0 tokens/s, Avg generation throughput: 179.8 tokens/s, Running: 8 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 6.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:08:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-496c45ffdaa340f9a06dcd672fa7990b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n安全防范系统功能检测记录表通常包含哪些关键信息\n\n## 答案\n安全防范系统功能检测记录表通常包含以下关键信息：  \n1. **系统名称与编号**：明确记录所属的安全防范系统名称及唯一标识编号。  \n2. **检测时间与周期**：记录检测的具体日期、时间及检测周期（如定期检测或临时检测）。  \n3. **检测人员信息**：包括检测负责人、参与人员的姓名及资质信息。  \n4. **检测项目与指标**：详细列出需检测的功能模块（如监控摄像头、报警装置、门禁系统等）及其技术参数或性能指标。  \n5. **检测结果记录**：对每个检测项目进行量化或定性评估，标注是否符合标准要求（如“正常”“异常”“待修复”）。  \n6. **问题描述与分析**：对检测中发现的异常情况或缺陷进行具体描述，并分析可能原因。  \n7. **整改措施与建议**：针对问题提出修复方案、优化建议及后续改进措施。  \n8. **整改完成情况**：记录问题整改的完成状态、责任人及复查结果。  \n9. **审批与签字**：包括检测负责人、安全主管及相关部门的签字确认，确保责任可追溯。  \n10. **备注信息**：补充说明检测过程中的特殊情况、设备状态或需关注的后续事项。  \n\n以上内容通过结构化记录，确保安全防范系统的运行状态可追溯、问题可闭环管理，为系统维护与升级提供数据支持。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“安全防范系统功能检测记录表通常包含哪些关键信息”。根据用户提供的参考内容，他们提到的是“表E监控与安全防范系统功能检测记录表”。不过，用户并没有给出具体的表格内容，只有表名。这可能意味着用户希望我基于一般的安全防范系统功能检测记录表的结构来回答，或者可能存在信息缺失的情况。\n\n首先，我需要确认用户是否真的提供了足够的信息。根据用户提供的参考内容，只有表名，没有具体字段或条目。这可能是一个问题，因为通常这类表格会有具体的项目，比如系统名称、检测日期、检测人员、检测项目、检测结果、问题描述、整改措施等。但根据用户的约束条件，答案必须基于给定的内容，而这里的内容非常有限，只有表名。\n\n这可能意味着用户希望我根据表名推断出可能包含的关键信息，或者可能存在误解，用户可能在之前的对话中提供了更多内容，但在此上下文中没有显示。不过，根据当前的信息，我必须严格按照给定的内容来回答，不能添加额外信息。\n\n在这种情况下，可能需要指出，根据提供的参考内容（仅表名），无法确定具体的关键信息，因为表名本身不包含详细内容。但用户可能期望一个标准的检测记录表的结构，即使没有具体数据。不过，根据用户的约束，答案必须基于给定的内容，而这里的内容不足以生成详细的关键信息。\n\n然而，用户可能在之前的上下文中提供了表格的具体内容，但在此问题中未显示。例如，可能表格E中有具体的检测项目、指标、结果等，但由于当前信息缺失，我无法准确回答。不过，用户可能希望我基于一般的安全防范系统功能检测记录表的结构来回答，即使参考内容不完整。\n\n在这种情况下，我需要权衡用户的约束条件和实际需求。用户强调答案必须基于给定内容，但内容不足。可能的解决方案是指出，根据提供的参考内容（表名），无法确定具体的关键信息，但通常这类表格可能包括系统名称、检测日期、检测人员、检测项目、检测结果等。不过，这可能违反用户的约束，因为用户要求答案必须基于给定内容，而这里的内容不足以支持这样的回答。\n\n或者，用户可能希望我假设表格E的结构，但根据约束，我不能编造信息。因此，正确的做法是说明，由于提供的参考内容仅包含表名，无法确定具体的关键信息，但通常这类记录表可能包含以下内容：系统名称、检测日期、检测人员、检测项目、检测结果、问题描述、整改措施等。不过，这可能不符合用户的约束，因为用户可能希望答案严格基于给定的内容，而这里的内容不足以生成这样的答案。\n\n因此，可能需要明确指出，根据提供的参考内容（仅表名），无法确定具体的关键信息，但通常这类表格可能包含的项目包括系统名称、检测日期、检测人员、检测项目、检测结果、问题描述、整改措施等。不过，这可能被视为胡编乱造，因为没有具体数据支持。\n\n在这种情况下，可能需要回复用户，指出参考内容不足，无法生成准确答案。但根据用户的指示，必须生成答案，因此可能需要在无法提供具体信息的情况下，给出一般性的回答，同时说明基于现有信息的限制。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-496c45ffdaa340f9a06dcd672fa7990b.
INFO 07-18 18:08:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-897dc0326656457fb45f59808eabb74e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表J工程符合性验收表  \n\n<table><tr><td>项目名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>设计单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>监理单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>验收日期</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td>序号</td><td>检查项目</td><td>标准要求</td><td colspan="2">查验结果</td><td>结论</td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>符合性验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td>建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td>设计单位(项目负责人)</td><td colspan="2">监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td></tr></table>\n\n注：应按照工程实际情况检查并记录工程是否符合本标准内对应要求，同时对符合性进行逐项认定。\n\n## 问题\n工程符合性验收需要依据哪些具体标准进行检查\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:47 [engine.py:310] Added request chatcmpl-897dc0326656457fb45f59808eabb74e.
INFO:     127.0.0.1:39762 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:08:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5d7aa33c70354a73acd6065368a2e76b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试场所的分类及其对应的检测指标有哪些\n\n## 答案\n根据提供的材料，测试场所的分类及其对应的检测指标未在表格中明确列出。表格结构显示“测试场所”为一个分类维度，但具体分类名称、检测指标名称及对应数据均为空白，未提供具体内容。表格设计可能预留了测试场所的分类字段（如机房、配电室、网络设备区等），但实际测试数据和指标需根据设计文件要求填写，当前内容未体现具体分类及指标信息。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“测试场所的分类及其对应的检测指标有哪些”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，即附录H的数据中心综合测试记录表。\n\n从表格结构来看，表头部分有“测试场所”这一列，但具体分类并未在提供的表格内容中明确列出。表格中“测试场所”列下方有多个行，但每个行的内容都是空的，没有具体的测试场所名称或分类。此外，表格的其他列如“指标”、“检测数据”、“结论”等也没有具体的数值或描述，所有单元格都是空的。\n\n用户的问题是关于测试场所的分类及其对应的检测指标，但根据提供的参考内容，表格中并没有给出具体的测试场所分类，也没有具体的检测指标信息。表格的结构可能是在设计时预留的，用于填写具体的测试数据，但当前内容为空。因此，根据现有的信息，无法提供具体的测试场所分类和对应的检测指标。\n\n需要确认是否在参考内容的其他部分有相关信息，但根据用户提供的内容，只有附录H的表格，且表格内容为空。因此，答案应指出在提供的材料中没有具体的测试场所分类和检测指标，表格结构可能用于后续填写，但当前没有数据。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:48 [engine.py:310] Added request chatcmpl-5d7aa33c70354a73acd6065368a2e76b.
INFO 07-18 18:08:48 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4d6e1f59a9144ef48574e2dfba813a74: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表J工程符合性验收表  \n\n<table><tr><td>项目名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>设计单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>监理单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>验收日期</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td>序号</td><td>检查项目</td><td>标准要求</td><td colspan="2">查验结果</td><td>结论</td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>符合性验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td>建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td>设计单位(项目负责人)</td><td colspan="2">监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td></tr></table>\n\n注：应按照工程实际情况检查并记录工程是否符合本标准内对应要求，同时对符合性进行逐项认定。\n\n## 问题\n在工程符合性验收过程中，如何确定每个检查项目的符合性？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:49 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4d6e1f59a9144ef48574e2dfba813a74.
INFO 07-18 18:08:51 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 763.1 tokens/s, Avg generation throughput: 152.1 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:38476 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:08:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f399f2d204eb4e3f84e68197636d62fd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试数据的检测结果应如何分类和记录\n\n## 答案\n测试数据的检测结果应按照以下结构化方式分类和记录：\n\n1. **分类维度**  \n   - 以"测试场所"为一级分类，每个场所对应独立的检测记录区域。  \n   - 每个测试场所下设多个"指标"作为二级分类，每个指标对应具体的检测参数或性能要求。\n\n2. **记录要素**  \n   - **指标**：明确标注被检测的具体技术参数（如温度、湿度、电力负荷等）。  \n   - **检测数据**：以数值或定性描述形式记录实际测试结果（如"25.3℃"或"正常"）。  \n   - **结论**：根据检测数据与设计标准对比，标注"合格"或"不合格"等判定结果。\n\n3. **表格化呈现**  \n   - 每个测试场所的检测数据需独立成行，确保不同场所的数据互不干扰。  \n   - 同一测试场所下的多个指标采用横向并列记录，形成"指标-数据-结论"的三元组结构。  \n   - 所有记录需覆盖设计文件要求的全部测试项目，避免遗漏或重复。\n\n4. **操作规范**  \n   - 严格按设计文件规定的测试顺序逐项执行，确保数据与指标的对应关系清晰可追溯。  \n   - 检测数据需直接填写在对应指标的"检测数据"栏位，结论需与检测数据严格对应，不得模糊表述。  \n\n此分类记录方式确保测试结果的完整性、可比性和可追溯性，便于后续分析与验收核查。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“测试数据的检测结果应如何分类和记录”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是附录H的数据中心综合测试记录表。\n\n从表格结构来看，表头有“测试场所”、“指标”、“检测数据”、“结论”这几个关键列。每个测试项目可能对应不同的测试场所，每个场所下有不同的指标，每个指标有对应的检测数据和结论。表格中有多个行，可能对应不同的测试项目或不同的测试场所。\n\n用户的问题是关于如何分类和记录检测结果。根据表格的结构，分类应该基于测试场所，每个场所下的指标作为分类的子项。每个指标对应的检测数据和结论需要记录下来。此外，表格中提到“应按照设计文件要求逐项测试并记录”，这说明需要按照设计文件中的项目逐一进行，不能遗漏。\n\n需要注意的是，表格中的列有合并单元格的情况，比如“测试场所”列可能跨多行，而每个测试场所下有不同的指标。因此，在记录时，每个测试场所作为一级分类，每个指标作为二级分类，检测数据和结论作为具体的数据点。\n\n另外，表格中有多个行，可能对应不同的测试项目或不同的测试场所，所以需要将每个测试项目单独列出，并按照其对应的场所、指标、数据和结论进行记录。结论可能分为合格或不合格，但具体如何判断可能需要参考设计文件的要求，但用户的问题只问如何分类和记录，所以不需要涉及判断标准。\n\n总结下来，答案应该说明测试数据需要按照测试场所分类，每个场所下的指标作为子项，记录对应的检测数据和结论，并且按照设计文件逐项测试和记录。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:52 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f399f2d204eb4e3f84e68197636d62fd.
INFO 07-18 18:08:52 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ec5969e1a89547689c8ece37ce3f08f2: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表J工程符合性验收表  \n\n<table><tr><td>项目名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>设计单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>监理单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>验收日期</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td>序号</td><td>检查项目</td><td>标准要求</td><td colspan="2">查验结果</td><td>结论</td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>符合性验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td>建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td>设计单位(项目负责人)</td><td colspan="2">监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td></tr></table>\n\n注：应按照工程实际情况检查并记录工程是否符合本标准内对应要求，同时对符合性进行逐项认定。\n\n## 问题\n工程符合性验收结论需要哪些单位的负责人共同签字确认\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:52 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ec5969e1a89547689c8ece37ce3f08f2.
