Ubuntu VPS运行依赖@tensorflow/tfjs-node的应用报非法指令如何解决

你遇到的Illegal instruction报错核心原因是官方预编译的@tensorflow/tfjs-node包默认启用了AVX、AVX2等现代指令集优化，但你使用的QEMU Virtual CPU version 2.5+未开启这些指令集支持，加载原生扩展时触发指令异常。

优先尝试以下方案，落地成本最低：

• 切换纯JS后端的TensorFlow.js
  放弃依赖原生扩展的@tensorflow/tfjs-node，改用纯JS实现的@tensorflow/tfjs包，@vladmandic/face-api完全兼容该后端。修改项目依赖后，在初始化代码中添加tf.setBackend('cpu')指定CPU后端即可正常运行。该方案仅会损失部分计算性能，请求量不大的场景完全可用。
• 安装低版本兼容包
  TensorFlow.js 2.7.0及更早版本的官方预编译包未强制要求AVX指令集，可直接安装适配：

  npm install @tensorflow/tfjs-node@2.7.0
  

  再安装对应兼容2.x版本tfjs的@vladmandic/face-api版本即可。

如果必须使用高版本tfjs-node，可按以下步骤完成编译：

服务器本地编译（推荐） #

你的VPS内存不足的问题可通过添加交换分区解决：

1. 创建4G交换分区，执行以下命令：

   sudo fallocate -l 4G /swapfile
   sudo chmod 600 /swapfile
   sudo mkswap /swapfile
   sudo swapon /swapfile
   

   如需开机自动挂载交换分区，将/swapfile none swap sw 0 0追加到/etc/fstab文件中即可。
2. 安装编译依赖：build-essential、python3、对应tf版本要求的bazel、git、和项目Node版本一致的Node.js运行环境。
3. 克隆tfjs仓库，进入tfjs-node目录，编译时添加禁用AVX相关的参数：

   yarn build --config=opt --copt=-march=x86-64 --copt=-mno-avx --copt=-mno-avx2 --copt=-mno-fma
   

4. 编译完成后会生成对应架构的npm安装包，直接在你的项目中本地安装该包即可。

Windows本地交叉编译 #

如需在Windows上编译，不要直接使用Windows原生环境，安装WSL2并运行Ubuntu 20.04子系统，在子系统中按照上述服务器编译步骤操作即可，生成的二进制可直接在VPS上使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joseph.Botros