部署openPangu-Embedded-1B：硬件与软件环境指南

本文详细介绍了部署openPangu-Embedded-1B模型所需的硬件与软件环境配置。硬件方面，推荐使用昇腾Atlas 800T A2，并提供了硬件规格、兼容性说明、驱动安装及性能优化建议。软件方面，详细说明了CANN、Python、PyTorch等依赖的安装与配置方法，以及权重完整性校验步骤。

硬件需求（昇腾Atlas 800T A2）

硬件规格

昇腾Atlas 800T A2是专为高性能计算和AI推理任务设计的硬件平台，具备强大的计算能力和高效的能耗比。以下是其关键规格：

规格项	参数
计算能力	64GB显存
NPU架构	昇腾NPU
支持模型	openPangu-Embedded-1B
推荐场景	端侧推理、边缘计算

硬件兼容性

openPangu-Embedded-1B模型已针对昇腾Atlas 800T A2进行了优化，确保在以下场景中能够高效运行：

• 单机推理：支持高吞吐量的推理任务。
• 多机协同：可通过昇腾集群扩展计算能力。

驱动与固件

为了充分发挥硬件性能，需安装以下驱动和固件：

1. 驱动版本：Ascend HDK 25.0.RC1
2. 固件版本：与驱动配套的最新版本
3. 安装方式：
   • 访问昇腾社区获取驱动和固件包。
   • 按照官方文档完成安装。

flowchart TD
    A[下载驱动与固件] --> B[安装驱动]
    B --> C[验证硬件识别]
    C --> D[部署模型]

性能优化建议

1. 显存管理：

   • 确保显存充足，避免因显存不足导致推理中断。
   • 使用nvidia-smi（或昇腾等效工具）监控显存使用情况。

2. 温度控制：

   • 保持设备通风良好，避免过热降频。
   • 可通过昇腾工具链调整风扇策略。

3. 多任务调度：

   • 若同时运行多个任务，建议使用昇腾的任务调度器优化资源分配。

常见问题

1. 驱动安装失败：

   • 检查系统内核版本是否匹配。
   • 确保依赖库（如GCC）已安装。

2. 显存不足：

   • 降低推理批次大小（batch size）。
   • 使用模型量化技术减少显存占用。

3. 性能不达预期：

   • 检查是否为最新驱动和固件。
   • 使用昇腾性能分析工具定位瓶颈。

pie
    title 硬件资源占用分布
    "计算资源" : 60
    "显存" : 30
    "IO" : 10

通过以上配置和优化，昇腾Atlas 800T A2能够为openPangu-Embedded-1B提供稳定且高效的运行环境。

软件依赖（CANN、Python、Torch等）

部署 openPangu-Embedded-1B 模型需要满足特定的软件依赖环境，以确保模型能够高效运行并充分利用昇腾 NPU 的硬件加速能力。以下是详细的软件依赖说明：

1. CANN（Compute Architecture for Neural Networks）

CANN 是昇腾 AI 处理器的软件栈核心，为模型推理和训练提供底层支持。以下是 CANN 的安装与配置要求：

版本要求

• CANN 版本: 8.1.RC1
• 操作系统: 推荐使用 openEuler 24.03 或更高版本。

安装步骤

1. 下载 CANN 安装包
   从昇腾社区获取 CANN 8.1.RC1 的安装包，确保选择与操作系统匹配的版本。

2. 安装依赖库
   运行以下命令安装必要的依赖库：

   sudo yum install -y gcc gcc-c++ make cmake zlib-devel openssl-devel
   

3. 安装 CANN
   执行以下命令完成 CANN 的安装：

   chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.1.RC1_linux-{arch}.run
   ./Ascend-cann-toolkit_8.1.RC1_linux-{arch}.run --install
   

4. 环境变量配置
   安装完成后，将以下内容添加到 ~/.bashrc 文件中：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/bin:$PATH
   