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INFO 07-18 18:08:56 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 383.4 tokens/s, Avg generation throughput: 194.6 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:08:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4d8ccb69b0874ddabfa832d0b8f618a7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试记录表中每个测试场所需要填写哪些关键指标\n\n## 答案\n测试记录表中每个测试场所需填写的关键指标包括：  \n1. **指标**：需明确列出该测试场所对应的检测项目或参数名称（如温度、湿度、电力负荷等）。  \n2. **检测数据**：记录实际测试过程中获得的具体数值或观测结果。  \n3. **结论**：根据检测数据与设计标准或规范对比，判断是否符合要求（如“合格”或“不合格”）。  \n\n每个测试场所需按上述三项内容逐项填写，确保数据完整性和可追溯性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“测试记录表中每个测试场所需要填写哪些关键指标”。首先，我需要仔细分析用户提供的参考内容，也就是附录H的数据中心综合测试记录表。\n\n首先，用户提供的表格结构看起来有些复杂，有很多合并的单元格，但关键信息可能在表头部分。表格的表头行显示“测试场所”后面跟着多个列，每列的标题分别是“指标”、“检测数据”、“结论”，并且重复了多次。例如，第一行的表头是“测试场所”后面跟着四个“指标”、“检测数据”、“结论”的组，这可能意味着每个测试场所需要针对不同的指标进行检测，并记录相应的数据和结论。\n\n接下来，我需要确认每个测试场所需要填写的内容。根据表格的结构，“测试场所”这一行之后，每个测试场所对应的列中，有“指标”、“检测数据”、“结论”三个部分。因此，每个测试场所需要填写的指标应该对应每个测试项目中的具体指标，而检测数据则是实际测试得到的数值或结果，结论则是对检测数据是否符合标准的判断。\n\n但用户提供的表格内容中，具体的指标名称并没有填写，可能表格中的内容是示例或者模板，实际应用时需要根据设计文件的要求来填写具体的指标。根据注释部分提到“应按照设计文件要求逐项测试并记录”，这说明具体的指标需要根据设计文件来确定，但用户的问题是关于测试记录表中每个测试场所需要填写哪些关键指标，所以可能需要从表格结构本身推断。\n\n不过，表格中的“测试场所”行后面跟着的列标题都是“指标”、“检测数据”、“结论”，重复了四次，可能意味着每个测试场所需要针对不同的测试项目或不同的指标进行记录。例如，可能每个测试场所会有多个测试项目，每个项目都有对应的指标、数据和结论。但用户的问题是每个测试场所需要填写哪些关键指标，可能需要明确每个测试场所对应的指标是哪些。\n\n不过，由于表格中的具体内容没有填写，可能无法直接获取具体的指标名称，但根据表格结构，每个测试场所需要填写的指标应该是在“指标”列中，对应的检测数据和结论。因此，每个测试场所需要填写的关键指标可能包括多个，每个指标对应一个检测数据和结论。\n\n不过，用户的问题可能希望得到的是表格中每个测试场所需要填写的指标项，比如指标、检测数据、结论这三个部分，但根据表格的结构，每个测试场所可能有多个指标，每个指标需要填写对应的检测数据和结论。但用户的问题可能更关注的是每个测试场所需要填写哪些指标，而根据表格的结构，每个测试场所对应的列中，指标是必须填写的，检测数据和结论也是必须填写的。\n\n不过，可能用户的问题需要更明确的答案，根据表格的结构，“测试场所”这一行之后，每个测试场所对应的列中，必须填写“指标”、“检测数据”、“结论”三个内容。因此，每个测试场所需要填写的关键指标是“指标”、“检测数据”和“结论”这三个部分，但可能用户的问题更倾向于每个测试场所需要记录哪些具体的指标项，比如温度、湿度、电力等，但根据提供的参考内容，并没有具体的指标名称，只能根据表格结构推断。\n\n不过，根据注释部分提到“应按照设计文件要求逐项测试并记录”，这说明具体的指标需要根据设计文件来确定，但用户的问题可能希望得到表格中每个测试场所需要填写的字段，即指标、检测数据和结论。因此，答案应该是每个测试场所需要填写指标、检测数据和结论这三个关键部分，而具体的指标内容需要根据设计文件来确定。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:58 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c9099dca2ed54b7088f54fe2b4b84c55: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表J工程符合性验收表  \n\n<table><tr><td>项目名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>建设单位</td><td colspan="2"></td><td>设计单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>施工单位</td><td colspan="2"></td><td>监理单位</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>验收日期</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td>序号</td><td>检查项目</td><td>标准要求</td><td colspan="2">查验结果</td><td>结论</td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>6</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>7</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td>符合性验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td rowspan="2">参加验收人员(签字)</td><td>建设单位(项目负责人)</td><td>施工单位(项目负责人)</td><td>设计单位(项目负责人)</td><td colspan="2">监理单位(项目负责人)</td></tr><tr><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td>年 月 日</td><td colspan="2">年 月 日</td></tr></table>\n\n注：应按照工程实际情况检查并记录工程是否符合本标准内对应要求，同时对符合性进行逐项认定。\n\n## 问题\n工程符合性验收的记录应包含哪些关键信息？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:08:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4d8ccb69b0874ddabfa832d0b8f618a7.
INFO 07-18 18:08:58 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c9099dca2ed54b7088f54fe2b4b84c55.
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INFO 07-18 18:09:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-5b08c90bc5ea4171a3ba4265e829cb5d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试时间的安排需要满足哪些具体要求\n\n## 答案\n测试时间的安排需严格遵循设计文件要求，确保所有测试项目按照规定的顺序和时间节点逐项执行。测试记录表中明确要求对各项测试内容进行分项检测，并在对应的时间字段中填写实际检测数据及结论。测试时间的规划应覆盖所有测试场所和指标，确保每个测试环节均有明确的时间标记，且所有测试数据需在规定时间内完成记录和验证，以保证测试过程的完整性和可追溯性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是测试时间的安排需要满足哪些具体要求。首先，我需要仔细看一下提供的参考内容。参考内容是附录H的数据中心综合测试记录表，里面有一个表格，但表格里的具体数据都是空的，只有表头和一些注释。\n\n表格的结构看起来有点复杂，有很多跨列的单元格，比如“工程名称”占了7列，“编号”占了6列，后面还有“施工单位”、“测试项目”、“测试内容”、“测试场所”等。不过，用户的问题是关于测试时间的安排要求，所以需要找到表格中与测试时间相关的部分。\n\n在表格的第三行，有一个“测试时间”的标题，占了6列。不过表格中的具体数据都是空的，没有填写任何内容。另外，表格下方有一条注释：“应按照设计文件要求逐项测试并记录。” 这可能意味着测试时间的安排需要符合设计文件中的规定，但用户的问题是关于测试时间的具体要求，而参考内容中并没有详细说明这些具体要求。\n\n根据约束条件，答案必须基于给定的内容，不能胡编乱造。但参考内容里并没有明确提到测试时间的具体安排要求，比如是否需要分阶段进行，或者有没有时间限制，或者是否需要与其他测试项目协调等。唯一的提示是注释中的“按照设计文件要求逐项测试并记录”，这可能意味着测试时间应遵循设计文件中的指示，但设计文件的内容不在参考内容中，所以无法进一步展开。\n\n因此，正确的做法是根据现有的信息，指出测试时间的安排需要符合设计文件的要求，但参考内容中没有更详细的信息。不过用户可能希望得到更具体的回答，但根据给定内容，确实没有其他信息可以提取。所以答案只能是基于注释中的内容，说明需要按照设计文件来安排测试时间，并逐项记录。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c9948093e4614056bb51abb6f08773cc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">屏蔽效能</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试仪器</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试方法</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试结论</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">参加测\n试人员\n(签字)</td><td colspan="9"></td></tr></table>\n\n## 问题\n屏蔽效能测试中常用的测试仪器有哪些\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:09:07 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c9948093e4614056bb51abb6f08773cc.
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INFO 07-18 18:09:11 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 298.3 tokens/s, Avg generation throughput: 195.2 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:09:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-addd4aee58934566977f2025c1f7870e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3"></td></tr><tr><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">屏蔽效能</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">测试仪器</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试方法</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">测试结论</td><td colspan="9"></td></tr><tr><td colspan="2">参加测\n试人员\n(签字)</td><td colspan="9"></td></tr></table>\n\n## 问题\n测试方法部分通常涵盖哪些具体的测试步骤\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e33b973b272f47969a8e87cdef8c0663: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程符合性验收需要依据哪些具体标准进行检查\n\n## 答案\n工程符合性验收需依据表格中“标准要求”列所列的具体标准进行检查，这些标准由工程实际需求及对应规范确定。检查内容涵盖项目名称、建设单位、施工单位、监理单位等基本信息的核验，以及序号对应的具体检查项目的逐项判定。验收过程中需逐项记录查验结果，并在“结论”列明确是否符合标准要求，最终形成整体符合性验收结论。所有检查标准及结果均需在表格中完整体现，确保与工程实际情况及规范要求一致。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“工程符合性验收需要依据哪些具体标准进行检查”。首先，我要仔细分析用户提供的参考内容，也就是表J工程符合性验收表的结构和内容。\n\n首先，用户提供的表格结构中有几个关键部分：项目名称、建设单位、施工单位、监理单位、验收日期等基本信息。接下来是序号、检查项目、标准要求、查验结果和结论这些列。表格中的“标准要求”列应该对应具体的检查标准，而“检查项目”可能列出了需要检查的具体项目。不过，用户提供的表格中这些内容都是空的，没有具体的数据。\n\n用户的问题是关于依据哪些具体标准进行检查，但表格中的“标准要求”列并没有填写具体内容。根据注释，提到应按照工程实际情况检查并记录是否符合标准，但并没有给出具体的标准名称或内容。因此，根据提供的参考内容，可能无法直接获取具体的标准名称，但可以推断出需要依据的标准是表格中的“标准要求”列所列的内容，而这些内容需要根据实际工程情况填写。\n\n不过，用户可能期望的是更具体的标准，比如国家或行业标准，但参考内容中没有提到这些。因此，必须严格按照提供的表格内容来回答，不能添加额外信息。所以答案应该指出，依据的是表格中“标准要求”列中的具体标准，但需要根据工程实际情况填写，而表格本身并没有给出具体的标准名称或内容。\n\n需要确保答案不包含引用或文献来源，只呈现最终结论。同时，必须准确，不能编造信息。因此，正确的回答应说明依据的是表格中的“标准要求”列，但具体标准需根据实际情况填写，而表格中未提供具体内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-addd4aee58934566977f2025c1f7870e.
INFO 07-18 18:09:12 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e33b973b272f47969a8e87cdef8c0663.
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INFO 07-18 18:09:16 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 294.7 tokens/s, Avg generation throughput: 192.1 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:09:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-90c62cbe40f14de1bddc59659063a921: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程符合性验收结论需要哪些单位的负责人共同签字确认\n\n## 答案\n工程符合性验收结论需要以下四类单位的负责人共同签字确认：  \n1. **建设单位**（项目负责人）  \n2. **施工单位**（项目负责人）  \n3. **设计单位**（项目负责人）  \n4. **监理单位**（项目负责人）  \n\n表格中明确设置了四类单位负责人的签字栏位，且每类单位均需在“年 月 日”栏填写签字日期，表明所有单位负责人需逐项确认验收结论并签署姓名及日期。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“工程符合性验收结论需要哪些单位的负责人共同签字确认”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，也就是表J工程符合性验收表的结构和内容。\n\n从表格的最后部分可以看到，有一个“参加验收人员(签字)”的条目，下面分成了几个单元格，分别对应不同的单位及其项目负责人。具体来说，表格中列出的单位有建设单位、施工单位、设计单位和监理单位，每个单位后面都标注了“项目负责人”。此外，每个单位的签字栏后面还有“年 月 日”的填写位置，说明需要负责人在指定日期签字。\n\n接下来，我需要确认是否还有其他单位被提及。表格的其他部分主要填写项目名称、编号、建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、验收日期等信息，但并没有提到其他参与单位。因此，可以确定参与签字的单位就是这四个：建设单位、施工单位、设计单位和监理单位。\n\n用户的问题特别关注的是“需要哪些单位的负责人共同签字确认”，所以答案必须明确列出这四个单位。同时，根据表格的结构，每个单位的负责人需要单独签字，并且注明日期。因此，答案中需要包含这四个单位，并说明他们的项目负责人需要签字确认。\n\n需要注意的是，参考内容中并没有提到其他单位，比如政府部门或其他第三方机构，所以答案不应包含这些未提及的单位。同时，必须严格按照表格中的信息，不添加任何推测或外部知识。\n\n总结一下，答案应明确指出建设单位、施工单位、设计单位和监理单位的项目负责人需要共同签字确认验收结论，并且每个单位都有对应的签字和日期栏位。这样既符合表格的结构，也满足用户的问题要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:17 [engine.py:310] Added request chatcmpl-90c62cbe40f14de1bddc59659063a921.
INFO 07-18 18:09:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8edc4914b02a43f991a5902b39ef32ce: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n综合布线系统工程性能测试记录表需要记录哪些工程基本信息\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:17 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8edc4914b02a43f991a5902b39ef32ce.
