英文代码生成实测：昇腾 NPU 下 Llama 3 1B 与 3B 模型性能比较

本测试旨在评估 Meta 的 Llama 3 模型（1B 参数和 3B 参数版本）在昇腾 NPU（华为神经处理单元）上进行英文代码生成任务的性能。测试焦点包括推理速度（如延迟和吞吐量）和生成质量（使用编辑距离作为指标）。模型在中文环境下运行，但任务为英文代码生成，以模拟真实场景。以下将逐步指导您如何设置环境、运行测试代码，并分析结果。

1. 测试概述

• 目标：比较 Llama 3 1B 和 3B 模型在昇腾 NPU 上生成英文代码的性能。
• 任务：使用标准提示（如“Write a Python function to calculate factorial”）生成 Python 代码。
• 性能指标：
  • 推理延迟：单个请求的平均响应时间（毫秒）。
  • 吞吐量：每秒生成的 token 数量。
  • 生成质量：使用编辑距离（Levenshtein distance）比较生成代码与参考代码的相似度（值越小越好）。
• 环境：昇腾 NPU 平台，使用 MindSpore 框架和 Hugging Face Transformers 库进行优化。模型权重从 Hugging Face Hub 加载（假设使用 meta-llama/Meta-Llama-3-8B 的较小变体，实际中需替换为 1B/3B 版本）。

2. 环境设置

在运行测试前，需准备昇腾 NPU 环境：

• 硬件：配备昇腾 NPU 的设备（如华为 Atlas 系列）。
• 软件依赖：
  • 安装 MindSpore（昇腾优化版）和 Transformers。
  • 使用 Python 3.8+。
• 安装命令（在终端运行）：

  pip install mindspore-ascend transformers sentencepiece
  export ASCEND_DEVICE_ID=0  # 设置 NPU 设备 ID
  

3. 测试代码实现

以下 Python 脚本实现了性能测试：

• 加载 Llama 3 模型（1B 或 3B）。
• 使用英文提示生成代码。
• 测量延迟、吞吐量和编辑距离。
• 注意：实际模型路径需替换（Hugging Face 上 Llama 3 1B/3B 可能需自定义，此处使用占位符；确保模型兼容昇腾）。

import time
import numpy as np
from Levenshtein import distance as levenshtein_distance
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import mindspore as ms
from mindspore import context

# 设置昇腾 NPU 环境
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")

def load_model(model_name):
    """加载模型和 tokenizer"""
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
    model.set_train(False)  # 设为推理模式
    return tokenizer, model

def generate_code(prompt, tokenizer, model, max_length=100):
    """生成代码并测量性能"""
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    start_time = time.time()
    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=max_length)
    end_time = time.time()
    generated_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    latency = (end_time - start_time) * 1000  # 毫秒
    tokens = outputs.shape[1]
    throughput = tokens / (end_time - start_time)  # tokens/秒
    return generated_code, latency, throughput

def calculate_edit_distance(generated, reference):
    """计算编辑距离（生成代码与参考代码）"""
    return levenshtein_distance(generated, reference)

# 测试参数
prompt = "Write a Python function to calculate factorial."  # 英文代码生成提示
reference_code = "def factorial(n):\n    if n == 0:\n        return 1\n    else:\n        return n * factorial(n-1)"  # 参考代码
model_names = {
    "Llama 3 1B": "path/to/llama-3-1B",  # 替换为实际模型路径
    "Llama 3 3B": "path/to/llama-3-3B"
}

# 运行测试
results = {}
for name, model_name in model_names.items():
    tokenizer, model = load_model(model_name)
    generated_code, latency, throughput = generate_code(prompt, tokenizer, model)
    edit_dist = calculate_edit_distance(generated_code, reference_code)
    results[name] = {
        "latency_ms": latency,
        "throughput_tokens_per_sec": throughput,
        "edit_distance": edit_dist
    }

# 输出结果
print("Performance Results:")
for model, metrics in results.items():
    print(f"Model: {model}")
    print(f"  Latency: {metrics['latency_ms']:.2f} ms")
    print(f"  Throughput: {metrics['throughput_tokens_per_sec']:.2f} tokens/sec")
    print(f"  Edit Distance: {metrics['edit_distance']}")

4. 运行步骤

1. 准备模型：下载 Llama 3 1B 和 3B 权重（确保转换为昇腾兼容格式）。Hugging Face Hub 提供官方模型，但 1B/3B 可能需要社区版本。
2. 执行脚本：
   • 将脚本保存为 code_gen_test.py。
   • 运行命令：python code_gen_test.py。
3. 多次运行：建议运行 5-10 次取平均值，以减少波动。
4. 预期输出示例：

   Performance Results:
   Model: Llama 3 1B
     Latency: 450.25 ms
     Throughput: 85.30 tokens/sec
     Edit Distance: 12
   Model: Llama 3 3B
     Latency: 680.50 ms
     Throughput: 60.20 tokens/sec
     Edit Distance: 8
   

5. 性能分析与结论

• 推理速度：1B 模型通常更快（低延迟、高吞吐量），因为参数少、计算量小。3B 模型较慢但生成质量更高。
• 生成质量：编辑距离值越小，表示生成代码更接近参考。3B 模型在复杂任务上表现更好。
• 昇腾 NPU 优势：利用硬件加速，推理速度比 CPU/GPU 提升显著（具体提升依赖设备）。
• 建议：
  • 对于实时应用（如 IDE 插件），优先使用 1B 模型。
  • 对于高质量代码生成，选择 3B 模型。
  • 在中文环境下，模型可能受 tokenizer 影响，但本测试聚焦英文任务。

通过此实测，您可以量化模型性能，优化部署。实际结果可能因模型版本、提示设计和硬件而异。建议扩展测试到更多任务（如算法问题）以全面评估。