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常见问题

目录

• 常见问题
  • Q1：如果我的BM1684X环境没有联网，那么怎么跑通大语言模型？
  • Q2：为什么在PCIE模式下，我在docker里运行以后第一次输出会出现如下的warning？
  • Q3：推理出来精度异常，输出全是“！”
  • Q4：执行python_demo时报这个错 ValueError: vector::_M_default_append
  • Q5：跑Qwen1_5的时候遇到 RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1
  • Q6：跑Qwen1_5、Qwen2的时候遇到 ValueError: Tokenizer class Qwen2Tokenizer does not exist or is not currently imported.
  • Q7：FATAL:BMRT_ASSERT: _kernel_modules[core_id]
  • Q8：遇到生僻字或者emoji会出这种问号
  • Q9：FATAL:BMRT ASERT: (shape count * data type size) <= get device size
  • Q10：[bmlib memoryllerrorl bm alloc gmem failed
  • Q11：[a53lite runtimellerror] get function send api error, ret2
  • Q12：The repository for /path contains custom code which must be executed to correctly load the model
  • Q13：输出乱码
  • Q14：[BMRT][fix gdma addr:488] FATAL:gdma dst shouldn't be coeff
  • Q15：ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version 'GLIBC 2.32' not found
  • Q16：！！！感叹号问题
  • Q17：AttributeError: 'LlamaTokenizerFast' object has no attribute 'apply_chat_template'
  • Q18：torch.onnx.errors.UnsupportedOperatorError
  • Q19：NameError: name 'Extension' is not defined
  • Q20：unzip: short read

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常见问题

Q1：如果我的BM1684X环境没有联网，那么怎么跑通大语言模型？

问题描述
BM1684X环境没有联网时，如何运行大语言模型？

解决方案

1. 在联网的大机器上运行以下命令：

   git clone https://github.com/sophgo/LLM-TPU.git
   ./run.sh --model llama2-7b

2. 将 LLM-TPU 的全部文件拷贝到Airbox上，包括 LLM-TPU/models 和 LLM-TPU/deploy。
3. 在Airbox上运行以下命令：

   ./run.sh --model llama2-7b

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Q2：为什么在PCIE模式下，我在docker里运行以后第一次输出会出现如下的warning？

问题描述
运行时出现以下warning：

[a53lite_runtime][error] open file /opt/sophon/libsophon-current/lib/tpu_module/libbm1684x_kernel_module.so error!!
[a53lite_runtime][error] /workspace/libsophon/bmlib/src/a53lite_api.cpp 488: load file failed!
bm_module is null!

解决方案

这是由于SDK版本过低导致，请到官网下载最新SDK: https://developer.sophgo.com/site/index/material/all/all.html

Q3：推理出来精度异常，输出全是“！”

问题描述
推理结果异常，输出全是感叹号“！”。

解决方案
可能原因及对应解决方式如下：

方式一： TPU电压过低导致降频，执行以下命令降频：

echo "setr tpll_clock 750000000" > /sys/kernel/debug/top/clock
echo "setr mpll_clock 1800000000" > /sys/kernel/debug/top/clock
echo "setr vpll_clock 100000000"> /sys/kernel/debug/top/clock

方式二： 断电几分钟后清理缓存：

echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

方式三： 数据格式问题，切换 fp16 和 bf16 格式：

1. 如果 compile.sh 中的 quantize_args 为：

   quantize_args="--quantize W4BF16 --q_group_size 64"

   则修改为：

   quantize_args="--quantize W4F16 --q_group_size 64"

2. 如果原来是 W4F16，则改为 W4BF16。

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Q4：执行python_demo时报这个错 ValueError: vector::_M_default_append

问题描述
执行 python_demo 时出现以下错误：

ValueError: vector::_M_default_append

解决方案
修改 CMakeLists.txt 文件，将第一行改为：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)

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Q5：跑Qwen1_5的时候遇到 RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

问题描述
运行Qwen1_5时，出现以下错误：

RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

解决方案
是由于 torch 版本不对导致的。推荐使用以下版本：

pip3 install torch==2.0.1+cpu torchvision==0.15.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

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Q6：跑Qwen1_5、Qwen2的时候遇到 ValueError: Tokenizer class Qwen2Tokenizer does not exist or is not currently imported.

问题描述
运行Qwen1_5或Qwen2时，报以下错误：

ValueError: Tokenizer class Qwen2Tokenizer does not exist or is not currently imported.

解决方案
安装正确的 transformers 版本：

pip3 install transformers==4.37.0

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Q7：FATAL:BMRT_ASSERT: _kernel_modules[core_id]

问题描述
运行时出现以下错误：

[BMRT][preload_funcs:2352] FATAL:BMRT_ASSERT: _kernel_modules[core_id]

解决方案
芯片挂死，尝试以下方法：

1. 更换一颗芯片。
2. 或者重新启动服务器（请谨慎操作）：

   sudo reboot

Q8：遇到生僻字或者emoji会出这种问号

问题描述
在大模型中，有些不常用的字是由两个token组成，拆开解码时会出现问号。例如：

Question: my name is lao wang

Answer: Nice to meet you, ���! I'm Llama3, your helpful AI assistant. How can I assist you today? Do you have any questions, topics you'd like to discuss, or tasks you'd like to accomplish? I'm here to help!