INFO:     127.0.0.1:58692 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:09:21 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 376.1 tokens/s, Avg generation throughput: 182.4 tokens/s, Running: 9 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 6.6%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:09:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-024d64c6eff641fe9e82b453540d96f8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n在工程符合性验收过程中，如何确定每个检查项目的符合性？\n\n## 答案\n在工程符合性验收过程中，确定每个检查项目的符合性需遵循以下步骤：  \n1. **对照标准要求**：根据验收表中“标准要求”栏填写的具体技术规范或设计标准，逐项核查工程实际完成情况。  \n2. **记录查验结果**：在“查验结果”栏中详细描述检查过程及实际观测数据（如尺寸、材料、施工工艺等），并明确标注是否满足标准要求。  \n3. **逐项判定结论**：依据查验结果与标准要求的对比，在“结论”栏填写“符合”或“不符合”，需确保判定依据清晰、可追溯。  \n4. **多方确认签字**：由建设单位、施工单位、设计单位及监理单位的项目负责人在验收表中签字确认，作为符合性认定的最终依据。  \n\n整个过程需严格依据验收表中列明的检查项目和标准要求执行，确保每项判定均有实际数据支撑，并通过相关责任方签字确认以形成闭环。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于工程符合性验收过程中如何确定每个检查项目的符合性。首先，我需要仔细查看提供的参考内容，也就是表J的工程符合性验收表的结构和注释。\n\n表格里有项目名称、建设单位、施工单位、监理单位等信息，还有验收日期和序号、检查项目、标准要求、查验结果和结论这些列。注释里提到要按照工程实际情况检查并记录是否符合标准要求，同时逐项认定符合性。\n\n用户的问题是如何确定每个检查项目的符合性。根据表格的结构，每个检查项目应该对应一个标准要求，然后通过查验结果来判断是否符合。表格中的“查验结果”列可能用于记录检查的具体情况，比如是否符合、不符合或需要整改。然后“结论”列可能用来给出最终的判断，比如“符合”或“不符合”。\n\n不过，表格中的检查项目、标准要求和查验结果这些单元格都是空的，所以可能需要根据实际验收时填写的内容来判断。但根据注释，应该按照标准要求逐项检查，并记录结果。因此，确定符合性的步骤应该是：首先，明确每个检查项目对应的标准要求；其次，进行实际检查，记录查验结果；最后，根据查验结果与标准要求的对比，得出结论，即是否符合。\n\n需要注意的是，用户要求答案必须基于给定内容，不能添加额外信息。所以必须严格按照表格中的结构和注释来回答，不能引入其他方法或步骤。比如，不能提到需要专家评审或其他流程，因为这些在参考内容中没有提到。\n\n总结下来，答案应指出需要对照标准要求检查实际工程情况，记录查验结果，并逐项判断是否符合，最终在结论栏填写结果。同时，所有参与单位的负责人需要签字确认，这也是验收的一部分，但用户的问题主要集中在如何确定符合性，所以可能不需要详细说明签字部分，但可以提到需要相关单位负责人确认结论。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-024d64c6eff641fe9e82b453540d96f8.
INFO 07-18 18:09:21 [logger.py:39] Received request chatcmpl-90b2eb42c3054371b91b8efa0ab952c5: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n测试位置在综合布线系统测试中应如何具体描述\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:21 [engine.py:310] Added request chatcmpl-90b2eb42c3054371b91b8efa0ab952c5.
INFO:     127.0.0.1:52058 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:09:25 [logger.py:39] Received request chatcmpl-79c4a3603c194e77ba371d9556e8b691: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n屏蔽效能测试中常用的测试仪器有哪些\n\n## 答案\n根据提供的内容，表格中明确列出了“测试仪器”作为屏蔽效能测试的相关分类项，但未填写具体仪器名称。由于参考内容未提供关于测试仪器的具体信息，无法进一步列举或描述相关设备。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要解决用户的问题：“屏蔽效能测试中常用的测试仪器有哪些”。首先，我得仔细查看提供的参考内容，看看有没有相关信息。\n\n参考内容里有一个表格，但大部分单元格是空的，只有几个合并的单元格。表格中包含“屏蔽效能”、“测试仪器”、“测试方法”、“测试结论”、“参加测试人员”这些标题。不过，表格里的具体内容（比如测试仪器的名称）并没有被填写进去，所有单元格都是空的或者合并了。\n\n根据用户的指示，答案必须严格基于给定的内容，不能编造信息。但这里的问题是，参考内容中并没有列出具体的测试仪器名称，只有“测试仪器”这个标题。这意味着，从提供的资料中无法获取具体的仪器名称，比如常见的屏蔽效能测试可能用到的仪器如电磁屏蔽测试仪、场强仪、信号发生器等，但这些信息在参考内容里都没有提到。\n\n所以，正确的做法是根据现有的信息来回答，但因为内容中没有具体仪器，所以答案可能只能指出表格中有“测试仪器”这一项，但没有具体仪器名称。不过用户可能期望得到具体的仪器列表，但根据约束条件，不能编造信息，只能基于提供的数据。因此，必须如实说明参考内容中没有提供具体的测试仪器名称，只能确认测试仪器是表格中的一个分类，但无详细内容。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:25 [engine.py:310] Added request chatcmpl-79c4a3603c194e77ba371d9556e8b691.
INFO 07-18 18:09:26 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1c9438c8bb0147f687687d40196db7e0: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n线缆类型在测试记录表中有哪些分类\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:26 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1c9438c8bb0147f687687d40196db7e0.
INFO 07-18 18:09:26 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 547.5 tokens/s, Avg generation throughput: 182.0 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:09:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a7abd21e49b74c17aa11dae40ce6ea3d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程符合性验收的记录应包含哪些关键信息？\n\n## 答案\n工程符合性验收的记录应包含以下关键信息：  \n1. **工程基本信息**：包括项目名称、编号、建设单位、设计单位、施工单位、监理单位及验收日期。  \n2. **检查项目明细**：按序号逐项列出检查项目，明确每项工程的标准要求，并记录对应的查验结果及结论。  \n3. **符合性验收结论**：对整体工程是否符合标准要求进行总结性判定。  \n4. **验收人员签字**：建设单位、施工单位、设计单位、监理单位的项目负责人需分别签字确认，并注明签字日期。  \n\n以上内容需根据工程实际情况逐项填写，确保信息完整、可追溯。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题，即“工程符合性验收的记录应包含哪些关键信息？”，并根据提供的参考内容来生成准确的答案。首先，我得仔细分析用户提供的表格结构和注释，确保答案完全基于给定的信息，不添加任何额外内容。\n\n首先，表格的标题是“工程符合性验收表”，这说明表格的目的是记录验收过程中的各项检查结果。接下来，表格的各个部分包括项目名称、编号、建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、验收日期等基本信息，这些都是记录的关键部分，必须包含在内。\n\n然后，表格中有“序号”、“检查项目”、“标准要求”、“查验结果”和“结论”这几个列。每个检查项目需要对应标准要求，并记录查验结果和结论。这意味着在记录中必须详细列出每个检查项目的具体内容、标准要求以及实际查验的结果和结论。\n\n此外，表格底部有“符合性验收结论”部分，需要总结整个验收的结果。还有参加验收的人员签字部分，包括建设单位、施工单位、设计单位和监理单位的项目负责人签字及日期。这些信息对于确认验收的有效性和责任归属非常重要。\n\n用户的问题是关于记录应包含的关键信息，因此我需要将上述所有部分整合起来，确保没有遗漏。需要注意的是，表格中的某些单元格是空的，但根据注释，应按照实际情况填写，所以答案中需要提到这些需要填写的项目，如项目名称、编号、各单位名称、验收日期、检查项目的具体内容、标准要求、查验结果、结论，以及验收结论和签字部分。\n\n同时，必须确保答案不涉及任何引用或文献来源，只呈现最终结果。需要检查是否所有必要的信息都已涵盖，例如各个单位的信息、日期、检查项目、结果、结论以及签字部分。此外，注释中提到要逐项认定符合性，因此每个检查项目都需要详细记录。\n\n最后，将这些信息用自然流畅的语言组织成一个完整的答案，确保符合用户的要求：准确、相关、详细且适合用于微调大模型训练。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:29 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a7abd21e49b74c17aa11dae40ce6ea3d.
INFO 07-18 18:09:29 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d1dad930b25e4fdca3b374d43f251d9c: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n测试仪器的填写要求是什么？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:09:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-e4cfd16352cb48238363fe8c0aec7cf7: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n综合布线系统工程性能测试记录表需要记录哪些工程基本信息\n\n## 答案\n综合布线系统工程性能测试记录表需要记录以下工程基本信息：  \n1. 工程名称  \n2. 工程编号  \n3. 测试时间  \n4. 施工单位名称  \n5. 项目经理姓名  \n6. 执行标准名称及编号  \n\n此外，表格中还包含测试的具体内容，如测试位置、线缆编号、线缆类型、测试仪器及测试结论，但上述六项为工程基本信息的核心记录项。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是综合布线系统工程性能测试记录表需要记录哪些工程基本信息。我需要仔细看看提供的参考内容，也就是那个表格的结构。\n\n首先，表格的顶部有几个合并的单元格，比如“工程名称”占两列，后面跟着空的单元格，然后是“编号”和“测试时间”。接着下面一行是“施工单位”和“项目经理”，再下面是“执行标准名称及编号”。这些应该是需要填写的基本信息。\n\n然后，表格的列标题包括序号、测试位置、线缆编号、线缆类型、测试仪器、测试结论。不过用户的问题是关于工程的基本信息，可能这些列标题属于测试的具体内容，而不是工程本身的初始信息。不过需要确认。\n\n再仔细看表格的结构，第一行是工程名称、编号、测试时间。第二行是施工单位、项目经理。第三行是执行标准名称及编号。这些应该都是工程的基本信息需要记录的部分。而下面的测试位置、线缆编号等可能属于测试项目的具体内容，而不是工程的基本信息。\n\n所以答案应该包括工程名称、编号、测试时间、施工单位、项目经理、执行标准名称及编号。这些是表格最开始部分提到的内容，属于工程的基本信息。需要确保不遗漏这些项目，并且按照表格中的顺序和名称来呈现。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:37 [logger.py:39] Received request chatcmpl-89fe7e4a09a148dbae2d76fb5b5113ef: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n测试结论在综合布线系统测试中应包含哪些内容\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-e4cfd16352cb48238363fe8c0aec7cf7.
INFO 07-18 18:09:37 [engine.py:310] Added request chatcmpl-89fe7e4a09a148dbae2d76fb5b5113ef.
INFO 07-18 18:09:41 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 357.4 tokens/s, Avg generation throughput: 213.9 tokens/s, Running: 12 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.2%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:09:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-af390e26e4c045879f02e9bd9300656a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆类型在测试记录表中有哪些分类\n\n## 答案\n测试记录表中设有“线缆类型”字段用于记录线缆分类，但表格内容未明确列出具体的线缆类型分类名称。该字段在表格中占据两列宽度（合并单元格），实际测试数据部分留空，未填写任何具体的线缆类型信息。表格结构仅通过字段设计表明需记录线缆类型，但未提供具体的分类标准或示例。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“线缆类型在测试记录表中有哪些分类”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是附录D的表格结构。\n\n从表格的结构来看，表头部分有“线缆类型”这一列，但具体分类并没有在表格中明确列出。表格中的“线缆类型”列可能包含不同的线缆种类，比如光纤、双绞线、同轴电缆等，但实际内容被留空了，用户提供的表格数据中并没有填写具体的线缆类型名称。\n\n用户的问题是关于线缆类型的分类，但根据提供的参考内容，表格中并没有具体的分类信息。因此，按照要求，答案必须基于给定的内容，不能添加任何推测或外部知识。所以正确的回答应该是说明表格中并未明确列出具体的线缆类型分类，仅存在该字段但无具体内容。\n\n需要确保答案准确，不编造信息，同时符合所有给定的约束条件。因此，最终答案应指出表格中“线缆类型”列存在，但没有具体的分类数据。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:42 [engine.py:310] Added request chatcmpl-af390e26e4c045879f02e9bd9300656a.
INFO:     127.0.0.1:60850 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:09:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-59166ef64c9845bda2af28feb8962ae8: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录D 线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表\n表D线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td colspan="2"></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td colspan="3"></td><td colspan="2">项目经理</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">执行标准名称及编号</td><td colspan="6"></td><td></td></tr><tr><td>序号</td><td>测试位置</td><td>线缆编号</td><td colspan="2">线缆类型</td><td colspan="2">测试仪器</td><td>测试结论</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">1</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td colspan="2">参加测试人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n参加测试人员的签字在测试记录表中起到什么作用\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:42 [engine.py:310] Added request chatcmpl-59166ef64c9845bda2af28feb8962ae8.
