关于ChatYuan-large对话机器人在小藤上试验的奇妙旅程
【摘要】 关于ChatYuan-large对话机器人在小藤上试验的奇妙旅程
参考 JeffDing的博客：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/405188
将ubuntu 22.04 X86虚拟机的内存改成32G：
打开虚拟机查看内存使用情况：
下载并安装CANN 6.2RC1 X86版本：
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%206.2.RC1/Ascend-cann-toolkit_6.2.RC1_linux-x86_64.run
chmod a+x Ascend-cann-toolkit_6.2.RC1_linux-x86_64.run
报错了，说Python不是3.7-3.9之中的版本。。
仔细检查一下：
确实如此。
那么使用conda创建一个Python 3.9的conda环境：
重新执行CANN的安装：
根据提示，在~/.bashrc中增加以下行：
查找 libascend_hal.so的位置：
将其路径加入到 LD_LIBRARY_PATH环境变量中：
验证模型转换atc命令是否正常：
下载昇腾官方代码：git clone https://gitee.com/HUAWEI-ASCEND/ascend-devkit
将ChatYuan-large对话机器人项目的ModelConvert目录单独复制出来：
进入该目录，安装相关依赖：
抱歉，网络环境不好，超时了。
安装时加入清华源，重试：
查看剩余空间：
感觉有点不够用了。
虚拟机关机，扩容：
虚拟机开机，安装gparted:
sudo apt-get install gparted
sudo gparted启动分区软件：
报错了，无法扩容？
在/dev/sda3上，点击右键，信息：
挂载于 /, /var/snap/firefox/common/host-hunspell
sudo -i
mount -o remount -rw /
mount -o remount -rw /var/snap/firefox/common/host-hunspell
重新分区，将滚动条拖到底：
点击调整大小
再点击上面绿色的钩子：
点击应用。
关闭窗口，重启虚拟机。
可以看到已经增加了20G空间：
cd ModelConvert
conda activate chatyuan
导出CHatYuan-Large-V2模型
先导出encoder模型：
python export_encoder.py --version=v2
耐心等待执行完毕：
再导出第一次自回归的decoder与lm_head部分模型
python export_decoder_first.py --version=v2
这里报错了吗？感觉有，又感觉没有。。
看到文件好像也生成了：
最后导出第2-N次自回归的decoder与lm_head部分模型
python export_decoder_iter.py --version=v2
生成onnx文件如下：
分别对三个模型做裁剪：
onnxsim ./encoder.onnx ./encoder_sim.onnx
onnxsim ./decoder_first.onnx ./decoder_first_sim.onnx
onnxsim ./decoder_iter.onnx ./decoder_iter_sim.onnx
这个模型转换时间比较长，我们可以查看top看看是不是在跑：
看来是耗CPU比较厉害。下次给虚拟机多分配几个CPU再试试能不能提速。
转换完成。
结果就是以上三个sim的onnx模型。
对decode部分做int8量化：
python quant_decoder.py
生成了两个quant的onnx模型：
将裁剪后的encoder模型转为混合精度的om模型：
atc --model=encoder_sim.onnx \ --framework=5 \ --soc_version=Ascend310B1 \ --output=encoder \ --input_format=ND \ --input_shape="input_ids:1,768;attention_mask:1,768" \ --precision_mode=allow_fp32_to_fp16
好像缺包：No module named 'decorator
pip install decorator -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
再来：
atc --model=encoder_sim.onnx \ --framework=5 \ --soc_version=Ascend310B1 \ --output=encoder \ --input_format=ND \ --input_shape="input_ids:1,768;attention_mask:1,768" \ --precision_mode=allow_fp32_to_fp16
唉，一一补齐吧！
pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
