制造业实习02-控制下载速度的几个问题

2026-09-09 问题记录

事件：工作区内容丢失，整体重建

现象

前一天（09-08）完成的内容全部消失：

路径	状态
/mnt/WYH/models	整个目录丢失（三个模型全无）
/mnt/WYH/demo/demo-01	丢失，且目录被重命名为 demo-1（demo-02 → demo-2）
/mnt/WYH/errors/2026-09-08.md	丢失
/mnt/WYH/data/test_image.png	丢失
demo/README.md	被还原为原始规范内容，自建说明丢失

未丢失（环境仍完好）

• PPU 驱动与设备：PPU-SMI 1.22，双卡 PPU-ZW810E
• torch 2.6.0 + cu12.8，torch.cuda.is_available() == True
• transformers 4.51.3、scipy 1.18.1、scikit-learn 1.9.0
  → 说明 09-08 修复的 numpy/scipy/sklearn ABI 问题未回退
• modelscope CLI：/usr/local/bin/modelscope

结论

丢失范围仅限工作区文件 ，系统 Python 环境与 PPU 驱动不受影响。

因此重建只需恢复文件，无需重新配置环境或重装修复依赖。

重建动作

1. 重建 /mnt/WYH/models，用 modelscope 重新下载三个模型
2. 在 demo-1 下重建三个 infer 脚本（沿用 09-08 已验证版本）
3. 重建 /mnt/WYH/data/test_image.png（多模态测试图）
4. 补写本日志与 demo/README.md

教训

• 重要模型/代码仅存于单机工作区存在丢失风险，建议后续考虑备份或记录重建指令
  （本文档与 demo/README.md 中的下载/运行指令即为重建依据）。
• infer 脚本应尽量自包含（模型路径、加载要点写进注释），便于丢失后快速重建。

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本次遇到的操作问题

1. 下载命令多次未获审批

现象 ：连续 3 次执行 modelscope 下载命令返回

Execution Cancelled: Permission request timed out（非明确拒绝）。

原因：命令预计耗时较长（三个模型合计约 13.5 GB），审批弹窗超时无响应。

应对：不再反复重试同一命令（避免空转），改为：

• 先完成不依赖下载的重建工作（写 infer 脚本、补日志）
• 将下载拆分为单模型小步执行，便于逐条审批

结果 ：拆分后逐条执行均成功。三个模型下载耗时分别为 8s / 28s / 40s，

说明超时与命令实际耗时无关，纯粹是审批弹窗无响应。

后续对耗时命令应拆小、逐条提交，避免长时间等待审批。

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重建后验证结果（均通过）

脚本	结果
qwen2.5-0.5b-ppu.py	✅ 输出"，从而实现对未知数据的预测或分类。判断正误：A. 正确 B. 错误"
qwen2.5-vl-3b-ppu.py	✅ 图文问答输出"图中有三个形状：一个红色的圆形，一个绿色的矩形，一个黄色的矩形。"
minicpm5-2b-ppu.py	✅ 输出 <think> 思维链后正常回答身份

说明重建后的脚本与模型均可用，09-08 沉淀的加载要点在重建中仍然适用。

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下载 CEval / MMLU-Pro 数据集（trickle 限速）过程中的问题

本次按 data/README.md 规范下载（modelscope + trickle -d 5000 -u 5000 + 存 /mnt/WYH/data），

遇到并解决以下问题：

1. trickle 在 Ubuntu 24.04 无安装包

• apt-get install trickle → Package 'trickle' has no installation candidate（universe 已启用仍无）。
• 原因：trickle 上游已从 Debian/Ubuntu 24.04 移除。
• 解决 ：源码编译安装（github mariusae/trickle），两个坑：
  1. 编译报 rpc/rpc.h: No such file or directory → 需 apt install libtirpc-dev，
     并带 CFLAGS="-I/usr/include/tirpc" LDFLAGS="-ltirpc" 重新 configure。
  2. configure 报 cannot compute suffix of executables →
     容器的 LD_LIBRARY_PATH 指向 PPU SDK 库干扰链接测试，用
     env -u LD_LIBRARY_PATH ./configure && make 解决。

2. trickle 报 Could not find overload object（限速不生效）

• 根因：trickle 只在两个位置找限速库（源码 trickle.c trypaths）：

  1. 当前目录下的 trickle-overload.so
  2. /usr/local/lib/trickle/trickle-overload.so（注意多一层 trickle 子目录）

• 我最初装到 /usr/local/lib/ 少了子目录，且 Makefile 的 libtrickle 规则为空，

  实际产物名为 trickle-overload.so（不是 libtrickle.so）。

• 解决 ：mkdir -p /usr/local/lib/trickle && cp trickle-overload.so /usr/local/lib/trickle/

• 验证：trickle -d 100 /bin/true 不再报错即正常；

  "Could not reach trickled" 为正常提示（独立模式限速，无需守护进程）。

• 标准路径： 大多数常规程序（如 wget, curl）在发起网络请求时，会调用 GNU C 库（libc.so）中封装好的标准 Socket 函数。trickle 就是专门针对这些标准函数进行拦截的。

• 非标准/异步路径： 现代 Python 程序（如 modelscope download）为了实现高并发，通常会使用异步网络库（如 aiohttp、uvloop 等）。为了追求极致性能，这些底层库可能会：

  自带静态编译的 OpenSSL 等依赖库。

  直接通过底层的系统调用（System Calls）与 Linux 内核交互，而不经过标准的 libc 封装函数。

• 失效原因： trickle 只能拦截标准的 libc Socket API。如果 Python 的底层网络库绕过了 libc，直接在内核层面收发数据，trickle 就"看"不到这些网络请求，也就无法进行任何干预。