INFO 07-18 18:09:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-248810e99e2f4cd9a4fdb8712dcf3d0b: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试方法部分通常涵盖哪些具体的测试步骤\n\n## 答案\n根据提供的内容，测试方法部分在表格中仅以标题形式出现，未包含具体的测试步骤描述。表格结构显示，“测试方法”占据一行两列（colspan="2"），但后续的单元格合并（colspan="9"）并未填充任何具体操作流程或步骤内容。因此，参考内容中未明确说明测试方法部分涵盖的具体测试步骤。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“测试方法部分通常涵盖哪些具体的测试步骤”。首先，我要仔细分析用户提供的参考内容。\n\n参考内容看起来是一个HTML表格的代码片段，里面包含了一些表格的结构，比如行和列的合并（rowspan和colspan）。表格中有几个关键的标题，如“屏蔽效能”、“测试仪器”、“测试方法”、“测试结论”和“参加测试人员(签字)”。不过，用户的问题是关于“测试方法”部分的具体测试步骤，但提供的参考内容中并没有具体的测试步骤信息，只有表格的结构和部分标题。\n\n接下来，我需要确认用户的要求。用户希望答案必须基于给定的内容，不能胡编乱造，必须准确且相关。同时，答案需要详细、充分，适合用于微调大模型训练。但根据提供的参考内容，里面并没有任何关于测试方法的具体步骤描述，只有表格的标题和结构。\n\n这可能意味着用户提供的参考内容不足以回答问题，或者可能需要进一步澄清。但根据约束条件，不能编造信息，所以必须严格按照给定内容回答。然而，参考内容中没有具体步骤，所以可能需要指出这一点。\n\n不过，用户可能在测试我的能力，或者参考内容可能有缺失。但根据现有的信息，我只能基于表格中的标题来推测，但表格里没有具体步骤。因此，正确的做法是说明参考内容中没有提供具体的测试步骤信息，无法生成相关答案。\n\n但用户可能期望一个更详细的回答，可能需要检查是否有遗漏的信息。再次查看参考内容，发现表格中“测试方法”部分对应的单元格被colspan="9"覆盖，但没有具体内容。其他部分如“测试仪器”、“测试结论”等也没有具体数据。\n\n因此，根据给定内容，无法提供具体的测试步骤，必须如实告知用户，但根据约束条件，答案必须基于给定内容，所以可能需要说明这一点，但用户可能希望即使没有信息也要生成答案，但这样会违反准确性的要求。\n\n最终，正确的回应是说明参考内容中没有具体测试步骤的信息，无法生成答案。但用户可能希望我根据常规知识回答，但根据约束条件，不能这样做。因此，必须严格按照给定内容，指出信息不足。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:42 [logger.py:39] Received request chatcmpl-85ebe6a4147c484f9820c885f6874e97: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n3">出入口标识读装置功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>21</td><td colspan="3">信息处理/控制功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>22</td><td colspan="3">异常报警功能</td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">系统检测结论</td><td colspan="6"></td></tr><tr><td colspan="2">参加检测人员(签字)</td><td colspan="6"></td></tr></table>\n\n## 问题\n系统检测过程中需要记录哪些关键信息\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:42 [engine.py:310] Added request chatcmpl-248810e99e2f4cd9a4fdb8712dcf3d0b.
INFO 07-18 18:09:42 [engine.py:310] Added request chatcmpl-85ebe6a4147c484f9820c885f6874e97.
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INFO 07-18 18:09:45 [logger.py:39] Received request chatcmpl-4d83cbe8a7894c178546c7c4a29bac0a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试仪器的填写要求是什么？\n\n## 答案\n测试仪器的填写要求为：在表格中“测试仪器”对应的列中填写实际使用的测试设备名称或型号。该栏目占据两列宽度，需确保填写内容与测试位置、线缆类型等信息对应，且需与工程测试标准要求的仪器规格一致。测试仪器填写应具体明确，避免笼统表述，例如应填写“Fluke DSX-5000链路分析仪”等完整设备名称，而非仅写“测试仪”等泛称。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是测试仪器的填写要求是什么。我需要仔细看看提供的参考内容。参考内容是一个表格，里面有一个部分是“测试仪器”，对应的列有两列，但具体内容都是空的。表格里没有其他关于测试仪器填写的具体说明，比如是否需要填写型号、规格、厂家或者其他信息。\n\n根据表格结构，测试仪器可能需要填写仪器的名称或型号，但表格中的单元格是空的，所以可能用户需要知道是否要填写具体信息。不过，参考内容中没有明确说明填写要求，只提供了表格的结构。所以根据现有的信息，只能推断测试仪器这一栏需要填写所使用的仪器名称或型号，但没有更多的细节。因此，答案应该基于表格的结构，指出测试仪器需要填写具体的仪器名称或型号，但没有其他详细要求，因为参考内容中没有更多说明。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:45 [engine.py:310] Added request chatcmpl-4d83cbe8a7894c178546c7c4a29bac0a.
INFO 07-18 18:09:46 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 750.5 tokens/s, Avg generation throughput: 214.3 tokens/s, Running: 14 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 9.9%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO 07-18 18:09:46 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8c61ac94f39d4e53885778a836b720e1: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n配电系统验收中，线缆和设备的型号及规格是否需要符合设计要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:46 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8c61ac94f39d4e53885778a836b720e1.
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INFO 07-18 18:09:56 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 229.8 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.5%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:09:57 [logger.py:39] Received request chatcmpl-60befb8d83174658b6a74dbfd6d06067: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试位置在综合布线系统测试中应如何具体描述\n\n## 答案\n测试位置应具体描述线缆或光缆在综合布线系统中的物理连接点，包括起点和终点的设备名称、安装位置及编号。例如：从“1号楼3层网络机房A区配线架”至“2号楼5层办公室101工作站”，或“主配线架MDF-01-01”至“楼层配线架IDF-03-02”。描述需明确线缆连接的设备类型（如交换机、信息插座、配线架等）、所在区域（如机房、办公区、机柜位置）及具体编号，确保测试点可唯一识别，便于后续维护和问题定位。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要解决用户的问题：“测试位置在综合布线系统测试中应如何具体描述”。首先，我要仔细查看用户提供的参考内容，也就是附录D中的线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表。\n\n首先，用户提供的表格中有几个关键字段，比如“测试位置”这一列。根据表格的结构，每一行对应一个测试项目，其中“测试位置”需要填写具体的位置信息。不过，表格中的具体内容大部分是空的，只有表头部分有信息，可能用户希望根据表格的结构和常见的综合布线测试标准来推断如何描述测试位置。\n\n接下来，我需要回忆综合布线系统测试的一般要求。通常，测试位置需要明确标识线缆的起点和终点，比如连接的设备名称、房间编号、楼层等信息。例如，从配线架到某个工作站，或者从主配线架到分支配线架的位置。\n\n但根据用户提供的表格结构，“测试位置”列可能需要填写具体的物理位置，比如机房、楼层、房间号、设备名称等。此外，可能还需要结合线缆编号和线缆类型来更准确地定位测试点。例如，线缆编号为“01-01-001”可能对应某个特定的线路，测试位置需要明确其连接的两端设备或位置。\n\n不过，用户强调答案必须基于给定的内容，而表格中并没有具体的例子。因此，可能需要根据表格中的字段来推断。表格中的“测试位置”列可能需要填写具体的安装位置，如“1号楼3层网络机房A区配线架”或“2号楼5层办公室101工作站”。这些信息需要足够详细，以便准确识别测试的具体点位，确保测试结果的可追溯性和准确性。\n\n此外，考虑到综合布线系统的标准测试流程，测试位置可能还需要包括线缆的路由信息，比如穿过哪些区域，连接的设备类型（如交换机、路由器、终端设备等）。不过，根据提供的表格，可能不需要这么详细，但必须确保位置描述清晰无误。\n\n总结来说，测试位置应具体描述线缆的安装位置，包括建筑物、楼层、房间编号、设备名称等，确保能够准确识别测试点。结合表格中的字段，“测试位置”应填写具体的物理位置信息，如“1号楼3层网络机房A区配线架至2号楼5层办公室101工作站”，或者类似的详细描述。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:57 [engine.py:310] Added request chatcmpl-60befb8d83174658b6a74dbfd6d06067.
INFO 07-18 18:09:57 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ce1304eb92634c31a75889598322e44a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电气装置的安装方式是否符合设计要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:09:57 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ce1304eb92634c31a75889598322e44a.
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INFO 07-18 18:10:01 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 412.1 tokens/s, Avg generation throughput: 202.5 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.3%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:10:01 [logger.py:39] Received request chatcmpl-201f2668294049c0b37c82343d1e5520: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n系统检测过程中需要记录哪些关键信息\n\n## 答案\n系统检测过程中需要记录的关键信息包括：系统检测结论以及参加检测人员的签字。检测结论用于总结系统检测的最终结果，而参与检测人员的签字则用于确认检测过程的参与和责任归属。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“系统检测过程中需要记录哪些关键信息”。根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析表格中的信息，找出与系统检测相关的记录点。\n\n首先，用户给出的参考内容是一个表格，其中包含几个关键部分。表格中提到“系统检测结论”和“参加检测人员(签字)”。这两项看起来是必须记录的关键信息，因为它们直接涉及检测的结果和参与人员的确认。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关内容。表格中的其他条目如“出入口标识读装置功能”、“信息处理/控制功能”、“异常报警功能”这些可能属于检测的项目或功能点，但用户的问题是关于记录的信息，而不仅仅是检测的内容。因此，这些功能点可能不是需要记录的关键信息，而是检测的对象。\n\n另外，表格中的“参加检测人员(签字)”显然是记录参与人员的信息，这在检测过程中是重要的，需要签字确认。而“系统检测结论”则是检测结果的总结，必须记录下来作为检测的最终结果。\n\n需要确保答案只基于提供的参考内容，不能添加其他信息。因此，答案应明确指出需要记录“系统检测结论”和“参加检测人员的签字”。没有其他信息提到需要记录的内容，因此不能添加额外的点，比如检测时间或检测方法，这些在参考内容中没有出现。\n\n最后，整合这些信息，确保答案准确、相关，并且符合用户的要求，不提及引用来源，直接给出结论。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:01 [engine.py:310] Added request chatcmpl-201f2668294049c0b37c82343d1e5520.
INFO 07-18 18:10:02 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f08aea90bc0840ed956b46ff8ea144d3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序如何验证\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:02 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f08aea90bc0840ed956b46ff8ea144d3.
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INFO 07-18 18:10:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d8283a2758944ccbb767df4aa26b8c9f: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n配电系统验收中，线缆和设备的型号及规格是否需要符合设计要求？\n\n## 答案\n配电系统验收中，线缆、电气装置及设备的型号、规格必须严格符合设计要求。这是验收记录表中明确规定的首要检验内容，属于通用验收项目的必检条款。具体要求包括：  \n1. 所有线缆及设备的型号参数需与设计文件标注的型号完全一致；  \n2. 规格参数（如截面积、额定电流、电压等级等）需满足设计规范的最低技术标准；  \n3. 验收人员需通过实物核对、技术文件核查等方式验证其符合性，并在验收记录表中填写核查结果。  \n该要求是确保配电系统安全运行的基础条件，未达标项目需整改后方可通过验收。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“配电系统验收中，线缆和设备的型号及规格是否需要符合设计要求？”首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是附录A中的配电系统验收记录表。\n\n在表格里，通用部分的第一条明确提到：“线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求”。这里的关键点在于“型号、规格型号”是否符合设计要求，这直接回答了用户的问题。接下来，我需要确认是否有其他相关条目。例如，在电气装置部分，第二条提到电气装置的安装方式是否符合设计要求，但用户的问题是关于型号和规格的，所以这部分可能不相关。其他部分如照明、其他设备等，也没有涉及型号和规格的内容。\n\n因此，答案应该基于通用部分第一条的内容，明确指出线缆和设备的型号及规格必须符合设计要求。同时，要确保答案准确、不添加额外信息，并且符合用户给定的约束条件，比如不提及引用来源。需要检查是否所有必要信息都已包含，是否足够详细用于微调模型训练。这里的信息已经很明确，直接引用表格中的条目即可，不需要进一步扩展。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:07 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d8283a2758944ccbb767df4aa26b8c9f.
INFO 07-18 18:10:07 [logger.py:39] Received request chatcmpl-da9cbae3c5fc416986f199469eb9c1a3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:07 [engine.py:310] Added request chatcmpl-da9cbae3c5fc416986f199469eb9c1a3.
