【昇腾故障案例-模型推理】使用Atlas 200I DK A2进行atc模型转换出现的问题以及解决方法

当使用atc进行模型转换时遇到速度慢或卡顿,可能是因为内存耗尽。解决方案是创建swap分区来缓解内存压力。步骤包括:检查内存使用情况,分配4G的swap文件,修改文件权限,创建并挂载swap分区,最后确认挂载成功。

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一、问题现象

使用atc转换模型的过程中会出现转换过程很慢甚至卡住不动的情况,排查问题后发现是内存跑满了。
在这里插入图片描述

二、解决办法

解决办法就是创建交换分区分担内存压力,方法如下:

1.通过free -h命令查看内存使用情况,如果内存总量小于4G,则需要挂载swap分区
free -h
2.申请一个4G的文件作为swap分区【推荐2.5G以上,请提前预留足够的空间】
sudo fallocate -l 4G /swapfile 
3.修改文件权限
sudo chmod 600 /swapfile
4.创建swap分区
sudo mkswap /swapfile
5.挂载swap分区
sudo swapon /swapfile
6.通过 free -h查看swap分区是否挂载成功
free -h

通过这样一波操作之后,我们就看到了期待已久的success啦!

在这里插入图片描述

### 在 Atlas 200I DK A2 上部署大语言模型的关键要素 #### 硬件与软件支持分析 Atlas 200I DK A2 开发者套件基于 Ascend 310 处理器设计,其硬件资源相对有限。具体来说,该设备配备有 4 GB 的内存以及 CANN(Compute Architecture for Neural Networks)框架版本 7.0[^3]。这些特性决定了它更适合运行轻量级的人工智能应用,例如图像分类、目标检测或简单的自然语言处理任务。 然而,对于大语言模型(LLMs),由于它们通常具有数十亿甚至更多的参数,因此对计算能力和存储的需求极高。这意味着直接在 Atlas 200I DK A2 这样的边缘设备上部署完整的 LLM 是不现实的。不过,可以通过以下方法实现部分功能: --- #### 方法一:量化压缩技术的应用 为了适应 Atlas 200I DK A2 的硬件限制,可以采用模型量化技术来减少模型大小并降低推理所需的算力需求。常见的量化方式包括 INT8 或 FP16 转换,这能够显著减小模型体积而不明显影响精度。通过 CANN 提供的支持工具链完成这一过程后,可进一步优化模型以便于嵌入式平台加载执行[^4]。 ```bash # 使用CANN中的atc命令行工具进行模型转换示例 atc --model=llm_fp32.om \ --framework=5 \ --output=llm_int8 \ --soc_version=Ascend310 \ --insert_op_conf=op_config.json ``` 上述代码片段展示了如何利用 `atc` 工具将浮点型的大规模预训练网络转化为适合 Atlas 平台使用的 OM 文件格式,并指定插入操作配置文件路径以调整性能表现[^1]。 --- #### 方法二:云端协同架构构建 另一种可行方案是建立云边端协作模式,在中心服务器或者高性能集群中保存原始尺寸较大的神经网络权重矩阵;而在本地仅保留少量用于初步筛选候选词的概率分布向量表或者其他形式的知识蒸馏产物作为代理结构负责实时交互响应请求。当遇到复杂查询时,则触发远程调用机制获取更精确的结果反馈给前端展示界面[^2]。 这种分布式策略不仅缓解了单节点负载压力同时也提升了整体系统的鲁棒性和扩展能力。 --- #### 方法三:微调专用子集模型 针对特定应用场景定制化精简版的语言理解模块也是一种有效途径。比如选取某个领域内的高频词汇集合重新训练一个小范围覆盖度但针对性强的新实例出来专门服务于此类业务场景下的问答对话服务等功能需求。 以下是创建自定义数据集的一个简单 Python 实现例子: ```python import os from datasets import load_dataset, DatasetDict def prepare_custom_dataset(input_dir, output_file): dataset = load_dataset('text', data_files={'train': f'{input_dir}/*.txt'}) def process_function(examples): return {"text": examples['text'][:MAX_SEQ_LENGTH]} processed_datasets = dataset.map(process_function, batched=True) custom_ds = DatasetDict({'train':processed_datasets}) custom_ds.save_to_disk(output_file) if __name__ == "__main__": INPUT_DIR = './data/raw_texts' OUTPUT_FILE = 'custom_llm_data.hf' MAX_SEQ_LENGTH = 512 if not os.path.exists(INPUT_DIR): raise FileNotFoundError(f"The input directory {INPUT_DIR} does not exist.") prepare_custom_dataset(INPUT_DIR, OUTPUT_FILE) ``` 此脚本读取来自指定目录下所有文本文件的内容构成一个新的 HuggingFace 数据库对象并通过映射函数限定每条记录的最大长度属性值之后保存成磁盘上的持久化副本供后续步骤使用--- ### 总结 综上所述,虽然 Atlas 200I DK A2 不足以独立承载超大规模级别的通用型人工智能算法运算负荷,但是借助先进的工程技巧如前述提到的各种手段仍然可以在一定程度范围内达成预期效果满足实际生产环境中某些特殊条件约束前提下的自动化决策辅助目的。
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