3. modelscope/ceval-exam 下载不到实际数据

• 现象：只下载 3 个元数据文件（README/加载脚本/dataset_infos.json，共 113KB），无题目。
• 原因：该仓库是 datasets 脚本式数据集，数据不在仓库内。
• 解决 ：改用 evalscope/ceval（ModelScope 官方评测框架版），52 科目 × dev/val/test parquet，3.6MB。

最终结果

数据集	来源	位置	规模
CEval	evalscope/ceval	/mnt/WYH/data/ceval	52 科目，dev/val/test parquet
MMLU-Pro	modelscope/mmlu-pro	/mnt/WYH/data/mmlu-pro	test 12032 题 + validation parquet

均以 trickle -d 5000 -u 5000 限速下载，符合 data/README.md 规范。

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评测脚本（evaluate.py）批量推理反复崩溃

现象 ：旧版 evaluate.py 后台运行时反复报

ValueError: model_kwargs not used: ['token_type_ids'] 或卡死，

而 demo-1/minicpm5-2b-ppu.py 单条对话始终能跑通。

根因：批量 + padding 路径与 demo 单条路径行为不一致：

• MiniCPM 的 tokenizer 批量编码时会额外返回 token_type_ids，
  Llama 架构的 generate 参数校验会拦下；
• 强制 min_new_tokens=64 满长度生成属于非官方口径，且掩盖真实输出。

解决 ：放弃批量，评测完全复用 demo 已验证的单条推理路径

（单条编码、过滤只留 input_ids/attention_mask、greedy、max_new_tokens=256），

拆分为 eval_qwen2.5.py 与 eval_minicpm5.py。

一次跑通，MiniCPM CEval 56.3% / MMLU-Pro 35.5%。

教训：已有能跑通的代码路径时直接复用，不要另起批量实现重新踩坑。

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带宽看门狗 jk.sh 初版误杀平台进程

现象 ：dry-run 演练（LIMIT_MB=0）时，jupyter-lab 和 Lingma

（代码助手后端）被列为嫌疑进程------真跑会杀掉笔记本和 AI 会话。

解决 ：白名单补充 lingma/jupyter/jupyter-lab/node/code-server/dsw

等平台进程；并保留"自身及祖先 PID 链绝不 kill"的保护逻辑。

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双 nohup / 后台链式启动失败

现象 ：cd X && nohup A > log 2>&1 & nohup B > log2 2>&1 & 一行内启动

多个后台任务时，第二条报 log2: No such file or directory；bench_tp 再次复现。

根因（已定位） ：cd X && A & B & 中 & 的优先级低于 &&，

cd X && A 作为整体成为第一个后台子任务，cd 只在该子 shell 内生效 ；

B 仍在原工作目录执行，相对路径 results/... 找不到。第一条任务的

重定向随 cd 后的子 shell 正常，所以只有第二条失败。

解决 ：后台任务一律绝对路径 + 分行单独启动 ；串行更省心（本次 bench

改串行单卡跑通）。另 tail -3 f1 f2 多文件报 invalid context，用 tail -n 3。

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下载 MATH-500 / LiveCodeBench / IFBench 过程中的带宽问题

1. /mnt/WYH 是 ossfs2（OSS 网络挂载），直接下载必超限

• 现象：trickle + modelscope 下载 LiveCodeBench 时，watchdog 实测
  12.5MB/s （modelscope 进度条显示 2.9MB/s），三连击被 SIGTERM；
  curl --limit-rate 3M 直接输出到 /mnt/WYH 仍测得 12.5MB/s。
• 根因：df -T 确认 /mnt/WYH 类型为 fuse.ossfs2------往里写文件 =
  数据同步上传 OSS ，加上下载流量本身，网卡上是双份甚至更多
  （ossfs 分片 multipart 还有重传放大，实测比 4 倍）。
• 教训：大文件严禁直接下到 /mnt/WYH ，先下本地盘（/tmp，overlay 有
  751GB），再限速搬运上去。

2. trickle 对 modelscope 完全失效（实测补充）

• trickle 包着 modelscope 时，app 层写入 2.9MB/s，网卡层却是 12.5MB/s------
  modelscope 异步多分片下载绕过 libc socket 拦截，trickle 形同虚设。
• 小文件（<15MB）两秒内下完、凑不满三连击，可以侥幸直接用；
  大文件必须换 curl --limit-rate（curl 自己按读节奏 sleep，可靠）。

3. curl 直链下载的坑

• 不带 -L：GET 拿到 302 重定向，把空 body 存成 0 字节文件且退出码为 0，
  极具迷惑性（HEAD 探测时带了 -L 所以没暴露）。直链下载必须 -sSL。
• 限速 3M 下载到本地 /tmp 后 watchdog 仍测得 ~2.2 倍（6.6-7.6MB/s）：
  网卡 rx/tx 都计入 + 采样周期偏差的系统性放大。降到 --limit-rate 1500K
  后 watchdog 视角 ~2-3MB/s，全程无三连击。
• ossfs 分片 flush 会造成零星 8.5MB/s 单次尖峰（1/3 记录），但凑不满
  连续 3 次，不触发 kill；404MB/s 的单秒尖峰同理，属 ossfs 批量 flush。

4. 其他

• 工具（如代码搜索）读取 OSS 上的大文件（274MB 的 .incomplete）本身
  就产生网络流量（~8.5MB/s），避免用 IDE 工具读 /mnt/WYH 上的大文件。
• rm /mnt/WYH/... 的审批连续 4 次超时（非拒绝），改为在拷贝时直接
  覆盖同路径文件规避删除操作；残片留待手动清理。