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INFO 07-18 18:10:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-2025f63f2dd748f4a409416e046a6a1d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n照明装置的安装方式和开关动作是否符合设计要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:10 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6f9db6a6c5984c059c3c0218ab79a5eb: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n参加测试人员的签字在测试记录表中起到什么作用\n\n## 答案\n参加测试人员的签字在测试记录表中起到确认测试过程合规性及测试结果真实性的关键作用。签字是测试流程的重要环节，表明相关责任人已对测试操作、数据记录及结论进行核查并认可，确保测试活动符合既定标准和规范要求。同时，签字作为参与人员的责任凭证，明确了测试数据的权威性和可追溯性，为后续工程验收、问题溯源及责任划分提供直接依据。在表格中，签字区域与测试结论、测试仪器等信息共同构成完整的测试记录体系，确保工程性能测试结果的合法性和有效性。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是参加测试人员的签字在测试记录表中起到什么作用。首先，我需要仔细看看提供的参考内容。参考内容是一个表格，里面有一个部分是“参加测试人员(签字)”，下面有签字的区域。\n\n根据表格的结构，测试记录表需要记录测试的相关信息，比如工程名称、施工单位、测试时间、测试仪器、测试结论等。而测试人员的签字应该是在这个流程中的一个环节。签字通常用于确认某个步骤已经完成，或者确认信息的准确性。\n\n在工程或测试记录中，签字通常有法律效力，表示签字人对所记录的内容负责。所以参加测试人员签字的作用可能包括确认测试过程的正确性，确保测试数据的真实有效，以及作为责任归属的依据。此外，签字还能确保所有参与测试的人员都对结果有共识，防止后续出现争议。\n\n不过，必须严格按照参考内容来回答，不能添加额外信息。参考内容中并没有详细说明签字的作用，只是提到有签字的部分。但根据常规的表格设计，签字的作用通常是确认和责任。所以需要结合常识和表格的结构来推断，但必须确保不超出给定内容的范围。\n\n可能用户需要的是签字在表格中的具体作用，比如作为测试过程完成的证明，或者作为参与人员的确认。需要确保答案准确，不编造信息，只基于表格中存在签字这一事实，以及通常签字在表格中的作用。但根据约束条件，答案必须基于给定内容，所以可能只能说明签字是记录参与测试人员的确认，确保测试过程和结果的准确性，作为正式记录的一部分。\n\n最终答案需要明确签字的作用，但必须基于表格中的信息，所以可能需要指出签字用于确认测试人员的参与和测试结果的准确性，作为记录的一部分，确保测试过程的合规性和责任归属。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:10:17 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6a7cc2d01fb744259fc8e54494b5e6dc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n测试结论在综合布线系统测试中应包含哪些内容\n\n## 答案\n测试结论在综合布线系统测试中应包含测试结果是否符合相关执行标准的判定，以及线缆或光缆性能是否满足工程要求的最终确认。根据表格结构，测试结论需明确记录每条线缆或光缆的测试合格性，并可能包含对测试数据的简要说明（如信号衰减、连接损耗、传输速率等参数是否达标），但具体参数名称和数值需结合实际测试仪器和标准要求填写。表格中测试结论字段需由测试人员签字确认，作为工程验收的重要依据。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“测试结论在综合布线系统测试中应包含哪些内容”。根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析表格结构，找出与测试结论相关的信息。\n\n首先，用户提供的参考内容是一个表格，标题是“线缆及光缆综合布线系统工程性能测试记录表”。表格中有多个字段，包括工程名称、施工单位、执行标准、测试位置、线缆编号、线缆类型、测试仪器和测试结论等。用户的问题是关于测试结论应包含的内容，所以我要重点查看表格中“测试结论”这一列的相关信息。\n\n在表格的第四行，可以看到“测试结论”作为一列标题，但下面的具体内容大部分是空的，只有在倒数第二行的“测试仪器”列下有一个数字“1”，可能是一个示例或占位符。不过，用户的问题不是关于测试仪器，而是测试结论的内容，所以需要从表格结构和其他可能的隐含信息中推断。\n\n由于表格中没有具体的测试结论内容，但根据综合布线系统的标准测试流程，测试结论通常包括是否符合标准、测试结果是否合格、存在的问题或缺陷、以及可能的建议。但根据用户的约束，答案必须严格基于给定的内容，不能添加额外信息。因此，需要确认参考内容中是否有任何关于测试结论内容的直接信息。\n\n在参考内容中，表格的“测试结论”列没有具体的数据，但根据表格的结构和常规的工程测试记录，测试结论可能包括测试结果是否符合规范、测试参数是否达标、是否存在故障等。然而，用户强调答案必须基于给定内容，而参考内容中并没有明确说明测试结论应包含的具体项目，因此可能需要指出表格中测试结论列的存在，但实际内容未填写，因此无法提供具体细节。\n\n不过，可能用户期望的是根据表格的结构和常规知识，推断出测试结论应包含的内容，但根据约束条件，不能胡编乱造。所以必须严格按照给定内容，即表格中测试结论列的存在，但没有具体数据，因此答案可能指出测试结论需要填写测试结果是否符合标准，但根据提供的资料无法提供更详细的信息。\n\n但可能用户希望根据表格中的其他字段来推断，比如线缆类型、测试仪器等，但测试结论本身在表格中没有具体说明，所以可能需要回答测试结论应包含测试是否合格，但根据提供的资料，无法确定更详细的内容。不过，这可能不符合用户的要求，因为用户希望答案充分详细，适合微调大模型训练使用，但必须基于给定内容。\n\n因此，正确的做法是指出表格中测试结论列的存在，但未提供具体内容，因此无法确定测试结论应包含哪些内容，但根据常规工程测试记录，可能包括是否符合标准、测试结果等，但根据用户的要求，不能添加额外信息，所以只能指出测试结论是表格中的一个字段，但具体内容未在参考内容中给出。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:10:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-604b6eda47c84c0aa0b8fbd09ca023e9: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 附录A 配电系统验收记录表\n表A配电系统验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="3">工程名称</td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工单位</td><td>项目经理</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">施工质量验收内容</td><td colspan="2">结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="2">通用</td><td>1</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的型号、规格型号是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">线缆、电气装置及设备的电气绝缘是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="6">电气装置</td><td>1</td><td colspan="3">电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电气装置的安装方式是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>3</td><td colspan="3">电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td>1</td><td colspan="2">线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">电线、电缆及电气装置的相序是否正确</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">照明</td><td>1</td><td colspan="3">照明装置的外观质量是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="3">其他</td><td>1</td><td colspan="3">柴油发电机组的启动时间,输出电压、电流及频率是否符合设计要求</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2</td><td colspan="3">不间断电源的输出电压、电流、波形参数及切换时间</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td></td><td colspan="3"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n## 问题\n柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率是否符合设计要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-604b6eda47c84c0aa0b8fbd09ca023e9.
INFO 07-18 18:10:21 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 428.4 tokens/s, Avg generation throughput: 178.6 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:10:22 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cf968572894347b48a9e772fe27c42ce: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电气装置的安装方式是否符合设计要求\n\n## 答案\n电气装置的安装方式是否符合设计要求是配电系统验收记录表中的核心检查项之一。在验收过程中，需重点核查电气装置的安装方式是否严格遵循设计图纸及技术规范，包括安装位置、固定方式、接线方法、与周边设施的配合关系等具体内容。该检查项属于“电气装置”类别下的第二项验收内容，需由施工单位和验收方共同确认并记录结论，确保实际安装与设计要求完全一致，以保障系统的安全性和功能性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“电气装置的安装方式是否符合设计要求”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是配电系统验收记录表。这个表格里有很多检查项目，我需要找到与电气装置安装方式相关的部分。\n\n在表格中，看到“电气装置”部分有多个检查项。第一项是检查电气装置、配件及其附属技术文件是否齐全，第二项就是安装方式是否符合设计要求。用户的问题正好对应这个第二项。接下来，我需要确认是否有其他相关的内容，比如其他部分是否有涉及安装方式的描述，但根据表格结构，其他部分如线缆敷设、照明、其他设备等，可能没有直接提到安装方式，所以主要信息应该来自电气装置的第二项检查。\n\n接下来，我需要确保答案准确且基于给定内容。用户要求答案必须准确，不能编造，所以只能根据表格中的信息回答。表格中明确提到“电气装置的安装方式是否符合设计要求”是验收内容之一，因此答案应指出这一点，并说明这是验收记录表中的检查项目之一，需要施工单位和验收方确认是否符合设计要求。\n\n另外，用户希望答案详细且适合微调大模型训练使用，所以可能需要更详细的描述，比如说明这是验收过程中的一个关键点，需要检查安装方式是否符合设计图纸或规范，可能涉及安装位置、固定方式、接线方法等，但根据提供的表格内容，具体细节没有展开，所以只能根据已有信息回答，不添加额外内容。\n\n最后，确保答案不提及引用来源，直接陈述事实。因此，答案应明确指出电气装置的安装方式是否符合设计要求是验收记录表中的检查项之一，由施工单位和验收人员确认。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:22 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cf968572894347b48a9e772fe27c42ce.
INFO 07-18 18:10:23 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d56d8a299618404092149235da860209: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n## 问题\n电涌保护器的安装位置需要满足哪些具体要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:23 [engine.py:310] Added request chatcmpl-d56d8a299618404092149235da860209.
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INFO 07-18 18:10:26 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 372.3 tokens/s, Avg generation throughput: 194.7 tokens/s, Running: 10 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 7.8%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:10:27 [logger.py:39] Received request chatcmpl-fcdc3efb8773449da2382b75f8ad0eba: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求\n\n## 答案\n线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求是配电系统验收记录表中明确规定的检查项之一，属于电气装置验收内容的第4项。该检查点要求对线缆的敷设方式是否符合设计规范、标识是否清晰准确以及保护措施是否到位进行验证，确保其满足设计文件和技术标准的要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，也就是附录A中的配电系统验收记录表。\n\n在表格里，我看到有一个部分属于“电气装置”下的第4点，具体是“线缆的敷设方式、标志、保护等是否符合设计要求”。这里明确提到了敷设方式、标志和保护措施，这些都是用户问题中提到的关键词。接下来，我需要确认这些信息是否在验收记录表中有对应的检查项。\n\n根据表格结构，每个验收项目都有对应的检查点，而用户的问题正好对应到电气装置部分的第4项。因此，正确的答案应该是基于这个检查点，说明是否符合设计要求。需要注意的是，表格中的结论部分是空的，但用户的问题只是询问是否符合，而不是具体的结论结果，所以答案应直接引用检查项的内容，而不涉及具体结果。\n\n另外，用户要求答案必须基于给定内容，不能添加额外信息，所以必须严格依据表格中的描述，不使用任何外部知识或假设。同时，答案需要自然流畅，不提及引用来源，直接回答问题。因此，整合这些信息后，答案应明确指出线缆的敷设方式、标志和保护措施是否符合设计要求是验收记录表中的检查项之一，属于电气装置验收的一部分。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:27 [engine.py:310] Added request chatcmpl-fcdc3efb8773449da2382b75f8ad0eba.
INFO 07-18 18:10:28 [logger.py:39] Received request chatcmpl-a5f8f15ce85f49598502992bd07a5b67: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n## 问题\n接地装置的埋设深度和间距应遵循哪些施工规范？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:28 [engine.py:310] Added request chatcmpl-a5f8f15ce85f49598502992bd07a5b67.
INFO 07-18 18:10:31 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 350.5 tokens/s, Avg generation throughput: 201.9 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.7%, CPU KV cache usage: 0.0%.
INFO:     127.0.0.1:55566 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:10:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c4976d7c1d3e4e12a62e1a688630b874: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序如何验证\n\n## 答案\n在配电系统验收过程中，电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序需通过以下方式验证：  \n1. **核对设计文件**：确认联锁动作的逻辑关系、响应时间阈值及执行顺序是否与设计图纸、技术规范及设备说明书一致。  \n2. **模拟测试**：通过实际操作或模拟故障场景，触发联锁动作，观察电气装置与相关系统的联动反应，验证其动作逻辑是否符合设计要求。  \n3. **时间测量**：使用精确计时工具记录联锁动作的响应时间，与设计参数对比，确保在允许的误差范围内。  \n4. **顺序验证**：通过分步测试或系统日志分析，确认联锁动作的执行顺序是否严格遵循设计规定的流程。  \n5. **验收记录填写**：在验收表中“电气装置”部分第3项对应栏位填写测试结果及结论，由验收人员签字确认。  \n\n以上步骤需结合具体工程设计要求及行业标准执行，确保联锁系统的可靠性与安全性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我需要回答用户的问题：“电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序如何验证”。首先，我得仔细看看提供的参考内容。\n\n参考内容是配电系统验收记录表的一部分，里面有一个表格，详细列出了验收的各个项目。在“电气装置”部分，第三条提到“电气装置与其他系统的联锁动作的正确性、响应时间及顺序”。表格中的这一项需要验收，但具体如何验证呢？\n\n用户的问题是如何验证这些方面，但参考内容里并没有详细说明具体的验证方法，只是列出了需要检查的项目。根据表格的结构，验收记录表通常用于记录检查的结果，但实际的验证步骤可能需要依据相关标准或规范，比如电气安装规范或系统设计文档。\n\n不过，根据约束条件，答案必须基于给定的内容，不能添加外部信息。因此，我需要从表格中提取相关信息。表格中提到“联锁动作的正确性、响应时间及顺序”是验收内容之一，但未说明具体如何验证。因此，正确的做法是指出验收记录表中包含这一项，但具体的验证方法可能需要参考其他标准或设计要求，但根据提供的资料，无法提供详细步骤。\n\n不过，用户可能希望得到一个基于表格内容的答案，即使信息有限。因此，答案应指出在验收过程中需要检查这些方面，但具体方法可能不在提供的资料中。需要确保答案不编造信息，只基于表格内容，即验收记录表中存在这一项，但验证方法需按设计要求进行。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:32 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c4976d7c1d3e4e12a62e1a688630b874.
INFO 07-18 18:10:32 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ea131e11fd3b4c7e8e10df543e324d74: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n## 问题\n接地电阻值测试的验收标准是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:32 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ea131e11fd3b4c7e8e10df543e324d74.