atc --model=encoder_sim.onnx \ --framework=5 \ --soc_version=Ascend310B1 \ --output=encoder \ --input_format=ND \ --input_shape="input_ids:1,768;attention_mask:1,768" \ --precision_mode=allow_fp32_to_fp16
再来：
终于好像没报错了，耐心等待转换结束：
在X86上转换确实很快。（得益于张小白的强大PC。。）
在200DK上执行以下动作：
下载官方代码：
git clone https://gitee.com/HUAWEI-ASCEND/ascend-devkit
切换到root用户，关闭oom killer:
su -
vi /etc/rc.local
注释掉以上2行。
vi /sys/fs/cgroup/memory/usermemory/memory.oom_control
echo 1 > /sys/fs/cgroup/memory/usermemory/memory.oom_control
重新查看：vi /sys/fs/cgroup/memory/usermemory/memory.oom_control
可见disable已经变成了1
echo $$ > /sys/fs/cgroup/memory/usermemory/tasks
init 6重启开发板
等重启好后，登录开发板，增加swap分区：
free -h
su - 切换到root
fallocate -l 2.5G /swapfile
chmod 600 /swapfile
mkswap /swapfile
swapon /swapfile
free -h
这里分区虽然设置了2.5G，但是张小白以前曾经创建过4G的swapfile，所以swap空间还是扩到了4G。
切换到V2model的目录：
cd /home/HwHiAiUser/ascend-devkit/src/E2E-Sample/ChatBot/Demo_V2
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
分别在PC端浏览器下载以下文件：
（model1的暂时不要下载）
将tokenizer_file.zip和 dist_chatbot_standalone.zip文件传到开发板 /home/HwHiAiUser目录下，并使用unzip解压：
将tokenizer_file目录下的文件复制到 /home/HwHiAiUser/ascend-devkit/src/E2E-Sample/ChatBot/Demo_V2/tokenizer_file 目录下：
将dist_chatbot_standalone目录下的文件复制到/home/HwHiAiUser/ascend-devkit/src/E2E-Sample/ChatBot/Demo_V2/dist_chatbot_standalone 目录下：
将前面转换好的模型 encoder.om（790M）、decoder_iter_sim_quant.onnx（425M）、decoder_first_sim_quant.onnx（475M） 传输到/home/HwHiAiUser/ascend-devkit/src/E2E-Sample/ChatBot/Demo_V2/models目录下：
（可以使用MobaXterm先Download到windows，再上传到开发板，或者直接scp过去）
耐心等待传输完毕：
在开发板上，使用HwHiAiUser用户登录
cd /home/HwHiAiUser/ascend-devkit/src/E2E-Sample/ChatBot/Demo_V2
执行python main.py
还是换成root登录吧：
输入对话：
写一首情诗
后台在不停地跳出数据：
但是页面上好像还是没有什么反应。。。
查看top，CPU好像在不停地计算：
会不会卡死了。。张小白偷偷地想。。。
张小白在纠结是耐心等待呢？还是关掉浏览器重新打开试试看看。。
关掉吧!
重新打开窗口：
终端显示ChatBot Ready了。
唉，ChatBot在回答第一个问题。。。它在写情诗。。
这首诗写得嘛。。。。。真不怎么样。。
但是好在它工作了！
再提个问题：
完了，感觉ChatBoT有点崩溃了。
而我是玩坏了它的那个人。。。。
我觉得还是把后台重启一下吧！
python main.py
还是等到ChatBoT Ready再提问吧！
张小白大概理解了，就是在ChatBot没有正式启动之前，过早地打开了浏览器跟开发板服务进行了交互，结果屏幕上全是交互的内容，把ChatBot启动的部分给扫过去了。。。
但这个启动确实有点慢，比FastChat要slow一点。。。
好了，Ready了。提个问题吧！
果然后台开始刷屏了。但是页面还没有回复。。
耐心等待吧！
开始回答了：
但是，为啥它还是有点抽风呢。。。
总算看到篇像样的文字了。
真难为ChatBot了。
补充一句：由于这个例子是在E2E的目录下的，所以张小白使用的是E2E的镜像。
（全文完，谢谢阅读）
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