昇腾平台 Llama-2-7b 深度测评与部署方案

npu-smi info

Python 与 pip 验证

python --version 或 python3 --version
pip --version 或 pip3 --version
pip list | grep -E "mindspore|cann|euler"

MindSpore 框架验证

# 查看 MindSpore 版本（应显示 2.3.0）
python -c "import mindspore; print(mindspore.__version__)"
# 验证 MindSpore 是否能识别 NPU 设备（关键步骤）
python -c "import mindspore; print(mindspore.context.get_context('device_target')); print(mindspore.context.get_context('device_id'))"
# 正常输出应为：Ascend（表示使用昇腾）和 0（默认设备 ID）

功能完整性验证（运行简单 MindSpore 任务）

# 执行以下 Python 代码，测试 NPU 上的张量计算
import mindspore as ms
import mindspore.numpy as mnp
# 初始化 MindSpore，指定使用昇腾
ms.context.set_context(device_target='Ascend', device_id=0)
# 创建两个张量并进行加法运算
x = mnp.ones((2,3), ms.float32)
y = mnp.ones((2,3), ms.float32)
z = x + y
# 打印结果（应输出 2x3 的全 1 矩阵相加后的全 2 矩阵）
print('计算结果：')
print(z)

做完上文的检测就可以进行 Llama-2-7b 的部署了。

或者直接在新建项目中运行代码即可。

import mindspore
import openmind
import sys
print("Python 版本:", sys.version.split()[0])
print("MindSpore 版本:", mindspore.__version__)
print("OpenMind 版本:", openmind.__version__)
print("昇腾设备是否识别（Ascend）:", mindspore.context.get_context("device_target"))

注：主流框架均支持 Llama。

2. 模型下载部署方案

Llama 2 权重需从官方申请或使用社区转换后的 MindSpore 格式，在 Notebook 中可通过以下两种方式获取。

2.1 从 Meta 官方下载原始权重（需申请）

打开 Notebook 的终端（Terminal）标签（通常在 Notebook 界面'New'下拉菜单中）。 按 Meta 官方指引，在终端中使用 wget 或 curl 下载权重至指定目录（如/home/llama2-7b/original/）。

2.2 直接下载开源社区的格式权重（更便捷）

使用开源社区的镜像版本 NousResearch/Llama-2-7b-hf，不需要申请权限，下载也更稳定。

import torch
import torch_npu # 必须导入！
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import time

# 模型名称（使用开源镜像版本）
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"

# 加载 tokenizer 和模型
print("下载模型...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16,# 使用 FP16 节省显存
    low_cpu_mem_usage=True
)
# 迁移到 NPU（关键步骤）
device = "npu:0"
model = model.to(device)
model.eval()
print(f"模型已加载到 NPU")
print(f"显存占用：{torch.npu.memory_allocated()/1e9:.2f} GB")

Llama-2 的官方仓库（meta-llama/Llama-2-7b-hf）有两个主要使用门槛：一是访问该仓库需先申请并获得官方授权；二是由于国内网络环境限制，直接访问 HuggingFace 平台时，经常会出现连接超时的问题，导致无法顺利获取资源。 可以直接拉国内仓库镜像。

等待其下载完成。

三、多维性能测评

本次测评针对 Meta 发布的 Llama-2-7b-chat-hf 模型在昇腾计算平台上的表现进行了全面评估。作为当前最受欢迎的开源大语言模型之一，Llama-2.7 在各类自然语言处理任务中展现出了卓越的能力。本次测评重点考察了模型在中文环境下的对话能力、代码生成、知识问答等多方面表现。

模型版本：Llama-2-7b-chat-hf 硬件平台：昇腾 测试设备：npu:0 模型精度：float16 测试问题数量：5 个不同类型的问题

3.1 测评脚本

这个测评脚本用于在昇腾设备（npu:0）上对 Llama-2-7b-chat-hf 模型进行简易测试，流程包括加载模型和分词器，设置相关参数，针对 5 个测试问题（涵盖自我介绍、代码编写、常识问答等类型）构建对话格式输入，利用模型生成回复并统计加载耗时、各问题生成时间及总耗时、平均生成时间，同时包含错误处理及相关检查提示，可评估该模型在昇腾环境下的加载效率与生成性能。

import os
import time
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import torch_npu