INFO:     127.0.0.1:60850 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
INFO 07-18 18:10:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ccc38e34b3a74138b8590249397df201: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n照明装置的安装方式和开关动作是否符合设计要求？\n\n## 答案\n在配电系统验收过程中，照明装置的安装方式及开关动作是否符合设计要求是验收记录表中明确规定的检查项目之一。根据表格内容，照明装置的验收需核查其安装方式是否符合设计要求，并验证开关动作是否正常。该条目属于验收内容的组成部分，具体结论需通过实际验收测试后填写，但检查项目本身已明确包含对安装方式与开关动作的合规性验证。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“照明装置的安装方式和开关动作是否符合设计要求？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析附录A中的配电系统验收记录表，找到相关的信息来生成准确的答案。\n\n首先，我查看表格的结构。表格中有几个主要部分：通用、电气装置、照明和其他。用户的问题涉及照明装置，所以我应该重点查看“照明”部分。在表格中，照明部分有三个条目，其中第一个条目是“照明装置的外观质量是否符合设计要求”，第二个条目是“照明装置的安装方式、开关动作是否符合设计要求”。这里明确提到了安装方式和开关动作是否符合设计要求，所以问题中的两个方面都在这个条目下。\n\n接下来，我需要确认答案是否需要更多的信息。用户提供的表格中，这些条目下的结论部分是空的，但问题并不是询问验收结果，而是询问是否符合设计要求。根据表格的结构，验收记录表的目的是记录这些项目是否符合要求，因此答案应基于表格中列出的验收内容，而不是结论部分的具体结果。\n\n用户要求答案必须基于给定内容，不能添加额外信息，所以不能假设任何结果，只能指出验收记录表中包含检查这些项目是否符合设计要求的条目。因此，正确的答案应该说明在验收过程中，照明装置的安装方式和开关动作是否符合设计要求是被检查的项目之一，但具体结果需要根据验收记录填写。\n\n同时，要确保答案不提及引用来源，只呈现最终结论。因此，答案应明确指出验收记录表中确实有这一项检查，但具体是否符合需要查看验收结论部分，不过用户的问题只是询问是否符合，而表格中的条目本身说明这是验收的内容，所以答案应确认这一点。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f25b2f963eab42768d28dfcddb1ea080: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n## 问题\n防雷接地的人工接地装置接地干线的埋设方式有哪些要求\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ccc38e34b3a74138b8590249397df201.
INFO 07-18 18:10:35 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f25b2f963eab42768d28dfcddb1ea080.
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INFO 07-18 18:10:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f6bcb01d67634f4093b690c6ae2ced9d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率是否符合设计要求？\n\n## 答案\n在配电系统验收记录表中，柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率是否符合设计要求是验收内容的重要检查项之一。该条目明确列于“其他”类别下的第一条，要求对柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率进行验证，以确保其参数满足设计规范。此检查项属于施工质量验收的必要组成部分，需通过实际测试数据与设计要求进行比对，最终由验收人员在表格中记录结论。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“柴油发电机组的启动时间、输出电压、电流及频率是否符合设计要求？”根据用户提供的参考内容，我需要仔细分析附录A中的配电系统验收记录表。\n\n首先，我查看表格的结构。表格中有多个部分，包括通用、电气装置、照明和其他。在“其他”部分，第一条明确提到：“柴油发电机组的启动时间，输出电压、电流及频率是否符合设计要求”。这直接对应用户的问题。表格中的这一项显然是验收检查的一部分，用于确认这些参数是否符合设计标准。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关信息。例如，是否有其他部分提到类似的内容，或者是否有结论部分。但根据提供的表格，其他部分如电气装置和照明并没有涉及柴油发电机组的具体参数。验收结论部分留空，可能需要填写，但用户的问题并不涉及结论本身，而是检查项是否存在。\n\n用户的问题是关于是否符合设计要求，而表格中的这一项明确列出了需要检查的内容，说明这是验收过程中必须确认的项目。因此，答案应指出在验收记录表中确实有这一项，用于验证这些参数是否符合设计要求，但具体的测试结果需要根据实际验收数据填写。\n\n需要确保答案不添加额外信息，仅基于表格内容。因此，正确的回答应指出该检查项存在于表格中，属于验收内容的一部分，但具体是否符合需根据实际测试结果确定。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:40 [engine.py:310] Added request chatcmpl-f6bcb01d67634f4093b690c6ae2ced9d.
INFO 07-18 18:10:40 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1c90d5260be64b9eabb65150bcb87413: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n表B防雷与接地装置验收记录表  \n\n<table><tr><td colspan="2">工程名称</td><td></td><td>编号</td><td></td><td>测试时间</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">施工单位</td><td></td><td>项目经理</td><td colspan="3"></td></tr><tr><td colspan="3">施工质量验收内容</td><td colspan="4">验收结论(记录)</td></tr><tr><td rowspan="7">防雷系统</td><td>1</td><td>电涌保护器的规格型号</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>电涌保护器安装位置</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>电涌保护器安装方式</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td rowspan="8">接地系统</td><td>1</td><td>接地装置的规格型号、材质</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>2</td><td>接地电阻值测试</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>3</td><td>防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>4</td><td>接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>5</td><td>接地装置与干线的连接和干线材质选用</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>6</td><td>与等电位带的连接</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td>7</td><td>零地电位检测</td><td colspan="4"></td></tr><tr><td></td><td></td><td colspan="4"></td></tr><tr><td colspan="2">验收结论</td><td colspan="5"></td></tr><tr><td colspan="2">参加验收人员(签字)</td><td colspan="5"></td></tr></table>\n\n# 附录C 空调系统测试记录表\n![](images/3cb7c9afd05341ebb8b7f7f6a1221b528a66e93e982b6b58f4716a6327c5b6b9.jpg)\n\n注：电参数检测资料与压机检测数据应与产品技术手册中要求的资料对照，确定其运行情况是否正常。\n\n## 问题\n零地电位检测的测试方法和验收依据是什么？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 \' 参考 / 依据 / 文献中提到 \' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:40 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1c90d5260be64b9eabb65150bcb87413.
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INFO 07-18 18:10:47 [logger.py:39] Received request chatcmpl-11a79d6239604de5834b11ef930fd775: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n数据中心基础设施施工及验收的主要目的是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:10:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-764d3f0a04214ee3909031dcfd356900: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地电阻值测试的验收标准是什么\n\n## 答案\n接地电阻值测试的验收标准需满足以下要求：  \n1. 接地电阻值的测试结果必须符合设计规范及产品技术手册中规定的具体数值范围，确保接地装置的导电性能达标。  \n2. 测试过程中需采用符合国家标准的检测设备，确保数据准确性。  \n3. 接地电阻值应满足防雷系统对接地阻值的最低要求（如一般情况下不应超过4Ω，但具体数值需以产品技术手册或设计文件为准）。  \n4. 测试结果需与施工图纸及验收规范中的技术指标进行比对，确认其运行状态正常。  \n5. 若测试值超出允许范围，需整改后重新测试直至符合标准。  \n\n注：具体数值范围需结合项目设计文件或设备技术参数确定，参考内容中未明确列出具体数值。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是接地电阻值测试的验收标准是什么。我需要先看一下提供的参考内容。在表B的接地系统部分，第二项是接地电阻值测试，但表格里的内容都是空的，没有具体数值。不过，附录C提到电参数检测资料需要与产品技术手册对照，确定运行是否正常。这可能意味着验收标准需要参照产品手册中的规格。\n\n但用户的问题是关于接地电阻值的具体标准，而参考内容里并没有给出具体的数值范围。可能需要根据行业标准来推断，但根据约束条件，答案必须基于给定内容，不能自己编造。所以只能说明测试需要符合产品技术手册的要求，并且确保接地电阻值在允许范围内，但具体数值没有提供。因此，答案应该指出验收标准是依据产品手册，并确保测试结果符合规定，但未给出具体数值。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:51 [logger.py:39] Received request chatcmpl-c1b9e74fcd754863a71b5bbcfebba5f3: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n隐蔽工程在数据中心建设中的具体定义是什么\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-764d3f0a04214ee3909031dcfd356900.
INFO 07-18 18:10:51 [engine.py:310] Added request chatcmpl-c1b9e74fcd754863a71b5bbcfebba5f3.
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INFO 07-18 18:10:53 [logger.py:39] Received request chatcmpl-6a5db74f268e4a5a9615ad33dac27cfd: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n接地装置的埋设深度和间距应遵循哪些施工规范？\n\n## 答案\n接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸应严格遵循施工规范要求，具体包括以下内容：  \n1. **埋设深度**：需满足设计文件或相关行业标准规定的最小埋深要求，通常与土壤电阻率、接地材料类型及当地气候条件相关。  \n2. **间距要求**：接地极之间的水平间距应确保电流扩散路径不重叠，避免相互干扰，具体数值需根据接地系统类型（如环形、放射式等）及工程设计参数确定。  \n3. **基坑尺寸**：基坑的开挖尺寸应能容纳接地极及连接材料，并预留足够的操作空间，同时满足回填土层的密实度要求。  \n4. **材质与连接**：接地装置的材质需符合耐腐蚀性要求，与接地干线的连接应牢固可靠，焊接或机械连接需符合规范工艺标准。  \n5. **检测验证**：施工完成后需通过接地电阻测试及零地电位检测，确保实际埋设效果符合设计预期。  \n\n以上要求需结合工程设计图纸、产品技术手册及国家/行业标准（如GB 50169-2019《电气装置安装工程接地装置施工及验收规范》）综合执行。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是接地装置的埋设深度和间距应遵循哪些施工规范。首先，我需要查看提供的参考内容。在表B的接地系统部分，第4项明确提到了“接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸”。这说明规范中确实有涉及这些参数的要求。\n\n不过，用户提供的参考内容里并没有具体的数值或详细的标准，比如具体的深度数值或间距范围。表格中的条目只是列出了需要检查这些项目，但没有给出具体的数据。因此，根据给定的内容，只能确认需要遵循相关规范，但无法提供具体的数值。可能用户需要的是这些参数应符合国家或行业标准，但参考材料中没有具体说明，所以不能编造数据。必须严格按照提供的资料回答，即接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸应按照施工规范进行，但具体数值需参照相关标准或设计要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:53 [engine.py:310] Added request chatcmpl-6a5db74f268e4a5a9615ad33dac27cfd.
INFO 07-18 18:10:54 [logger.py:39] Received request chatcmpl-b81437c5a5e74d4ebb943a534b494773: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n电磁屏蔽室的主要功能和应用场景有哪些\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:10:54 [engine.py:310] Added request chatcmpl-b81437c5a5e74d4ebb943a534b494773.
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INFO 07-18 18:11:04 [logger.py:39] Received request chatcmpl-dcc7e760defc4d53a4f7dd85a81d56dc: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n数据中心基础设施施工及验收的主要目的是什么\n\n## 答案\n数据中心基础设施施工及验收的主要目的是加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收的具体要求，从而确保工程质量达到安全、可靠、连续正常运行的标准。这一过程通过统一的技术规范和验收流程，保障数据中心在新建、改建和扩建过程中，其空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线等基础设施符合功能需求和行业标准，为电子信息设备提供稳定的基础支持环境。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“数据中心基础设施施工及验收的主要目的是什么？”根据提供的参考内容，我需要仔细分析相关部分。\n\n首先看总则部分，1.0.1条提到“为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。”这里明确说明了制定标准的目的，即加强管理、规范要求和保证质量。接下来，1.0.2条指出标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收，而1.0.3条提到除了符合本标准外，还需符合国家其他标准。\n\n用户的问题是关于施工及验收的主要目的，因此需要从1.0.1条中提取关键点：加强管理、规范施工验收、保证工程质量。这些是直接相关的信息，不需要其他术语或扩展。需要确保答案准确，不添加额外内容，比如不提及具体条款编号，只陈述目的。同时，答案要自然流畅，符合逻辑，涵盖所有必要信息，适合用于微调数据集。检查是否有遗漏或错误，确保完全基于给定内容，不引入外部知识。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:04 [engine.py:310] Added request chatcmpl-dcc7e760defc4d53a4f7dd85a81d56dc.
INFO 07-18 18:11:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-56c4e3c9085849f28c20b423781c6fe5: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n数据中心基础设施包含哪些核心设施\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:05 [engine.py:310] Added request chatcmpl-56c4e3c9085849f28c20b423781c6fe5.
INFO 07-18 18:11:06 [metrics.py:488] Avg prompt throughput: 288.2 tokens/s, Avg generation throughput: 198.1 tokens/s, Running: 11 reqs, Swapped: 0 reqs, Pending: 0 reqs, GPU KV cache usage: 8.0%, CPU KV cache usage: 0.0%.
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INFO 07-18 18:11:08 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7de8d4e14d374e709322dde657ba9306: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n电磁屏蔽室的主要功能和应用场景有哪些\n\n## 答案\n电磁屏蔽室的主要功能是衰减来自外部或内部的电磁场能量，通过构建封闭的建筑空间体，实现对电磁干扰的隔离与抑制。其应用场景包括需要防止电磁信号泄露或干扰的场所，例如数据中心内对电磁敏感的设备区域、需保障信息安全的关键设施，以及需满足电磁兼容性要求的特殊环境。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“电磁屏蔽室的主要功能和应用场景有哪些”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，确保答案完全基于给定的信息。\n\n根据参考内容中的术语部分，2.0.3条明确指出，电磁屏蔽室是用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。这里的关键点在于“衰减电磁场能量”，这应该是其主要功能。接下来需要确定应用场景，但参考内容中并没有直接提到应用场景的具体例子，只给出了定义。因此，答案需要严格基于这个定义，不能添加其他信息。\n\n用户可能期望知道电磁屏蔽室用于哪些具体场景，比如数据中心的某些区域，或者防止电磁干扰的设备周围。但根据提供的资料，没有这些细节，所以只能根据定义来回答。需要确保不编造信息，只陈述已知内容。因此，答案应明确功能是衰减电磁场能量，而应用场景可能涉及需要电磁隔离的区域，但具体应用未在资料中详细说明，所以不能具体举例。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:08 [engine.py:310] Added request chatcmpl-7de8d4e14d374e709322dde657ba9306.