   然后运行 source ~/.bashrc 使配置生效。

2. Python 环境

openPangu-Embedded-1B 的推理和训练脚本基于 Python 编写，需要以下 Python 版本及相关库：

版本要求

• Python: 3.10
• pip: 最新版本

依赖库

以下是必须安装的 Python 库及其版本：

pip install torch==2.1.0 torch-npu==2.1.0.post12 transformers==4.53.2

虚拟环境推荐

为了避免与其他项目的依赖冲突，建议使用虚拟环境：

python -m venv openpangu-env
source openpangu-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. PyTorch 与 Torch-NPU

PyTorch 是模型训练和推理的核心框架，而 Torch-NPU 是昇腾 NPU 的 PyTorch 适配插件。

版本要求

• PyTorch: 2.1.0
• Torch-NPU: 2.1.0.post12

安装步骤

1. 安装 PyTorch
   运行以下命令安装 PyTorch：

   pip install torch==2.1.0
   

2. 安装 Torch-NPU
   从昇腾社区获取 Torch-NPU 的安装包，并执行以下命令：

   pip install torch-npu==2.1.0.post12
   

4. 其他依赖

以下是 openPangu-Embedded-1B 运行所需的其他依赖库：

• Transformers: 4.53.2
• SentencePiece: 用于分词处理。

安装命令：

pip install transformers==4.53.2 sentencepiece

5. 验证环境

完成上述安装后，可以通过以下命令验证环境是否配置成功：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "import torch_npu; print(torch_npu.__version__)"

如果输出分别为 2.1.0 和 2.1.0.post12，则说明环境配置正确。

6. 常见问题

1. CANN 安装失败
   检查操作系统版本是否匹配，并确保依赖库已安装。

2. Torch-NPU 无法加载
   确认 CANN 环境变量已正确配置，并重新安装 Torch-NPU。

3. Python 版本冲突
   使用虚拟环境隔离依赖，避免与其他项目冲突。

通过以上步骤，您可以顺利完成 openPangu-Embedded-1B 的软件依赖配置，为后续的模型部署和推理奠定基础。

权重完整性校验方法

在部署和使用 openPangu-Embedded-1B 模型时，确保模型权重的完整性是至关重要的。以下内容详细介绍了如何通过校验文件的哈希值来验证下载的模型权重是否完整且未被篡改。

1. 校验文件说明

项目提供了一个名为 checklist.chk 的文件，其中存储了模型相关文件的哈希值。该文件的内容格式如下：

<文件路径> <SHA256哈希值>

2. 校验方法

2.1 使用 sha256sum 工具

在 Linux 系统中，可以通过 sha256sum 工具对文件进行哈希校验。以下是一个完整的校验脚本示例：

#!/usr/bin/env bash
ARCH=$(uname -m)
MODEL_PATH="${TARGET_FOLDER}/${MODEL_FOLDER_PATH}"
cd "$MODEL_PATH" || exit 1
if [ "$ARCH" = "arm64" ]; then
    sha256sum checklist.chk
else
    sha256sum -c checklist.chk
fi

2.2 脚本功能说明

1. ARCH=$(uname -m)
   获取当前系统的架构信息（如 x86_64 或 arm64）。
2. MODEL_PATH
   指定模型文件的存储路径。
3. sha256sum -c checklist.chk
   校验 checklist.chk 中列出的所有文件哈希值是否匹配。如果校验通过，输出 OK；否则输出错误信息。

2.3 校验流程

以下是一个校验流程的流程图：

flowchart TD
    A[开始] --> B[获取系统架构]
    B --> C{是否为arm64?}
    C -->|是| D[计算checklist.chk的哈希值]
    C -->|否| E[校验所有文件的哈希值]
    D --> F[输出哈希值]
    E --> G{校验通过?}
    G -->|是| H[输出OK]
    G -->|否| I[输出错误信息]
    H --> J[结束]
    I --> J

3. 常见问题

3.1 校验失败

如果校验失败，可能的原因包括：

• 文件下载不完整。
• 文件被篡改。
• 系统环境不兼容。

3.2 手动校验

如果自动校验工具不可用，可以手动计算文件的哈希值并与 checklist.chk 中的值对比：

sha256sum <文件路径>

4. 注意事项

• 确保 checklist.chk 文件未被修改。
• 在校验过程中，确保文件路径正确。
• 如果使用非 Linux 系统，可以使用其他哈希计算工具（如 CertUtil 在 Windows 中）。

