记录同模型，不同环境预测结果“天差地别”

1. 问题背景

   在项目中，我使用了一个基于BERT的命名实体识别（NER）模型，训练数据和模型结构都保持一致。但在不同的环境下进行预测时，我发现结果有显著差异，甚至可以说是“天差地别”。具体情况是，在A环境中模型表现出较高的准确率，而在B环境中，同样的输入得到了不理想的预测结果。这让我意识到，除了模型本身，运行环境的配置也会对结果产生巨大影响。

2. 解决过程

   为了确定是环境问题导致了结果的差异，我进行了以下排查和修复：

   1. 硬件和CUDA版本统一 我首先确保在A和B两个环境中使用相同的CUDA版本（CUDA 11.1）和相同的GPU驱动版本。这样可以确保底层加速库在执行过程中是一致的。

   2. 库依赖统一 将A环境中的Python版本、PyTorch版本和Transformers库的版本完全同步到B环境。通过pip freeze > requirements.txt导出A环境中的依赖，并在B环境中使用相同的依赖进行安装。这样可以避免由于不同版本库的差异导致的模型行为变化。

   3. 使用相同的模型和tokenizer 为了确保模型和tokenizer一致，我在B环境中同样使用了本地缓存的预训练模型和自定义tokenizer，而非在线加载模型。确保模型的权重、参数完全一致。