INFO 07-18 18:11:09 [logger.py:39] Received request chatcmpl-aead306a00c9419ea83ebc32526a7bdb: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n微模块与集装箱数据中心在结构形式上有何区别\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:09 [engine.py:310] Added request chatcmpl-aead306a00c9419ea83ebc32526a7bdb.
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INFO 07-18 18:11:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-61874f9b58e24f5a81ea5a9fb33983fe: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n本标准对数据中心基础设施验收的合规性有何要求？\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:11:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-d975cd09fafd4f95a0234834674fb7ec: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n隐蔽工程在数据中心建设中的具体定义是什么\n\n## 答案\n隐蔽工程在数据中心建设中是指位于地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或被装饰材料遮挡而无法直接观察的施工部分。这类工程包括管线敷设、结构加固、隐蔽区域的设备安装等，其特点是在施工完成后难以直接检查或维护，因此需在施工过程中严格把控质量，并在验收阶段通过专项检测确保符合规范要求。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户关于“隐蔽工程在数据中心建设中的具体定义是什么”的问题。首先，我得仔细查看提供的参考内容，找到相关的定义部分。\n\n在参考内容的第2章术语部分，2.0.2条明确提到了“隐蔽工程”的定义。根据内容，隐蔽工程是指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。这些工程在数据中心建设中可能包括管线铺设、结构加固等，一旦施工完成就难以直接检查，因此需要特别注意施工质量和验收标准。\n\n接下来，我需要确保答案完全基于给定的内容，不添加任何额外信息。用户要求答案必须准确、相关，并且详细，适合用于微调大模型的数据集。因此，我需要将定义部分直接引用，但用自然流畅的语言整合，避免使用技术术语过多，同时保持信息的完整性。\n\n另外，用户强调答案中不能出现任何引用或来源说明，所以只需要直接呈现定义内容。同时，要检查是否符合所有约束条件，比如不胡编乱造，确保信息准确无误。\n\n最后，确认答案是否充分详细，是否包含所有必要信息。这里的关键点在于隐蔽工程的位置和不可见性，以及它们在数据中心中的重要性。可能还需要补充说明这些工程在验收时的特殊要求，但根据参考内容，可能没有更多细节，所以保持原定义即可。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-0c98f9538a8944749fd77e49fdaac59e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n零地电位检测的测试方法和验收依据是什么？\n\n## 答案\n零地电位检测的测试方法和验收依据需通过以下步骤实现：  \n1. **测试方法**：在接地系统施工完成后，使用专业仪器测量接地装置与零线之间的电位差值。测试时需确保接地装置处于正常工作状态，且测量环境无干扰因素。  \n2. **验收依据**：根据接地系统验收记录表中“零地电位检测”项的验收结论，结合相关国家标准（如接地电阻值需满足设计要求，电位差需控制在允许范围内）进行判定。若测试结果符合设计规范及行业标准，则判定为合格；否则需整改后复验。  \n\n注：具体测试参数及标准需依据工程设计文件和相关规范执行。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户问的是零地电位检测的测试方法和验收依据。首先，我需要仔细看看提供的参考内容。\n\n在参考内容里，表B是关于防雷与接地装置验收记录表，里面提到了接地系统部分，第七项是零地电位检测。但表格里并没有具体说明测试方法和验收依据，只是列出了需要检测的项目。而附录C是空调系统测试记录表，不过用户的问题和空调系统似乎无关，可能只是干扰信息。\n\n用户的问题可能涉及到接地系统的验收标准，但根据提供的资料，零地电位检测的具体方法和依据并没有详细说明。不过，根据常规的电气工程知识，零地电位检测通常涉及测量接地装置与零线之间的电位差，确保其符合安全标准。验收依据可能包括相关国家标准，比如GB 50169-2016《电气装置安装工程 接地装置施工及验收规范》中的要求。\n\n但根据用户的约束，答案必须基于给定的内容，不能添加外部知识。所以需要确认资料中是否有相关信息。在表B的接地系统部分，零地电位检测被列为第7项，但表格中的内容都是空的，没有具体说明方法或依据。因此，可能无法从给定资料中直接提取答案，但用户可能希望结合常规知识来回答，同时遵循约束条件。\n\n不过，用户强调答案必须基于给定内容，不能胡编。所以可能需要指出，资料中未明确提供测试方法和验收依据，但根据表格结构，验收结论应依据相关标准进行。但这样可能不符合用户的要求，因为用户可能希望得到更具体的答案。\n\n可能需要再次检查是否有遗漏的信息。附录C的注释提到电参数检测资料应与产品技术手册对照，但这是针对空调系统的，可能不适用。因此，最终答案可能需要说明在提供的资料中，零地电位检测的测试方法和验收依据未明确给出，但根据常规流程，应参考相关国家标准和产品手册。不过，根据约束，不能添加外部信息，所以可能需要指出资料中没有相关信息。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:12 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ec998c9a72004efd99d3c49a37f146bb: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n# 1总 则\n1.0.1 为加强数据中心基础设施工程管理，规范施工及验收要求，保证工程质量，制定本标准。1.0.2 本标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3 数据中心基础设施施工及验收除应符合本标准外，尚应符合现行国家有关标准的规定。\n\n# 2术语\n\n\n# 2.0.1 数据中心 data center\n本标准专指为集中放置和充分利用电子信息系统设备并能保证正常运行环境的场所。可以是一幢建筑物或其中的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。\n\n2.0.2 隐蔽工程 concealed project\n\n本标准专指地面下、吊顶上、活动地板下、墙内或装饰材料所遮挡的不可见工程。\n\n2.0.3 电磁屏蔽室 electromagnetic shielding enclosure\n\n本标准专指用于衰减来自外部或内部的电磁场能量的建筑空间体。\n\n2.0.4 基础设施 infrastructure\n\n本标准专指在数据中心为保证电子信息设备安全、可靠、连续正常运行提供基本支持的空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。\n\n2.0.5 微模块 micro modular\n\n本标准专指通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。\n\n2.0.6 集装箱数据中心 container data center\n\n本标准专指以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。\n\n2.0.7 地震动 seismic ground motion\n\n本标准专指地震引起的地表及近地表介质的振动。\n\n# 3 基本规定\n\n\n## 问题\n地震动在数据中心工程中需要考虑哪些具体影响\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:11:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-cd7369f0355f49219b368e82ce0f65a3: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n数据中心基础设施包含哪些核心设施\n\n## 答案\n数据中心基础设施的核心设施包括空调与新风系统、电力与照明系统、防雷保护系统、系统接地装置、消防与安全保障系统、信息网络与布线系统、系统监控系统以及给排水系统。这些设施共同为电子信息设备的安全、可靠和连续正常运行提供基础支持。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“数据中心基础设施包含哪些核心设施”。首先，我要仔细查看提供的参考内容，找到相关的部分。\n\n参考内容中的第2.0.4条明确界定了“基础设施”的定义，里面提到数据中心基础设施包括空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施。这些都是核心设施，必须全部列出。\n\n接下来，我要确保答案完全基于给定的内容，不能添加其他信息。用户要求答案必须准确、相关，并且详细包含所有必要信息，适合微调大模型使用。同时，不能出现任何引用或来源说明，直接给出最终答案。\n\n检查是否有遗漏的关键点，比如是否每个设施都列出来了。确认无误后，用自然流畅的语言整合这些信息，确保符合逻辑和用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-cd7369f0355f49219b368e82ce0f65a3.
INFO 07-18 18:11:18 [logger.py:39] Received request chatcmpl-8d6d14812e0543fa9270f88a706844ec: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n15.3.1 工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。\n\n15.3.2 建设单位收到竣工验收申请报告后，应组织设计单位、施工单位、监理单位等及时办理竣工验收。\n\n15.3.3 参加验收的单位应对工程做出评价并签署验收结论，并应按本标准附录K的要求进行和记录。\n\n15.3.4 经验收合格的工程，施工单位与建设单位应及时办理交接手续。\n\n## 问题\n工程项目竣工验收申请应由哪一方提交\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:18 [engine.py:310] Added request chatcmpl-8d6d14812e0543fa9270f88a706844ec.
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INFO 07-18 18:11:19 [logger.py:39] Received request chatcmpl-ada70db24b244ccc8bafdb83e41bae8a: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n防雷接地的人工接地装置接地干线的埋设方式有哪些要求\n\n## 答案\n防雷接地的人工接地装置接地干线的埋设需满足以下要求：  \n1. **埋设深度与间距**：接地干线的埋设深度、间距及基坑尺寸应符合设计规范，确保接地装置与土壤的充分接触，降低接地电阻。  \n2. **连接方式与材质**：接地装置与干线的连接需牢固可靠，连接处的材质应选用符合技术要求的导电材料，避免因材质劣化导致接触不良。  \n3. **施工工艺**：埋设过程中应确保接地干线平直无损伤，避免弯曲过度或机械损伤影响导电性能，同时需按照设计要求进行分层回填并压实土壤。  \n4. **与等电位带的衔接**：接地干线需与等电位带可靠连接，确保电位均衡，防止因电位差引发安全隐患。  \n5. **测试验证**：埋设完成后需通过接地电阻测试，验证其实际性能是否满足设计标准，并与产品技术手册中的参数对照，确保运行正常。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于防雷接地的人工接地装置接地干线的埋设方式有哪些要求。我需要先仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。\n\n首先看表B中的接地系统部分，第三项是“防雷接地的人工接地装置的接地干线埋设”，对应的验收内容应该在这里。不过表格里的内容可能不够详细，可能需要结合附录C或其他信息？不过附录C是空调系统测试记录表，可能不相关。用户提供的参考内容中，表B的接地系统部分第3项提到了“接地干线埋设”，但具体要求可能没有详细说明，可能需要从其他部分推断。\n\n不过根据常规的防雷接地规范，比如GB50057，人工接地装置的埋设通常包括埋设深度、间距、材料选择等。但用户提供的表格中，接地系统部分第4项提到了“接地装置的埋设深度、间距和基坑尺寸”，这可能和埋设方式相关。但问题具体针对的是接地干线的埋设方式，可能需要看第3项的具体内容，但表格中该行的信息是空的，没有具体内容。\n\n这时候可能需要根据常规知识来补充，但用户强调答案必须基于给定内容，不能胡编乱造。所以可能需要指出表格中提到的第3项是“接地干线埋设”，但具体要求没有详细说明，可能需要结合其他部分？\n\n或者，可能用户提供的参考内容中，接地系统第3项的“接地干线埋设”是验收内容，但具体要求可能在其他部分。例如，第4项提到埋设深度、间距和基坑尺寸，这可能属于埋设方式的一部分。此外，第5项提到接地装置与干线的连接和材质选用，这可能涉及埋设方式中的连接方式和材料要求。\n\n所以综合来看，虽然表格中没有详细列出所有要求，但可以提取出以下几点：埋设深度、间距、基坑尺寸，以及连接方式和材质选用。可能这些就是埋设方式的要求。不过需要确保这些信息确实来自参考内容。例如，第4项明确提到了埋设深度、间距和基坑尺寸，而第5项提到与干线的连接和材质，这可能属于埋设方式的一部分。因此，答案应包括这些点，但需要明确说明这些来自表格中的哪些部分。\n\n不过用户的问题是关于“埋设方式”，而表格中的第3项是“接地干线埋设”，可能该验收内容需要检查埋设是否符合规范，但具体要求可能在其他条目中。因此，可能需要将第4项和第5项的内容作为埋设方式的要求，如埋设深度、间距、基坑尺寸，以及连接方式和材质选用。这样答案就基于参考内容中的信息，而不过度推断。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:19 [engine.py:310] Added request chatcmpl-ada70db24b244ccc8bafdb83e41bae8a.
INFO 07-18 18:11:20 [logger.py:39] Received request chatcmpl-30092ba9aa9f4d13ad986c575fb60ac7: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n15.3.1 工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。\n\n15.3.2 建设单位收到竣工验收申请报告后，应组织设计单位、施工单位、监理单位等及时办理竣工验收。\n\n15.3.3 参加验收的单位应对工程做出评价并签署验收结论，并应按本标准附录K的要求进行和记录。\n\n15.3.4 经验收合格的工程，施工单位与建设单位应及时办理交接手续。\n\n## 问题\n竣工验收应由哪一方组织进行\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:20 [engine.py:310] Added request chatcmpl-30092ba9aa9f4d13ad986c575fb60ac7.
