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这是 ComfyUI 后端进程异常导致的，不是 UI bug。qwen-image 本身显存占用很高，一旦在运行过程中出现：CUDA OOM模型加载失败Python 进程卡死前端 WebSocket 会断开，UI 就会显示 Reconnecting。建议排查顺序：看 ComfyUI 启动终端是否有 OOM 或异常降低分辨率 / batch / step尝试换成 fp16 或非 fp8 权重单独测试 qwen-image，不要同时挂 LoRA / AuraFlow显存不够的情况下这是正常现象，不是配置错误 qwen-image 和 SD 系列不一样，它更像一个多模态大模型，显存要求不能按 Stable Diffusion 的经验来估。

DataX 从 OSS 卸数到 FTP，多文件大文件任务卡死但不报错的原因与处理 这个现象本质上不是 DataX 本身卡死，而是 下游 FTP 在多并发 + 大文件场景下被“拖住”了，DataX 没有及时感知失败。 先说结论： 6 个 16G 文件 + Channel=6 的组合，已经把 FTP 端的并发、带宽或连接数顶满了，DataX 线程在等待 FTP 写入 ACK，表现为“无反应、不报错”。 同样配置下 10G 文件能跑通，本身就是一个非常典型的信号。 一、为什么“卡住但不报错” DataX 的执行模型决定了它在这种场景下很容易“假死”。 Channel ≠ 文件数，而是并发写线程数 你现在的配置是： 6 个文件 Channel = 6 在 OSS → FTP 的 writer 场景下，实际效果是： 同时 6 个线程 每个线程在持续向 FTP 推送大块数据流 这会同时消耗： FTP 最大连接数 FTP 服务器 I/O 网络带宽 目标磁盘写入能力 FTP Writer 对“慢写入”的容错很差 在 DataX 的 ftpwriter 中： 只要 socket 连接还在 没有显式返回 error 写线程就会一直阻塞等待 于是你看到的现象是： JobContainer 不退出 日志不报错 任务看起来“卡死” 实际上线程全在 等 FTP 写完数据。 为什么 10G 能跑，16G 不行 这通常说明 临界点已经被你踩到了，比如： FTP 服务端： 单连接限速 最大并发连接数 写磁盘 I/O 饱和 网络侧： 出口带宽被 6 路大文件长期占满 FTP 超时参数设置偏大，连接不被主动断开 16G × 6 并发，本质上是 持续高压写入，不是瞬时问题。 二、最常见、也最有效的解决方式 不兜圈子，直接给可用方案。 ✅ 方案 1：降低 Channel 数（最优先） 不要让 Channel = 文件数。 建议： Channel 改为 2 或 3 让文件排队写，而不是同时压 FTP 这是性价比最高的改法。 'setting': { 'speed': { 'channel': 2 }} ✅ 方案 2：限制单通道带宽（如果版本支持） 如果 DataX 版本支持 byte 限速： 'speed': { 'channel': 3, 'byte': 52428800} 等价于： 降低单线程写压力 避免 FTP 端被打满后“半死不活” ⚠️ 方案 3：拆批执行，而不是一次性跑完 与其： 6 个 16G 一起跑 不如： 每次跑 2～3 个文件 用调度控制顺序 这是很多生产环境的常规做法。 ❌ 不建议的方向 反复调大 Channel（会更早卡死） 指望 DataX 自动报错（它不会） 只看 DataX 日志，不看 FTP 服务端日志 三、如何快速验证是不是这个问题 给你一个很“工程”的验证方式： Channel 改成 1 只跑一个 16G 文件 如果能稳定跑完 那问题100% 在并发 + FTP 承载能力，不是 OSS，也不是 DataX bug。 总结一句话 DataX 在大文件 + 多并发 FTP 场景下，很容易出现“阻塞不报错”的假死状态。解决思路不是“调大”，而是：降并发、限速、分批。 这是一个老问题，不是你配置错了，是默认配置太“乐观”。

