昇腾 910B 平台 Llama-2-7b 大模型深度测评与部署方案

启动后，耐心等待资源分配进入 Notebook 界面。

2. 环境验证

进入 Notebook 界面找到'终端'入口，打开 Terminal 进行以下验证：

NPU 芯片识别

npu-smi info

可以看到有一颗 NPU 设备。

Python 与 pip 验证

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

MindSpore 框架验证

# 查看 MindSpore 版本
import mindspore
print(mindspore.__version__)

# 验证 MindSpore 是否能识别 NPU 设备
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

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

print('计算结果：')
print(z)

若上述检查均通过，即可进行 Llama-2-7b 的部署。

四、模型下载与部署方案

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

1. 从 Meta 官方下载原始权重（需申请）

按 Meta 官方指引，在终端中使用 wget 或 curl 下载权重至指定目录。

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")

注意：大部分用户可以使用 PyTorch，这里三种框架都可以跑 Llama。国内网络环境限制下，建议直接拉取国内仓库镜像以避免连接超时问题。

五、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。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

1. 测评脚本

该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 个测试问题构建对话格式输入，利用模型生成回复并统计耗时。

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")

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. 功能能力评估

1. 自我介绍能力：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、训练数据规模等关键特性。回答内容全面且结构清晰。
2. 代码生成能力：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，体现了强大的编程辅助能力。
3. 知识问答准确性：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。
4. 概念解释能力：模型提供了全面而专业的机器学习定义，涵盖了监督学习、无监督学习等主要类型，并列举了应用场景。回答内容详实。
5. 数学计算能力：模型正确计算出结果为 15，并提供了清晰的解题过程。表明模型具备基础的数学推理能力。

4. 综合结论

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，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。

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。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。