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INFO 07-18 18:11:28 [logger.py:39] Received request chatcmpl-9115769c1e9647f2aee7d0faa41578d9: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n15.3.1 工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。\n\n15.3.2 建设单位收到竣工验收申请报告后，应组织设计单位、施工单位、监理单位等及时办理竣工验收。\n\n15.3.3 参加验收的单位应对工程做出评价并签署验收结论，并应按本标准附录K的要求进行和记录。\n\n15.3.4 经验收合格的工程，施工单位与建设单位应及时办理交接手续。\n\n## 问题\n参与竣工验收的单位需要完成哪些具体步骤\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:11:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7a75455e4e8042bfacbfda73c292164d: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n本标准对数据中心基础设施验收的合规性有何要求？\n\n## 答案\n本标准要求数据中心基础设施施工及验收必须严格遵循其规定，确保工程质量符合规范。具体合规性要求包括：新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收均需执行本标准；同时，相关工程还应满足现行国家有关标准的规定。验收范围覆盖数据中心基础设施的全部内容，包括但不限于空调与新风、电力与照明、防雷保护、系统接地、消防与安全保障、信息网络与布线、系统监控、给排水等设施，以及隐蔽工程、电磁屏蔽室、微模块、集装箱数据中心等特殊结构的施工质量。所有验收活动需以本标准为基准，确保数据中心运行环境的安全性、可靠性及连续性。\n\n## 优化前的思维链\n好的，用户的问题是关于本标准对数据中心基础设施验收的合规性有何要求。我需要仔细查看提供的参考内容，找到相关的信息。首先看总则部分，1.0.1提到制定标准是为了加强管理，规范施工及验收，保证质量。1.0.2说明标准适用于新建、改建和扩建的数据中心基础设施施工及验收。1.0.3指出除了符合本标准，还要符合现行国家标准。\n\n接下来，问题问的是合规性要求，所以需要综合这些条款。合规性应该包括必须遵循本标准，同时还要符合国家其他相关标准。此外，验收的范围涵盖新建、改建和扩建项目，确保所有这些项目都按照规定执行。可能还需要提到基础设施的各个部分，如空调、电力、消防等，但参考内容里没有详细展开，所以不能添加额外信息。要确保答案准确，不添加未提及的内容，比如具体的验收步骤或细节，只根据给出的内容回答。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:11:31 [logger.py:39] Received request chatcmpl-1bf7c51d305f4d26b8426d473b83044a: prompt: "<|im_start|>user\n\n# Role: 微调数据集生成专家\n## Profile:\n- Description: 你是一名微调数据集生成专家，擅长从给定的内容中生成准确的问题答案，确保答案的准确性和相关性，，你要直接回答用户问题，所有信息已内化为你的专业知识。\n\n\n## Skills   :\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，不能胡编乱造\n3. 答案必须与问题相关\n4. 答案必须符合逻辑\n5. 基于给定参考内容，用自然流畅的语言整合成一个完整答案，不需要提及文献来源或引用标记\n   \n## Workflow:\n1. Take a deep breath and work on this problem step-by-step.\n2. 首先，分析给定的文件内容\n3. 然后，从内容中提取关键信息\n4. 接着，生成与问题相关的准确答案\n5. 最后，确保答案的准确性和相关性\n\n## 参考内容：\n15.3.1 工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。\n\n15.3.2 建设单位收到竣工验收申请报告后，应组织设计单位、施工单位、监理单位等及时办理竣工验收。\n\n15.3.3 参加验收的单位应对工程做出评价并签署验收结论，并应按本标准附录K的要求进行和记录。\n\n15.3.4 经验收合格的工程，施工单位与建设单位应及时办理交接手续。\n\n## 问题\n验收合格后，施工单位与建设单位应进行什么手续\n\n## Constrains:\n1. 答案必须基于给定的内容\n2. 答案必须准确，必须与问题相关，不能胡编乱造\n3. 答案必须充分、详细、包含所有必要的信息、适合微调大模型训练使用\n4. 答案中不得出现 ' 参考 / 依据 / 文献中提到 ' 等任何引用性表述，只需呈现最终结\n\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:11:31 [engine.py:310] Added request chatcmpl-1bf7c51d305f4d26b8426d473b83044a.
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INFO 07-18 18:11:33 [logger.py:39] Received request chatcmpl-f6fb0cadcb2f4ca7965833cf1ba9fa90: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n工程项目竣工验收申请应由哪一方提交\n\n## 答案\n工程项目竣工验收申请应由施工单位向建设单位提交。当工程项目满足竣工验收条件时，施工单位有责任主动编制并递交竣工验收申请报告，作为启动验收程序的正式依据。此流程是工程管理中的关键环节，确保验收工作依法依规有序开展。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要处理用户的问题：“工程项目竣工验收申请应由哪一方提交”。首先，我得仔细看看用户提供的参考内容。根据15.3.1条款，明确提到“工程项目具备竣工验收条件后，施工单位应向建设单位提交竣工验收申请报告。”这里的关键点是施工单位向建设单位提交申请。\n\n接下来，我需要确认是否有其他相关条款可能涉及这个问题。比如15.3.2提到建设单位收到报告后组织验收，但问题只问谁提交，所以这部分可能不需要。其他条款如15.3.3和15.3.4讨论的是验收过程和交接手续，与提交申请无关。\n\n用户的要求是答案必须基于给定内容，准确且不添加额外信息。所以答案应该是施工单位提交给建设单位。需要确保没有遗漏其他可能的提交方，但根据提供的资料，只有施工单位被明确提到提交申请。因此，答案应明确指出施工单位是提交方，无需引用其他条款或添加解释。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:11:35 [logger.py:39] Received request chatcmpl-7f07aaa7766448c3a3d7d214f05ceb1e: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n微模块与集装箱数据中心在结构形式上有何区别\n\n## 答案\n微模块与集装箱数据中心在结构形式上的区别主要体现在以下方面：  \n1. **结构载体**：微模块是数据中心内部的基础设施组合，通过封闭冷通道或热通道形式实现，采用独立空调设备为电子信息设备提供运行环境；而集装箱数据中心是以标准化集装箱为载体，将整个电子信息设备运行环境集成于预制化设备集合体内。  \n2. **集成程度**：微模块属于数据中心内部模块化设计，侧重局部环境控制（如冷热通道封闭、独立温控）；集装箱数据中心则是整体预制化单元，包含完整的运行环境系统，可独立部署。  \n3. **部署形式**：微模块通常作为数据中心扩展或优化的一部分，嵌入现有设施中；集装箱数据中心则以独立单元形式存在，具备快速部署和移动性特点。\n\n## 优化前的思维链\n好的，我现在需要回答用户的问题：“微模块与集装箱数据中心在结构形式上有何区别”。首先，我得仔细看看用户提供的参考内容，确保答案完全基于这些信息。\n\n根据参考内容，微模块的定义是“通过封闭冷通道、热通道形式，采用独立空调设备，为集中放置电子信息设备提供运行环境的基础设施组合。”而集装箱数据中心则是“以集装箱为载体，为集中放置电子信息系统设备并能保证正常运行环境的预制化设备集合体。”\n\n接下来，我需要比较两者的结构形式。微模块强调的是封闭的冷热通道和独立的空调设备，这可能意味着它是在现有设施中作为一个模块化的部分存在，使用独立的温控系统。而集装箱数据中心则是以集装箱作为整体结构，预制化，可能更便于运输和快速部署，作为一个独立的单元。\n\n需要注意的是，用户要求答案必须准确，不能添加额外信息。所以必须严格根据定义中的关键词，如“封闭冷通道、热通道”、“独立空调设备”和“集装箱为载体”、“预制化设备集合体”来区分两者的结构形式。\n\n另外，要确保不遗漏任何关键点，比如微模块可能属于数据中心内部的一个模块化部分，而集装箱是独立的预制单元。结构形式上的区别主要在于是否使用集装箱作为载体以及预制化程度的不同。\n\n最后，整合这些信息，用自然流畅的语言表达出来，确保符合所有约束条件，不提及引用来源，只给出最终答案。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
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INFO 07-18 18:12:05 [logger.py:39] Received request chatcmpl-50954d045efb4546876cf75c21671236: prompt: '<|im_start|>user\n\n# Role: 思维链优化专家\n## Profile:\n- Description: 你是一位擅长优化思维链的专家，能够对给定的思维链进行处理，去除其中的参考引用相关话术，使其呈现为一个正常的推理过程。\n\n## Skills:\n1. 准确识别并去除思维链中的参考引用话术。\n2. 确保优化后的思维链逻辑连贯、推理合理。\n3. 维持思维链与原始问题和答案的相关性。\n\n## Workflow:\n1. 仔细研读原始问题、答案和优化前的思维链。\n2. 识别思维链中所有参考引用相关的表述，如“参考 XX 资料”“文档中提及 XX”“参考内容中提及 XXX”等。\n3. 去除这些引用话术，同时调整语句，保证思维链的逻辑连贯性。\n4. 检查优化后的思维链是否仍然能够合理地推导出答案，并且与原始问题紧密相关。\n\n## 原始问题\n参与竣工验收的单位需要完成哪些具体步骤\n\n## 答案\n参与竣工验收的单位需按以下步骤完成相关工作：  \n1. **组织验收**：建设单位在收到施工单位提交的竣工验收申请报告后，需及时组织设计单位、施工单位、监理单位等参与竣工验收。  \n2. **验收评价与结论签署**：各参与单位需对工程实体质量、技术资料等进行核查与评价，并根据验收标准签署明确的验收结论。  \n3. **验收记录归档**：验收过程中需严格按照标准附录K的要求，对验收内容、过程及结论进行详细记录并存档。  \n4. **办理交接手续**：若工程验收合格，施工单位与建设单位应立即办理工程交接手续，完成项目移交。  \n\n以上步骤需由相关单位协同完成，确保验收程序合规、记录完整，工程正式交付使用。\n\n## 优化前的思维链\n嗯，用户的问题是关于参与竣工验收的单位需要完成哪些具体步骤。我需要仔细看看提供的参考内容，确保答案准确且符合要求。\n\n首先，参考内容有四个条款，从15.3.1到15.3.4。问题问的是参与验收的单位需要完成的步骤，所以应该关注15.3.2到15.3.4的部分。不过可能也需要看看前面的步骤是否相关。\n\n根据15.3.1，施工单位提交竣工验收申请报告给建设单位。这是第一步，但问题问的是参与验收的单位需要做什么，所以这一步可能属于施工单位的职责，但可能也是整个流程的一部分。\n\n接下来，15.3.2提到建设单位收到申请后，组织设计、施工、监理等单位进行验收。所以这里涉及到的步骤是建设单位组织验收，其他单位参与。这可能是一个步骤，即组织验收会议或流程。\n\n然后是15.3.3，参加验收的单位需要对工程做出评价并签署验收结论，还要按附录K记录。这一步是关键，因为直接回答了参与单位需要做什么：评价、签署结论、记录。不过用户可能需要更具体的步骤，比如评价的内容、签署的流程等，但参考内容里没有更多细节，所以只能按原文提取。\n\n15.3.4提到验收合格后，施工单位和建设单位办理交接手续。这可能属于后续步骤，但问题问的是参与验收的单位需要完成的步骤，所以这一步可能属于验收后的步骤，但参与单位可能包括施工单位和建设单位，所以需要办理交接手续。\n\n现在需要将这些步骤整合起来，确保不遗漏。可能的步骤是：\n\n1. 建设单位组织验收（15.3.2）。\n2. 参与单位进行评价并签署结论（15.3.3）。\n3. 按附录K记录验收过程（15.3.3）。\n4. 办理交接手续（15.3.4）。\n\n不过要注意，交接手续可能由施工单位和建设单位办理，而其他参与单位如设计、监理是否参与？根据原文，15.3.4只提到施工单位和建设单位，所以可能交接手续是他们的责任。\n\n需要确保答案只基于提供的参考内容，不能添加其他信息。同时，答案要自然流畅，不提及引用来源。所以综合起来，步骤应包括：\n\n- 建设单位组织验收。\n- 各参与单位进行评价并签署验收结论。\n- 按照标准附录K进行记录。\n- 验收合格后，施工单位与建设单位办理交接手续。\n\n这样应该覆盖了所有关键点，且符合用户的要求。\n\n## Constrains:\n1. 优化后的思维链必须去除所有参考引用相关话术。\n2. 思维链的逻辑推理过程必须完整且合理。\n3. 优化后的思维链必须与原始问题和答案保持紧密关联。\n4. 给出的答案不要包含 “优化后的思维链” 这样的话术，直接给出优化后的思维链结果。\n5. 思维链应按照正常的推理思路返回，如：先分析理解问题的本质，按照 "首先、然后、接着、另外、最后" 等步骤逐步思考，展示一个完善的推理过程。\n    <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n', params: SamplingParams(n=1, presence_penalty=0.0, frequency_penalty=0.0, repetition_penalty=1.0, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=20, min_p=0.0, seed=None, stop=[], stop_token_ids=[], bad_words=[], include_stop_str_in_output=False, ignore_eos=False, max_tokens=5530, min_tokens=0, logprobs=None, prompt_logprobs=None, skip_special_tokens=True, spaces_between_special_tokens=True, truncate_prompt_tokens=None, guided_decoding=None, extra_args=None), prompt_token_ids: None, lora_request: None, prompt_adapter_request: None.
INFO 07-18 18:12:05 [engine.py:310] Added request chatcmpl-50954d045efb4546876cf75c21671236.
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