二、资源清单

Kunpeng CPU：

Ascend NPU：

三、遇到的问题和解决方案

具体步骤详见：https://blog.csdn.net/qq_54958500/article/details/142937355?spm=1001.2014.3001.5502

验证DEMO地址：https://gitcode.com/can_glan/opensource-demo-flair-241108/overview

1.环境搭建

问题1：依赖安装错误

• 描述：直接安装依赖时出现错误，提示 ：AttributeError: 'LSTM' object has no attribute '_flat_weights'。
• 解决方案：修改 requirements.txt 文件中的 PyTorch 版本，将 torch>=1.5.0,!=1.8 改为 torch==1.11.0，然后重新安装依赖。

问题2：预训练模型下载失败

• 描述：直接运行示例代码时找不到预训练模型，提示 ValueError: Could not find any model with name 'ner'。
• 解决方案：手动下载预训练模型到本地文件夹 models，并修改代码中的模型加载路径。

问题3：Hugging Face 模型下载受限

• 描述：由于 Hugging Face 不支持国内访问，无法直接下载预训练模型。
• 解决方案：设置环境变量 HF_ENDPOINT 指向 Hugging Face 的国内镜像地址 https://hf-mirror.com，然后使用 huggingface-cli 下载模型。

2.使用昇腾 NPU 

问题1：安装 NPU 版本的 PyTorch

• 描述：需要安装适用于 NPU 的 PyTorch 版本。
• 解决方案：下载并安装torch_npu ：
  
  

  wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v6.0.rc2.1-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post15-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
  pip install torch_npu-1.11.0.post15-cp39-cp39-linux_aarch64.whl

问题2：验证 NPU 环境

• 描述：需要验证 NPU 环境是否正常。
• 解决方案：编写测试脚本 test_npu.py 检查 NPU 是否可用：
  
  

  import torch
  import torch_npu
  
  if torch.npu.is_available():
      print("NPU is available.")
      device = torch.device('npu')
      tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device=device)
      print(tensor)
  else:
      print("NPU is not available.")

问题3：Flair 框架适配 NPU

• 描述：直接将模型和句子.to("npu") 会导致错误。
• 解决方案：
  1. 修改代码，设置 flair.device 为 NPU：
     
     

     import torch
     import flair
     
     if torch.npu.is_available():
         print("NPU is available.")
         flair.device = torch.device('npu')
     else:
         print("NPU is not available.")
         flair.device = torch.device('cpu')

  2. 如果运行时出现新的报错，设置环境变量 ASCEND_LAUNCH_BLOCKING=1：
     
     

     export ASCEND_LAUNCH_BLOCKING=1

  3. 如果仍然报错，可能是缺少某些依赖，安装缺失的依赖：
     
     

     pip install decorator