高通平台稳定性分析-hungtask causing panic-Low_memory

本文分析了一起由于Task Jit thread pool耗时120秒触发的Linux内核hungtask panic问题,发现是由于low memory状况引起的。通过分析内存状态和DMA分配,发现composer-servic进程分配了大量DMA内存,超过正常范围,可能原因是系统资源管理问题。此问题需要系统层面进一步定位和解决。

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使用ramparser解析后:

1、dmesg_TZ.txtpanic信息、调用栈信息、其他打印信息】

  • 搜索panic 看到:

(3)[71:khungtaskd]Task Jit thread pool:2581 blocked for 120s is causing panic

(3)[71:khungtaskd][RB/E]rb_sreason_str_set: sreason_str set hungtask

(3)[71:khungtaskd]Kernel panic - not syncing: hungtask: blocked tasks

hang task 主动触发,进程Task Jit thread pool:2581】耗时120

 

  • 搜索2581,看到:

(3)[71:khungtaskd]hungtask:name=Jit thread pool,PID=2581,tgid=2472,tgname=system_server,type=5,blocked for 120s,SP=0xffffffc01d2e3930,la23940432353683/lq0

(3)[71:khungtaskd]task:Jit thread pool state:D stack:    0 pid: 2581 ppid:  1264 flags:0x04000800

(3)[71:khungtaskd]Call trace:

(3)[71:khungtaskd] __switch_to+0x298/0x674

(3)[71:khungtaskd] __sched

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 2 1 #导入工具包 ----> 2 import spacy File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\__init__.py:13 10 # These are imported as part of the API 11 from thinc.api import Config, prefer_gpu, require_cpu, require_gpu # noqa: F401 ---> 13 from . import pipeline # noqa: F401 14 from . import util 15 from .about import __version__ # noqa: F401 File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\pipeline\__init__.py:1 ----> 1 from .attributeruler import AttributeRuler 2 from .dep_parser import DependencyParser 3 from .edit_tree_lemmatizer import EditTreeLemmatizer File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\pipeline\attributeruler.py:8 6 from .. import util 7 from ..errors import Errors ----> 8 from ..language import Language 9 from ..matcher import Matcher 10 from ..scorer import Scorer File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\language.py:46 44 from .lang.tokenizer_exceptions import BASE_EXCEPTIONS, URL_MATCH 45 from .lookups import load_lookups ---> 46 from .pipe_analysis import analyze_pipes, print_pipe_analysis, validate_attrs 47 from .schemas import ( 48 ConfigSchema, 49 ConfigSchemaInit, (...) 52 validate_init_settings, 53 ) 54 from .scorer import Scorer File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\pipe_analysis.py:6 3 from wasabi import msg 5 from .errors import Errors ----> 6 from .tokens import Doc, Span, Token 7 from .util import dot_to_dict 9 if TYPE_CHECKING: 10 # This lets us add type hints for mypy etc. without causing circular imports File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\tokens\__init__.py:1 ----> 1 from ._serialize import DocBin 2 from .doc import Doc 3 from .morphanalysis import MorphAnalysis File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\spacy\tokens\_serialize.py:14 12 fro
最新发布
03-24
<think>好的,用户遇到了在导入spacy时出现的ValueError问题,需要解决。首先,我需要回忆常见的spacy导入错误。通常,这类问题可能和模型未下载或版本不兼容有关。 用户提到的错误可能与spacy的模型文件缺失或损坏有关。比如,使用某个语言模型前必须先用`spacy download`命令下载。例如,英文模型需要下载`en_core_web_sm`等。如果用户没有下载模型直接导入,就会报错。 另外,spacy和Python版本之间的兼容性也可能导致问题。比如,旧版的spacy可能不支持Python 3.10或更高版本。需要检查用户是否安装了与Python版本匹配的spacy版本。 还有可能是安装过程中出现了问题,导致文件损坏。这时候重新安装spacy或者模型可能会有帮助。用户可能尝试过使用pip安装,但依赖项未正确安装,比如Cython等,或者安装时权限问题导致部分文件未正确写入。 另外,用户的代码中是否正确导入模型?例如,正确的导入方式应该是`import spacy`然后`nlp = spacy.load('en_core_web_sm')`,但若模型未下载,load时会报错。 还需要考虑用户的环境问题,比如虚拟环境中是否安装了spacy,或者是否有多版本的Python导致路径混淆。 可能的解决步骤包括:首先确保安装了正确的模型,然后检查spacy版本与Python的兼容性,接着尝试重新安装spacy和模型,最后检查环境设置是否正确。此外,查看完整的错误信息可以帮助更精准地定位问题,比如错误是否指出某个特定的模块或文件缺失。 总结可能的解决方案:安装模型,更新spacy,检查版本,重新安装,确保环境正确。同时,建议用户提供完整的错误信息以便进一步诊断。</think>针对导入spacy时出现ValueError的问题,以下是分步解决方案: ### 1. 安装语言模型 spacy的核心功能需要依赖预训练语言模型。使用以下命令安装英文基础模型: ```bash python -m spacy download en_core_web_sm ``` 如果是中文处理则需要: ```bash python -m spacy download zh_core_web_sm ``` ### 2. 验证安装路径 检查模型是否安装在正确的Python环境路径: ```python import spacy print(spacy.util.get_package_path('en_core_web_sm')) ``` ### 3. 版本兼容性检查 确认安装的spacy版本与Python版本匹配: ```bash pip show spacy python --version ``` 最新spacy 4.x需要Python 3.7+,若使用旧版Python需降级spacy: ```bash pip install spacy==3.5.0 ``` ### 4. 完整错误复现与诊断 提供完整的错误堆栈信息示例: ```python import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 触发错误的代码位置 ``` 典型错误示例: ``` ValueError: [E002] Can't find factory for 'tok2vec'... ``` 这通常表示模型组件缺失或版本不匹配[^1] ### 5. 强制重装解决方案 当模型文件损坏时的终极解决方案: ```bash pip uninstall -y spacy pip install spacy --no-cache-dir python -m spacy validate # 检查模型兼容性 python -m spacy download en_core_web_sm --force # 强制覆盖安装 ```
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