这个问题本身不是操作失误，而是 实现差异。 简单结论先说清楚： 在 macOS 上，lingma 的 AI 对话栏是“固定 WebView 侧边栏”，而在 Windows 上是“可浮动的 Dock / 独立窗口”。所以 macOS 下目前不支持自由拖动。 这不是系统能力问题，也不是 VS Code 设置问题。 原因拆解（给关心技术细节的人） VS Code 插件在 macOS / Windows 的 UI 能力并不完全一致 VS Code 本身是跨平台的，但插件 UI 并不是“写一次到处一样”。 Windows（Electron + Win32）插件更容易创建： 可拖拽的浮窗 独立 Electron window macOS（Electron + Cocoa）VS Code 官方对： detachable view floating panel的支持非常保守 很多插件在 macOS 上 只能老老实实用 Side Panel / Webview View。 lingma 在 macOS 上选的是 Webview View 实现 从当前版本（0.2.x）来看，lingma 在 macOS 下： 使用的是 VS Code 的 Webview View 被固定在左 / 右 / 底部容器中 这类 View 的限制是硬性的： ❌ 不能脱离编辑区 ❌ 不能自由拖拽成浮窗 ❌ 不能像 Windows 那样随意停靠 Windows 下之所以“看起来能拖”，很可能是： 使用了额外的 Electron window 或平台相关的实验性实现 macOS 这条路径目前没做。 竖屏显示器下体验会明显变差（这是痛点） 在竖屏或窄屏场景下： 编辑区横向空间被压缩 右侧 AI 面板固定占宽 VS Code 不会动态避让 结果就是：代码被 AI 对话栏挡住 这是一个真实的 UX 问题，不是个人习惯问题。 目前能用的替代方案（现实解法） 说结论，不兜圈子。 ✅ 方案 1：用快捷键“临时打开 / 关闭”（推荐） 不要让 AI 面板常驻。 用的时候打开 用完立刻关掉 一般可以通过命令面板： Cmd + Shift + PLingma: Toggle Chat 这是目前最不影响编码体验的方式。 ⚠️ 方案 2：尝试放到底部 Panel 如果 lingma 支持放到下方面板（和终端同一排）： 横向空间不再被占用 需要时切换 tab 体验一般，但至少不挡代码。 ❌ 不推荐：修改 VS Code 布局 / hack 配置 Webview View 的位置限制是 VS Code 控制的： 手动改 JSON 配置 或尝试 hack UI 基本都会在重启后失效，不值得折腾。

可以的，ModelScope 官方是支持通过 API 调用 bge-m3 模型做文本向量化 的，不需要在本地下载模型权重，适合在本地程序中直接使用。 下面给一个 Python 3.10 下的简单示例，演示如何调用 ModelScope 公网的 bge-m3 embedding 接口。 安装依赖pip install modelscope dashscope 2.设置 API Key需要先在阿里云控制台获取 DashScope API Key，然后在环境变量中设置：export DASHSCOPE_API_KEY=你的_API_KEY（Windows 可用 setx DASHSCOPE_API_KEY xxx） 3.示例代码：文本向量化（bge-m3）from dashscope import TextEmbedding texts = [ '这是第一段测试文本', '这是第二段文本，用于向量化'] resp = TextEmbedding.call( model='bge-m3', input=texts) if resp.status_code == 200: embeddings = [item['embedding'] for item in resp.output['embeddings']] print(len(embeddings), len(embeddings[0]))else: print(resp)说明 4.bge-m3 是多语言通用 embedding 模型，适合中英文文档向量化返回的 embedding 是一个浮点数组，可直接用于：向量数据库（FAISS / Milvus / Elastic）文档相似度检索RAG 场景 5.注意事项公网调用受 QPS 和配额限制，批量文档建议分批请求如果对延迟或隐私有要求，可以考虑后续私有化部署（PAI / EAS）