深度分析
vLLM V1 移轉實務：先修正推論後端再校正強化學習目標
ServiceNow-AI在將推論引擎從vLLM V0升級至V1時，發現logprob計算不一致，導致RL訓練指標偏離。團隊先修正四項後端行為，包括processed_logprobs、執行時預設、即時權重更新與fp32lm_head，最終使指標回到V0水平。
深度分析
ServiceNow-AI在將推論引擎從vLLM V0升級至V1時，發現logprob計算不一致，導致RL訓練指標偏離。團隊先修正四項後端行為，包括processed_logprobs、執行時預設、即時權重更新與fp32lm_head，最終使指標回到V0水平。
深度分析
ServiceNow‑AI 在 vLLM 從 V0 升級至 V1 時，發現 rollout token logprob 與訓練端不符，導致 RL 指標偏離。透過調整 processed_logprobs、執行時預設、即時權重更新與 fp32 lm_head，指標恢復與 V0 近似，證明先確保推論正確性再做目標校正更有效。