[NPU] ERNIE 4.5 support

[starmountain1997]

环境配置

基础环境配置

镜像启动

建议使用镜像安装，当然你也可以在裸机上安装。

首先根据自己的系统架构拉取镜像：

docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC2-ubuntu20-npu-base-x86_64-gcc84 # X86 架构

docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC2-ubuntu20-npu-base-aarch64-gcc84 # ARM 架构

启动镜像：

docker run -it --name ${NAME} -v /home/guozr:/home/guozr \
    --privileged --shm-size=128G -w=/home/guozr \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    --net host \
    -e ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3,4,5,6,7" \
    e6acd904bbcf /bin/bash

安装高版本 CANN

镜像内的 CANN 套件较老，需要重新安装 CANN Toolkit、CANN Kernels 和 NNAL，版本>=8.1.RC1，请注意，三个软件的版本需配套，推荐使用 8.2.RC1 版本。请正确选择 CPU 架构，CANN kernels 是分硬件的，请注意选择。下载好后按下面顺序安装：

yes | toolkit.run --install
yes | kernels.run --install
yes | nnal.run --install

配置环境变量

运行前请配置下列环境变量：

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/atb/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh --cxx_abi=1

另外默认显存分配机制为 naive_best_fit 可选择配置 Paddle 显存分配机制为 auto_growth 以随着真实数据需要再占用内存/显存，但内存/显存可能会产生碎片，详见。

目前由于未知原因，不将显存分配机制设为 auto_growth会爆显存，因此也请设置下面的环境变量：

export FLAGS_allocator_strategy=auto_growth

Python 环境配置

安装 Paddle

可使用如下命令安装（更高版本的 paddlepaddle 和 paddleformers 有冲突，因此这里建议安装 3.1 版本）：

# 先安装飞桨 CPU 安装包
pip install paddlepaddle==3.1
# 再安装飞桨 NPU 插件包
pip install paddle-custom-npu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/npu

详见昇腾 NPU 安装说明。

安装三方库

编译 PaddleCustomDevice 之前，需要安装三方库 spdlog 和 json：

# 安装 spglog
git clone https://github.com/gabime/spdlog.git
cd spdlog
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
make install

# 安装 json
git clone https://github.com/nlohmann/json.git
cd json
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
make install

安装 PaddleCustomDevice

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice.git
cd PaddleCustomDevice/backends/npu
bash tools/compile.sh

完成编译后执行下面的命令安装：

pip install build/dist/paddle_custom_npu-*.whl --force-reinstall

手动安装这个 PR：

git clone https://github.com/llliiilil/PaddleCustomDevicetmp.git miPaddleCustomDevice
cd miPaddleCustomDevice/backends/npu
bash tools/compile.sh
pip install build/dist/paddle_custom_npu-*.whl --force-reinstall


source tools/set_env.sh
cd opp/ascendc_custom_ops/build/
bash build_ops.sh
cd custom_project/build_out/
./custom_opp*.run
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/vendors/aie_ascendc/op_api/lib/:${LD_LIBRARY_PATH}

如后续报错 please make sure you registered your op first and try again，请在手动安装后回去再覆盖安装一下主线版本 PaddlePaddle/PaddleCustomDevice 中生成的 whl。

安装 PaddleNLP

从源码克隆：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git

到 csrc/npu 目录下按照 README.md 安装：

python setup.py build bdist_wheel
pip install dist/paddlenlp_ops*.whl

编译 FastDeploy

bash build.sh

运行时可能会报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.dir_util'

可以修改 /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/paddleformers/utils/pdc_sdk.py 22 行的 from distutils.dir_util import copy_tree 为：

from shutil import copytree as copy_tree

运行前需把对应的 FastDeploy 目录添加到 PYTHONPATH：

export PYTHONPATH="/work/FastDeploy":${PYTHONPATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/npt/lib:$LD_LIBRARY_PATH

如果遇到 libgomp cannot allocate memory in static TLS block 错误，可以按如下方法解决：

export LD_PRELOAD=$LD_PRELOAD:/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scikit_learn.libs/libgomp-{一串数字，根据你实际情况决定}.so.1.0.0

如果遇到循环导入问题，且不运行多模态模型，可以临时卸载 opencv。另外请注意，目前对 numpy 2.0 支持不佳，因此在最后请强制安装 numpy 1.26.4 版本：

pip uninstall opencv-python
pip install numpy==1.26.4

如果遇到：

  File "/home/guozr/CODE/FastDeploy/fastdeploy/utils.py", line 443, in get_host_ip
    ip = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
socket.gaierror: [Errno -2] Name or service not known

先查询：

hostname

然后在 /etc/hosts 加上上面查询到的 hostname：

127.0.0.1   hostname-mbqbc.foreman.pxe localhost

[paddle-bot]

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