这周支撑了一个llama2 70B MindIE开箱推理报错的问题，给大家分享一下。
背景
事情是这样，开发者搞了一台昇腾800I A2服务器，这个服务器的配置是8卡，每个卡显存是32G。他想用MindIE跑一下llama2 70B的推理，测一下性能，结果报了2个错，1个是NPU out of memory，一个是not support modelName。
开发者就很纳闷了，说我直接用你们的代码跑的，啥也没改，咋就不行呢？作为DR，我当然不能坐视不管，立马和开发者开始了交流。
分析
开发者很配合，提供了他的日志，我仔细看了一下，out of memory是在0卡和1卡上加载权重的时候发生的，not support modelName是在其他卡上发生的。我估算了一下，70B模型，分到8卡上，每个卡加载权重顶多用140G/8<20G，32G肯定够够的呀！至于not support modelName，一般就是模型调用的算子和算子库里面的算子名字没对上导致的，由于mindie 大模型推理使用的是ATB库，所以我推测是MindIE和ATB版本没对上。分析完后，心理差不多有底了，为了赶时间，而且对方是咱的VIP客户，就直接约开发者开腾讯会议了。
实操
上了会，我说，你再复现给我看一下。在他启动之前，我说，执行npu-smi info看一下有没有卡被占用，结果看到，0卡和1卡的显存被占得满满的，但开发者还是想继续启动任务。。。我说，停停！你这卡被占着呢，咋跑？先释放掉。开发者哦了一声，把占用显存的进程kill掉了。果然，启动之后没有out of memory了，只剩下not support modelName的错误了。
我说，我看看你的CANN版本和MindIE版本以及ATB版本。开发者是在docker里面跑的，所以以docker里面的/usr/local/Ascend里面的版本为准。看了一下，CANN和MindIE版本没有问题，但是ATB的版本他没有使用MindIE镜像里面自带的，而是自己下载了一个新版本的，我问为什么？他说，这个版本的测试用例可以多传一个参数。好吧，我说你把ATB版本换成MindIE自带的试试。结果换回去后，成功跑起来了。
总结
所以，不管是帮忙他人排查问题，还是自己排查问题，先从基本的检查开始，先检查卡有没有被占用，有的话就kill掉（如果是别人的任务，先知会一下哈）！其次，不要自己随意组合版本，否则会因为经验不足卡在莫名其妙的问题上。当然，也可以从产品本身出发，做得更好用一些，比如说，报错信息里面给出一些解决问题的提示、增加版本不匹配提示等等。好用的产品需要精雕细琢，任重而道远！