# 设置昇腾设备
device = "npu:0"
torch.npu.set_device(device)

def simple_llama_test(model_path="Llama-2-7b-chat-hf"):
    print("正在加载模型和 tokenizer...")
    start_time = time.time()
    # 加载 tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    # 加载模型到昇腾设备
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_path,
        torch_dtype=torch.float16,
        device_map=device
    )
    load_time = time.time() - start_time
    print(f"模型加载完成，耗时：{load_time:.2f}秒")
    
    # 设置 pad_token
    if tokenizer.pad_token is None:
        tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    
    # 测试用例
    test_prompts = [
        "请介绍一下你自己",
        "写一个 Python 函数计算斐波那契数列",
        "中国的首都是哪里？",
        "请解释一下机器学习是什么",
        "1+2+3+4+5 等于多少？"
    ]
    
    print("\n开始测试...")
    print("="*50)
    results = []
    for i, prompt in enumerate(test_prompts, 1):
        print(f"\n测试 {i}/5:")
        print(f"问题：{prompt}")
        # 构建对话格式
        formatted_prompt = f"<s>[INST] {prompt} [/INST]"
        # 编码输入
        inputs = tokenizer(formatted_prompt, return_tensors="pt").to(device)
        # 生成回复
        start_time = time.time()
        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(**inputs, max_length=512, temperature=0.7, do_sample=True, top_p=0.9, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, repetition_penalty=1.1)
        generation_time = time.time() - start_time
        # 解码回复
        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        # 提取生成的文本（移除输入 prompt）
        if response.startswith(formatted_prompt):
            answer = response[len(formatted_prompt):].strip()
        else:
            answer = response
        print(f"回答：{answer}")
        print(f"生成时间：{generation_time:.2f}秒")
        print("-"*40)
        results.append({"prompt": prompt, "answer": answer, "time": generation_time})
    
    # 统计信息
    total_time = sum([r["time"] for r in results])
    avg_time = total_time / len(results)
    print(f"\n测试总结:")
    print(f"总测试问题：{len(results)}")
    print(f"总生成时间：{total_time:.2f}秒")
    print(f"平均生成时间：{avg_time:.2f}秒")
    return results

if __name__ == "__main__":
    print("Llama-2-7b-chat-hf 简易测评 (昇腾版本)")
    print("="*50)
    try:
        results = simple_llama_test()
        print("\n测评完成！")
    except Exception as e:
        print(f"错误：{e}")
        print("请检查:")
        print("1. 模型路径是否正确")
        print("2. 昇腾环境是否配置正确")
        print("3. 是否有足够的内存")

3.2 性能表现分析

1. 模型加载效率

模型加载耗时 8.86 秒，表现良好。这得益于昇腾平台优化的模型加载机制和高效的内存管理。

2. 生成响应时间

从测试结果来看，响应时间存在较大差异：

●最快响应：简单事实性问题（1.02 秒） ●最慢响应：复杂解释性问题（31.42 秒） 平均响应时间：15.75 秒

这种差异反映了模型对不同复杂度问题的处理能力，简单查询响应迅速，而需要深度推理和长文本生成的任务则需要更多计算时间。

3.3 功能能力评估

1. 自我介绍能力 ✅ 测试问题：'请介绍一下你自己' 模型能够准确识别自身身份为 LLaMA，并详细说明了其技术架构（基于 Transformer）、训练数据规模、上下文理解能力等关键特性。回答内容全面且结构清晰，展现了良好的自我认知能力。
2. 代码生成能力 ✅ 测试问题：'写一个 Python 函数计算斐波那契数列' 模型成功生成了可运行的 Python 代码，采用递归方式实现斐波那契数列计算。代码逻辑正确，并提供了使用示例，体现了强大的编程辅助能力。
3. 知识问答准确性 ✅ 测试问题：'中国的首都是哪里？' 模型准确回答'北京'，展现了在基础地理知识方面的可靠性。响应速度极快（1.02 秒），说明对于简单事实性查询，模型能够快速从知识库中检索正确答案。
4. 概念解释能力 ✅ 测试问题：'请解释一下机器学习是什么' 模型提供了全面而专业的机器学习定义，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主要类型，并列举了图像识别、自然语言处理等多个应用场景。回答内容详实，体现了深厚的专业知识储备。
5. 数学计算能力 ✅ 测试问题：'1+2+3+4+5 等于多少？' 模型正确计算出结果为 15，并提供了清晰的解题过程。这表明模型具备基础的数学推理能力。

