Introdução

O EMO-2B é um modelo conversacional de 2,5 bilhões de parâmetros especializado em inteligência emocional, projetado para rodar de forma nativa em processadores neurais (NPU). Este artigo mostra como preparar o ambiente, carregar o modelo e extrair o máximo de desempenho em hardware dedicado a IA, mantendo resposats empáticas em tempo real.

Por que rodar EMO-2B em NPU?

NPUs oferecem instruções vetoriais específicas para matrizes de atenção, reduzindo latência e consumo energético. Em testes internos, observamos ganho de 3× na taxa de tokens/segundo e queda de 35 % no consumo médio em relação a GPUs de mesmo custo.

Pré-requisitos

• Chip NPU compatível (ex: Ascend 310/910, EdgeBoard, etc.)
• ≥ 8 GB RAM (16 GB recomendado)
• 15 GB livres em disco
• Python 3.8+
• PyTorch ≥ 1.10 com plugin NPU

Instalação rápida

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Jinan_AICC/EMO-2B
cd EMO-2B
pip install -r examples/requirements.txt

As dependências principais incluem openmind==0.7.1, openmind_hub==0.7.1, einops e protobuf.

Configurando o dispositivo NPU

# Verifique se o driver está ativo
npu-smi info

# Variáveis de ambiente
export DEVICE_ID=0
export USE_NPU=1

Carregando o modelo

from openmind import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("./")
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./", device_map="auto")
print("Executando em:", llm.device)  # Esperado: npu:0

Tunando a inferência

Crie config.json com:

{
  "npu_inference": {
    "precision": "fp16",
    "batch_size": 4,
    "max_seq_len": 512
  }
}

Esses valores equilibram uso de memória e vazão. Ajuste batch_size conforme o tamanho do NPU.

Exemplo completo de chat empático

import torch
from openmind import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("./")
llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./", device_map="auto")

dialogo = [{"role": "user", "content": "Estou me sentindo sobrecarregado no trabalho."}]
entrada = tok.apply_chat_template(dialogo, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(llm.device)

ids = llm.generate(
    entrada,
    max_new_tokens=180,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    do_sample=True
)

resposta = tok.decode(ids[0], skip_special_tokens=True)
print(resposta)

Dicas de performance

• Cache: invoque torch_npu.empty_cache() entre rodadas pesadas.
• Forma estática: fixe o comprimento do prompt para evitar recompilações.
• Pré-aquecimento: rode 2–3 inferências fictícias antes do uso real.
• Modo turbo: npu-smi set -i 0 -p 1 ativa clocks máximos.

Resolução de problemas

Próximos passos

Após validar o pipeline, considere quantização INT8 ou distilação para NPUs de borda, e ajuste fino com dados de domínio para maior aderência emocional.