本地部署jev模型需同步更新代码与权重：先查版本和权重哈希，再通过pip或git升级，严格校验权重hash与config一致性，最后运行smoke test验证三类原语输出及置信度校准。
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本地部署的 Jev 模型需要同步更新权重与代码才能获得最新修复、性能提升和新增原语支持，否则可能因 schema 不匹配导致 400 错误或置信度校准失效。
确认当前版本与更新目标
进入模型部署目录，运行 cat VERSION 或 laya --version（若为 Laya 封装版）查看当前代码版本；再执行 ls -l weights/ 查看权重文件修改时间及哈希值。
访问 Hugging Face 仓库 convaiinnovations/laya 的 Releases 页面，确认最新稳定版 tag（如 v0.3.7）及对应权重 commit hash；【必须核对权重 hash，不同 commit 的 421M 权重文件可能仅差一个 token 映射表，但会导致 Choice 输出越界】。
更新 Python 包与依赖
方法一：pip 升级（适用于 laya、jeff 等封装包）
执行 pip install --upgrade laya==0.3.7，注意不要加 --force-reinstall，否则会覆盖已编译的 MPS 加速模块。
方法二：源码拉取（适用于需定制采样逻辑的团队）
进入项目根目录 → git fetch origin → git checkout v0.3.7 → pip install -e .。
这一步完成后，运行 python -c "import laya; print(laya.__version__)" 应输出 0.3.7；若报 ModuleNotFoundError: No module named 'laya.decision'，说明旧缓存未清，需手动删掉 ./laya/__pycache__ 和 ./build 目录。
替换权重文件并验证结构
第一步：停掉正在运行的模型服务进程，避免文件被占用。
第二步：从 Hugging Face 下载新权重：curl -L https://huggingface.co/convaiinnovations/laya/resolve/v0.3.7/pytorch_model.bin -o weights/pytorch_model.bin。
第三步：校验完整性：sha256sum weights/pytorch_model.bin，比对是否与 Release 页面标注的 hash 完全一致；不一致则立即中止后续操作，重新下载。
第四步：检查 config.json 是否同步更新——新版本可能新增 "max_input_tokens": 768 字段，若旧 config 缺失该字段，模型加载时会静默截断输入，导致长 state 判断失真。
运行兼容性测试用例
执行内置 smoke test：python -m laya.test.smoke --weights weights/。
该命令会自动加载权重，依次提交 3 类典型请求：Noul（是否类）、Score（0–10 区间评分）、Choice（5 选项分类），每类各 1 次；成功返回且无 RuntimeWarning: Confidence calibration mismatch 即表示通过。
若出现 ValueError: logits shape mismatch for choice head，说明权重与代码版本强耦合失败，必须回退到匹配的 commit，不可强行跳过。