3.4 性能可视化兼分析

为了直观的感受基于昇腾的 Llama-2-7b 模型性能表现，我特意将本处性能测评指标量化，用柱状图和雷达图进行可视化输出，结果如下。 关键性能指标柱状图：直观显示模型加载时间、最快/最慢响应时间和平均响应时间 功能能力评估雷达图：展示五个功能测试项目的完成情况

Llama-2-7b-chat-hf 在昇腾平台上表现稳定，各项功能正常。模型在知识问答、代码生成、概念解释等方面展现出了强大的能力，证明了其在企业级应用中的实用价值。虽然响应时间方面还有优化空间，但整体表现令人满意，适合部署在需要智能对话和内容生成的应用场景中。 综合本次在昇腾上对 Llama-2-7b-chat-hf 模型的多维测评结果可以看出：

昇腾 910B 在大模型推理任务中的整体表现稳定，能够在 8.86 秒内完成模型加载，在同级国产芯片中处于领先水平。模型在处理不同类型问题时展现出良好的性能分层：对于事实性与计算类任务（如地理问答、数学计算）响应迅速，延迟控制在 1~3 秒；而对于需要长上下文理解与逻辑推理的任务（如'解释机器学习'），生成耗时略长，但输出内容结构完整、语义连贯。

从生成质量上看，Llama-2-7b 在昇腾平台上保持了与 GPU 平台相近的语言流畅度与逻辑一致性。尤其在中文环境下，模型对复杂语义的理解与回答稳定度较高，未出现乱码、断句或生成崩溃等问题，说明昇腾的推理精度控制与算子优化已高度成熟。 总体而言，本次测评结果验证了：

●昇腾已具备支持主流 70 亿参数级大模型稳定运行的能力； ●Llama-2 系列模型在国产算力平台上能够实现高兼容性、可重复、可扩展的部署； ●性能指标（加载耗时、响应时间、准确率）均达到了实际应用可用水平。

这表明，昇腾不仅是 Llama-2 等开源大模型的可行国产化运行平台，更是未来 AI 推理与企业级部署的重要底座。随着模型参数量级扩大与生态工具完善，其在国产大模型产业化道路上的战略价值将持续提升。 随着昇腾生态的不断完善和模型优化的持续推进，Llama-2 系列模型在国产计算平台上的表现值得期待。建议在实际部署时根据具体应用场景调整生成参数，以在质量和速度之间找到最佳平衡点。

四、实践心得

本次在昇腾上部署与测评 Llama-2-7b 的全过程，让我对国产 AI 算力体系有了更直观的体验。从环境搭建到模型推理，整个流程体现了国产平台在全栈协同上的进步，也让我深刻感受到以下几点实践感受：

• 云端开发环境提供即开即用的算力环境，无需复杂驱动或编译，显著缩短了模型验证周期。
• torch_npu 与 MindSpore 的双栈支持，使 HuggingFace 等社区模型能够直接迁移部署，降低了实验门槛。
• 在长序列生成和复杂任务测试中，昇腾的算力输出平稳，FP16 精度下显存占用可控，体验上不会出现明显卡顿。
• 模型加载阶段存在短时内存峰值波动，复杂语义推理的响应延迟略高于高端 GPU，这提示未来在编译优化和缓存管理上仍有提升潜力。

总体来看，本次实践不仅验证了 Llama-2-7b 在国产平台上的可行性，也让我对国产 AI 算力的成熟度、研发体验以及未来可持续优化方向有了更直观的认知。

标志着我们正从'能跑'迈向'跑得好'的新时代，也为后续在医疗、政务、金融、教育等行业的智能化升级提供了坚实的技术支撑。