通过以上方法，可以确保模型权重的完整性，为后续的部署和推理提供可靠的基础。

常见问题与解决方案

1. 模型推理时出现显存不足错误

问题描述： 在运行推理脚本时，可能会遇到显存不足的错误，导致程序崩溃或无法完成推理任务。

解决方案：

• 降低批处理大小：在推理脚本中减少batch_size参数的值，例如从默认的8调整为4或更低。
• 启用梯度检查点：在模型初始化时添加gradient_checkpointing=True参数，以减少显存占用。
• 使用混合精度推理：在推理脚本中启用torch.cuda.amp.autocast()，以降低显存需求。

# 示例代码：启用混合精度推理
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model.generate(input_ids)

2. 模型加载失败或权重文件损坏

问题描述： 在加载模型权重时，可能会遇到文件损坏或加载失败的问题，通常表现为RuntimeError或FileNotFoundError。

解决方案：

• 校验权重文件完整性：使用sha256sum工具校验下载的权重文件是否完整，确保文件未被篡改或损坏。
• 重新下载权重文件：如果校验失败，重新从官方仓库下载权重文件。
• 检查文件路径：确保在代码中指定的权重文件路径正确无误。

# 示例命令：校验权重文件
sha256sum -c checklist.chk

3. 推理速度过慢

问题描述： 模型推理速度较慢，无法满足实时性需求。

解决方案：

• 启用Flash Attention：确保在模型配置中启用了use_flash_attention_2=True，以加速注意力计算。
• 优化硬件配置：使用支持NPU的硬件（如昇腾Atlas 200I A2）运行推理任务。
• 减少输入长度：如果输入序列过长，可以尝试截断或分块处理。

# 示例代码：启用Flash Attention
config = PanguEmbeddedConfig(use_flash_attention_2=True)
model = PanguEmbeddedModel(config)

4. 模型输出结果不符合预期

问题描述： 模型的生成结果与预期不符，可能表现为逻辑错误或内容不合理。

解决方案：

• 调整生成参数：修改temperature、top_p或top_k等生成参数，以控制输出的多样性和质量。
• 检查输入格式：确保输入文本的格式符合模型要求，例如添加适当的提示词或上下文。
• 更新模型版本：如果使用的是旧版模型，尝试更新到最新版本。

# 示例代码：调整生成参数
outputs = model.generate(input_ids, temperature=0.7, top_p=0.9)

5. 依赖项版本冲突

问题描述： 在安装依赖项时，可能会遇到版本冲突问题，导致无法正常运行模型。

解决方案：

• 创建虚拟环境：使用conda或venv创建一个干净的Python环境，避免与其他项目冲突。
• 安装指定版本依赖：严格按照官方文档中的依赖版本安装，例如：

  pip install torch==2.1.0 torch-npu==2.1.0.post12 transformers==4.53.2
  

• 检查系统兼容性：确保操作系统和硬件驱动版本与模型要求一致。

6. 模型无法加载到NPU设备

问题描述： 在尝试将模型加载到NPU设备时，可能会遇到RuntimeError或设备不支持的问题。

解决方案：

• 检查NPU驱动：确保已安装最新版本的NPU驱动和固件。
• 验证设备可用性：运行以下命令检查NPU设备是否可用：

  npu-smi info
  

• 修改设备映射：在代码中显式指定设备为NPU，例如：

  device = torch.device("npu:0")
  model.to(device)
  

7. 其他常见错误

问题描述： 其他未列出的错误，例如日志中提示的TODO或FIXME标记。

解决方案：

• 查阅官方文档：参考官方文档或社区资源，查找类似问题的解决方案。
• 提交Issue：如果问题无法解决，可以在官方仓库提交Issue，附上详细的错误日志和复现步骤。

# 示例代码：捕获并记录错误
try:
    outputs = model.generate(input_ids)
except Exception as e:
    logger.error(f"推理过程中发生错误: {e}")

通过本文的指南，您可以顺利完成openPangu-Embedded-1B模型的部署环境配置。从硬件选择到软件依赖安装，再到权重校验和常见问题解决，本文提供了全面的指导，确保您能够高效、稳定地运行openPangu-Embedded-1B模型。