当前环境信息如下：

• PyTorch版本：2.1.2+cu118
• 是否为调试构建：否
• 用于构建PyTorch的CUDA版本：11.8
• 是否使用ROCM进行构建：N/A
• 操作系统：Ubuntu 22.04.4 LTS(x86_64)
• GCC版本：Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04
• Clang版本：无法收集
• CMake版本：3.29.0
• Libc版本：glibc-2.35
• Python版本：3.10.14(主，Mar 21 2024,16:24:04) [GCC 11.2.0] (64位运行时)
• Python平台：Linux-5.15.0-94-generic-x86_64-with-glibc2.35
• 是否支持CUDA:是
• CUDA运行时版本：11.8.89
• CUDA模块加载设置：LAZY
• GPU模型和配置：
  GPU 0:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 1:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 2:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 3:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 4:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 5:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 6:NVIDIA A100-SXM4-80GB
  GPU 7:NVIDIA A100-SXM4-80GB
• Nvidia驱动版本：525.147.05
• cuDNN版本：无法收集
• HIP运行时版本：N/A
• MIOpen运行时版本：N/A
• XNNPACK可用性：是
• CPU信息：
  架构：x86_64
  CPU op-mode(s):32位，64位
  地址大小：43 bits physical,48 bits virtual
  字节序：Little Endian
  CPU(s):128
  On-line CPU list(s)0-127
  厂商ID:AuthenticAMD
  Model name:AMD EPYC 7542 32-Core处理器
  CPU family:23
  Model:49
  Thread(s) per core:2
  Core(s) per socket:32
  Socket(s):2
  Stepping:0
  频率提升倍数：无数据
  CPU max MHz:29000.000000
  CPU min MHz:15000.000000
  BogoMIPS:5788.97
  Flags:fpu vme de pse msc pae mce cxa sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsrsse3 xtpr pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc art arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc aperfmperf pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl est usdts acpi mmxext smep bmi1 avx2 smep2 intel_pt xsave avx fma3 fma4 xop xsaveopt xsavec xgetbv1 xsaves clflushopt intel_prefetch auto_prefetcher env_memory_model intel_ppc64le intel_vapic intel_pid_store intel_ilp64 intel_ptx_msr intel_arch_perfmon intel_pcid intel_sgx intel_dc_cik intel_bdw_l3cache intel_tbb intel_abm intel_stibp intel_vmx intel_osxsycl intel_sgx_lc ibrs intel_ibpb intel_stibp_thread_pointer intel_pt xsaveopt xsavec xgetbv1 xsaves clflushopt flushreordering xsavers ibrs optnone _clearvolatiles _GLOBAL_SUBSPACE _HAVE_IBSSB _MCE _MCASSEMBLERBYTECODE _MACHDEP _MSR _MTRR _PWT _PVECTOR _PUSHFP _XOP _XSAVES _XSAVEOPT _XSAVESC _XSTOREB _XSTOREDW _XSTOREL _XSTOREW _XTSS _RELAXEDORDERING _RELAXEDPREFETCH _RDPTRDM _LLC _LGOPCLMULQDQ _INVARIANT_MAXIMUM _INVARIANT_MINIMUM _NONSTOPTIMERS _PERFMON _TSCdeadline \n"
  这个问题可能是由于模型生成的文本过长导致的。你可以尝试减小max_tokens的值，例如将其设置为500或更小的值，以减少生成文本的长度。修改后的代码如下：

def generate_text(prompt):
    data = {
        "model": "******",
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 500,  # 将这里的值减小
        "temperature": 0.8,
        "repetition_penalty": 1.1,
        "top_k": -1,
        "top_p": 0.8,
        "n": 3,
    }
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data, stream=True, timeout=60)
    response_data = json.loads(response.content)
    response_content1 = response_data['choices'][0]["text"]
    response_content2 = response_data['choices'][1]["text"]
    response_content3 = response_data['choices'][2]["text"]
    print(response_content1)
    print(response_content2)
    print(response_content3)
    return response_content1, response_content2, response_content3

如果问题仍然存在，你可以尝试进一步减小max_tokens的值，或者检查模型的训练数据和参数设置是否合适。