作者：昇腾实战派

背景概述

在生物序列大模型的训练与微调场景中，Evo2 作为基于 Transformer 架构的高性能基因组语言模型，对算力平台提出了较高要求。为实现高效推理与微调，需在昇腾 NPU 环境下完成全流程部署。

本文记录了在Atlas 800I A2平台进行 Evo2 模型微调过程中，从数据准备、预处理到依赖配置与运行时异常的完整处理流程，涵盖常见环境问题与解决方案，为开发者提供可复现的技术参考。

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一、数据集下载与合并

原始数据来源于 UCSC 基因组数据库，需下载指定染色体的 FASTA 文件并合并为单个输入文件。

import os
import subprocess

concat_path = "chr17_18_21.fa"

if not os.path.exists(concat_path):
    print("文件不存在，开始下载和处理...")

    # 创建临时目录
    os.makedirs("temp", exist_ok=True)

    # 下载文件
    files = ["chr17", "chr18", "chr21"]
    for f in files:
        url = f"https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenpath/hg38/chromosomes/{f}.fa.gz"
        subprocess.run(["wget", url], check=True)
        subprocess.run(["zcat", f"{f}.fa.gz", ">", f"{f}.fa"], shell=True)

    # 合并文件
    with open(concat_path, "w") as out_file:
        for f in files:
            with open(f"{f}.fa", "r") as in_file:
                out_file.write(in_file.read())

    print("文件已下载并合并完成")
else:
    print("合并后的文件已存在")

⚠️ 若 zcat 命令未成功执行，可手动运行，确保文件解压

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二、数据集预处理配置与转换

使用 processdata.py 生成配置文件，指定输入路径、输出目录及处理参数。

import os

concat_path = "chr17_18_21.fa"
full_fasta_path = os.path.abspath(concat_path)
output_dir = os.path.abspath("preprocessed_data")

output_yaml = f"""
- datapaths: ["{full_fasta_path}"]
  output_dir: "/usr/local/Ascend/bionemo-framework"
  output_prefix: chr17_18_21_uint8_distinct
  train_split: 0.9
  valid_split: 0.05
  test_split: 0.05
  overwrite: True
  embed_reverse_complement: true
  random_reverse_complement: 0.0
  random_lineage_dropout: 0.0
  include_sequence_id: false
  transcribe: "back_transcribe"
  force_uppercase: false
  indexed_dataset_dtype: "uint8"
  tokenizer_type: "Byte-Level"
  vocab_file: null
  vocab_size: null
  merges_file: null
  pretrained_tokenizer_model: null
  special_tokens: null
  fast_hf_tokenizer: true
  append_eod: true
  enforce_sample_length: null
  ftfy: false
  workers: 1
  preproc_concurrency: 100000
  chunksize: 25
  drop_empty_sequences: true
  nnn_filter: false  # 若按 NNN 分割序列（如人类基因组中的间隙），建议设为 true
  seed: 12342  # 无关紧要，因未启用随机反向互补或谱系丢弃
"""

with open("preprocess_config.yaml", "w") as f:
    print(output_yaml, file=f)

✅ 生成的 preprocess_config.yaml 文件内容如上，确保路径与参数正确。

执行数据预处理命令：

preprocess_evo2 --config preprocess_config.yaml

⚠️ 若命令卡住无响应

可能为依赖未就绪或环境变量配置缺失，补充一下这个依赖

from mindspeed.core.megatron_basic.arguments_basic import transformer_config_init_wrapper

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三、环境依赖与关键模块配置

在执行预处理时，程序进入 mindspeed 模块，提示需引入特定配置类：

from mindspeed.core.megatron_basic.arguments_basic import transformer_config_init_wrapper

✅ 该模块为昇腾生态专用，需确保 Megatron-LM 框架已正确安装并加入 Python 路径。

设置环境变量：

export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/Megatron-LM/:$PYTHONPATH

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四、Apex 编译与安装

预处理过程中出现 apex 相关报错，需手动构建适配 NPU 的版本。

1. 安装基础依赖：

pip install pyyaml

2. 克隆并构建 Apex：

git clone https://gitee.com/ascend/apex.git
cd apex/
bash scripts/build.sh --python=3.10

⚠️ 若提示缺少 patch 命令，需在具备该工具的环境中执行构建，或通过 apt install patch 安装。

3. 安装生成的 wheel 包：

pip install apex/dist/apex-0.1+ascend-{version}.whl  # {version} 替换为实际 Python 版本与 CPU 架构（如 cp310-cp310-linux_x86_64）

✅ 构建成功后，可正常加载 apex 模块，解决算子兼容性问题。

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五、运行卡顿与镜像依赖问题

尽管依赖已安装，预处理仍可能卡在某处，表现为长时间无输出。

排查发现，部分依赖（如 noodles）在特定环境（如黄区）中无法通过 pip install -e . 完整安装，导致运行时缺失模块。

解决方案：

• 重新构建并传输完整镜像，确保所有依赖项（包括 noodles、mindspeed、bionemo-framework）均在镜像中预置。
• 或在目标环境中逐项安装缺失依赖，使用 pip install -e <path> 确保本地开发包正确加载。

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六、总结与建议

1. 数据准备阶段：确保 FASTA 文件完整解压，路径正确。
2. 配置文件：使用绝对路径，避免相对路径导致路径解析错误。
3. 环境变量：PYTHONPATH 必须包含 Megatron-LM 及 mindspeed 路径。
4. Apex 构建：需在支持 patch 的环境中构建，避免编译失败。
5. 依赖完整性：优先使用完整镜像部署，避免因依赖缺失导致运行卡顿。

通过以上步骤，可顺利完成 Evo2 在 NPU 上的数据预处理与微调环境搭建，为后续模型训练与推理提供稳定支持。