问题可能出现在解码过程中。

解决方案
参考以下提交进行修复。

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Q9：FATAL:BMRT ASERT: (shape count * data type size) <= get device size

问题描述
运行时出现以下报错：

FATAL:BMRT ASERT: (shape count * data type size) <= get device size(shape count:8388608 * data type size:2) shouldn't larger than mem get device size:

这是因为模型编译有问题，长度没有对齐。

解决方案

1. 使用以下命令查看模型shape情况：

   model_tool --info xxx.bmodel

   示例输出如下：

2. 根据输出信息检查并调整模型编译参数。

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Q10：[bmlib memoryllerrorl bm alloc gmem failed

问题描述
运行时出现以下报错：

[bmlib memoryllerrorl bm alloc gmem failed, dev id = 12, size = 0x25180000

通常是因为模型过大或者卡的空间不足。

解决方案
方式一：

1. 开一个新的终端，在运行模型时使用以下命令观察显存使用情况：

   bm-smi

2. 如果显存使用远小于14000MB，可以申请更多空间：

   ./memory_edit.sh -p
   ./memory_edit.sh -c -npu 7168 -vpu 3072 -vpp 4096

   参考这篇文章。

方式二：
如果模型太大，尝试使用 fp16/bf16 编译，或者使用 w4fp16/w4bf16 编译：

./compile.sh --mode int4 --name qwen2-7b --addr_mode io_alone

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Q11：[a53lite runtimellerror] get function send api error, ret2

问题描述
运行时出现以下错误：
可能的原因包括：

• 模型有问题。
• driver版本过低（如0.4.8或0.4.9）。
• libsophon 版本不是最新的。
• 输入长度超过最大限制。

解决方案
方式一：

1. 使用以下命令查看driver版本：

   bm-smi

2. 如果driver版本过低，更新到最新版本：
   • 从官网上下载：SDK-24.04.01。
   • 或者使用 dfss 下载：

     pip3 install dfss
     python3 -m dfss --url=open@sophgo.com:/ext_model_information/LLM/LLM-TPU/drivers/libsophon-0611deb.tar.gz
     tar -xzf libsophon-0611deb.tar.gz
     cd libsophon-0611deb
     sudo apt remove sophon-driver sophon-libsophon
     sudo dpkg -i *.deb

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Q12：The repository for /path contains custom code which must be executed to correctly load the model

问题描述
运行时出现以下错误：
这是因为加载模型时需要信任远程代码。

解决方案
在代码中添加 trust_remote_code=True 参数：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.tokenizer_path, trust_remote_code=True)

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Q13：输出乱码

问题描述
运行时输出乱码，如下图所示：
可能的原因包括：

• 模型有问题。
• libsophon 版本不是最新的。
• prompt 格式有问题。

解决方案

1. 更新 tpu-mlir 到最新版本，同时将driver设置为0.5.1及以上，并更新 libsophon，参考Q11。
2. 检查 prompt 格式：
   • 使用 transformers 库的 model.chat 函数测试输出的tokens和 system prompt。
   • 在 pipeline.py 中设置断点，检查tokens是否对齐。

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Q14：[BMRT][fix gdma addr:488] FATAL:gdma dst shouldn't be coeff

问题描述
运行时出现以下错误：
这是因为 libsophon 和 driver 版本过旧。

解决方案
更新 libsophon 和 driver 到2024年6月30日之后的版本，参考Q11。

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Q15：ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version 'GLIBC 2.32' not found

问题描述
运行时出现以下错误：
这是因为编译环境与运行环境不一致。

解决方案

1. 删除 build 文件夹并重新编译：

   rm -rf build && mkdir build
   cd build && cmake .. && make

2. 如果是PCIE服务器，请在docker环境中编译so文件。

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Q16：！！！感叹号问题

问题描述
推理结果中出现大量感叹号“！！！”，可能是中间计算为 nan 导致的。

• 如果结果全为 nan（如“！！！”），则是 forward_first 出错。
• 如果只有部分为 nan（如“我！！！！”），则是 forward_next 出错。

解决方案

1. 使用 gdb 定位问题：
   • 在 embedding 前后、block 前后、lmhead 前后，用 dump_fp16_tensor 检查输入输出。
   • 确保输入与 export_onnx 的 test_net_with_mask 对齐。
2. 如果某个block出错（如block11），尝试以下方法：
   • 开比对： 用 dump_net 函数导出block11的输入，用 model_deploy 进行比对。
   • 置零： 将非真实值置零，用 empty 函数处理。
3. 检查 libsophon 版本、驱动版本、tpu-mlir 版本是否匹配。

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Q17：AttributeError: 'LlamaTokenizerFast' object has no attribute 'apply_chat_template'

问题描述
运行时出现以下错误：

AttributeError: 'LlamaTokenizerFast' object has no attribute 'apply_chat_template'

这是因为 transformers 版本过低。

解决方案
更新 transformers：

pip3 install git+https://github.com/huggingface/transformers

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Q18：torch.onnx.errors.UnsupportedOperatorError

问题描述
运行时出现以下错误：

torch.onnx.errors.UnsupportedOperatorError: Exporting the operator 'aten::_convolution_mode' to ONNX opset version 15 is not supported.

通常出现在多模态模型的 Conv 算子中，原因是 torch 版本过低。

解决方案
更新 torch 版本：

pip install torch==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

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Q19：NameError: name 'Extension' is not defined

问题描述
运行时出现以下错误：

NameError: name 'Extension' is not defined

这是因为缺少 Jinja2 依赖。

解决方案
安装 Jinja2：

pip3 install Jinja2

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Q20：unzip: short read

问题描述
运行时出现以下错误：

unzip: short read

解决方案
安装 zip 工具：

sudo apt install zip