昇腾NPU实战：Llama-2-7B大模型的部署全流程与性能深度分析

人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔

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昇腾Ascend开源软件仓库 - GitCode

一、前言

在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）的落地应用已成为推动产业智能化的核心驱动力。然而，随着模型规模的指数级增长，开发者在部署过程中面临三大核心挑战：GPU算力资源紧缺导致的成本压力、国际供应链波动带来的硬件不确定性，以及政企场景下对国产化技术自主可控的迫切需求。

在此背景下，华为昇腾****NPU凭借其自研达芬奇架构、320 TFLOPS的FP16算力及完整的全栈式AI生态，成为突破大模型部署瓶颈的关键载体。本文以Llama-2-7B开源模型为实践对象，基于华为euler系统与昇腾 芯片，系统性地还原了从环境配置、模型部署到性能测试的完整实战流程。

通过真实场景下的吞吐量测试、延迟分析及5种优化方案对比，不仅揭示了昇腾NPU在国产化算力底座中的技术优势，更为开发者提供了可复用的部署范式与性能调优指南。

二、Llama-2-7B模型部署实战

对个人开发者或小型企业团队而言，直接采购搭载专用AI加速卡的服务器（如NVIDIA A100、昇腾Atlas 800T A2等）显然是不太可能的，硬件成本动辄上万元。且在模型适配性、部署流程未验证前盲目投入，既存在资源浪费风险，也违背敏捷开发的核心理念。“先投入后验证”的传统模式，在大模型快速迭代的当下已显疲态。

**这里我们直接选用云平台进行实战部署，**GitCode平台面向开发者提供限时免费的AI加速资源，我们只需要通过三步操作即可获得：注册账号→提交申请→领取算力（如8GB显存GPU或昇腾NPU）。这种“零成本试错”机制，允许开发者在限定时间内完成模型加载、推理速度测试、框架兼容性验证等关键环节。

2.1 准备环境

1. 昇腾GitCode开源仓库 激活个人Notebook实例

在昇腾GitCode开源仓库上我们可以看到该仓库目前已有30多个核心项目，涵盖框架适配、模型优化、部署工具等多个层面。并且Star和Fork数都不少，可以看出来该社区活跃度还是非常高的，受到外界很多关注。

配置选择：

• 计算类型：NPU（神经网络处理器），选用华为昇腾芯片，专为大模型推理优化。
• 硬件规格：1张昇腾 NPU卡 + 32核CPU + 64GB内存，满足 Llama-2-7B 模型（约13GB）的加载与推理需求。
• 容器镜像：euler2.9-py38-torch2.1.0-cann8.0-notebook，预装 Python 3.8、PyTorch 框架及昇腾配套软件栈，支持 NPU 加速。
• 存储空间：50GB足以存放模型文件及基础依赖库。

该配置通过GitCode平台提供，无需自建硬件，可低成本验证 Llama-2-7B 在昇腾 NPU 上的部署效果。

创建后等1-2分钟，启动完成

2.2 验证环境

环境准备完成，我们肯定需要验证一下当前环境NPU是否可用并且预装环境是否可用。

# 检查PyTorch版本
python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}')"

# 检查torch_npu
python -c "import torch_npu; print(f'torch_npu版本: {torch_npu.__version__}')"

# 检查昇腾NPU是否可用
python -c "import torch; import torch_npu; print(f'NPU可用：{torch.npu.is_available()}');print(f'NPU数量：{torch.npu.device_count()}')"

通过上面的命令检查以后，确认NPU可用，下面我们开始准备部署。

2.3 安装依赖

在昇腾NPU上部署模型之前，我们得先安装一下transformers库。

有的小伙伴问了，为什么需要安装transformers库？

• Llama 系列模型（如 Llama-2-7b）通常以 Hugging Face 格式发布。transformers 库封装了这些模型的架构定义、权重加载逻辑和配置文件解析能力。没有它，就无法通过一行代码

（如 AutoModelForCausalLM.from_pretrained()）直接加载预训练模型。

1. 虽然昇腾 NPU 通过 torch_npu 插件扩展了 PyTorch 的设备支持，但模型本身的结构和前向计算逻辑仍由 transformers 定义。即使硬件是 NPU，模型代码依然是基于 PyTorch 构建的——而 transformers 正是构建这些模型的标准工具库。

这里我们直接使用国内清华镜像源进行安装，可以避免网络****速度慢、连接不稳定甚至超时失败等问题：

pip install transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4 模型部署

**Llama-2-7B 模型部署前提：**在昇腾 NPU 上运行Llama-2-7B大模型需要将模型从 Hugging Face 下载并正确加载到内存中。这一过程依赖于 Hugging Face 的 transformers 库——通过其提供的 AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 接口，系统可自动识别 Llama 架构，无缝加载对应的模型权重与分词器，为后续在 NPU 上的推理执行奠定基础。

**踩坑：**部署的时候使用官方 meta-llama/Llama-2-7b-hf 一直不行，后来查了一下，发现官方的Llama-2-7B模型需要在 Hugging Face上 申请权限。

这里我们使用社区镜像（无需权限）并使用国内镜像加速

# 使用社区镜像
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
# 使用国内镜像加速
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

核心代码：加载并迁移Llama-2-7B模型到 昇腾****NPU

🔥 关键细节：

• 不能写 inputs.npu()，应使用 .to(‘npu:0’)
• 必须先 import torch_npu，否则 torch.npu 不存在

import torch
import torch_npu  # 必须显式导入！
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
 
# 加载 tokenizer 和模型（使用 FP16 节省显存）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True
)
 
# 迁移到 NPU
device = "npu:0"
model = model.to(device)
model.eval()
 
print("✅ 模型已成功加载到昇腾 NPU！")
print(f"显存占用: {torch.npu.memory_allocated() / 1e9:.2f} GB")

体现了三个关键原则：

• 兼容性：利用 transformers 自动适配模型结构；
• 资源优化：通过 FP16 和低内存加载策略控制资源消耗；
• 硬件对接：通过 torch_npu + .to(“npu:0”) 实现国产 NPU 的无缝集成。

核心代码目的：在昇腾 NPU 环境下，以最小改动、最高效率地完成 Llama-2-7B 模型的加载与设备迁移，为后续推理做好准备。

执行这个核心脚本，可以发现已经开始部署Llama-2-7B模型到昇腾NPU上了

部署完成，模型文件被拆分为两个分片（model-00001-of-00002.safetensors 和 model-00002-of-00002.safetensors），总大小约为 13.6GB。在实际测试中，下载过程非常顺畅，仅用约 6-10 分钟便完成全部文件的获取。模型加载成功后，昇腾 NPU 的显存占用为 13.61 GB，与 Llama-2-7B 模型在 FP16 精度下的理论显存消耗（约 14 GB）高度一致，这正好验证我们部署流程的正确与资源预估的准确。

三、昇腾NPU加速Llama-2-7B性能分析

3.1 四大维度分析

为了全面评估 Llama-2-7B 在昇腾 NPU 上的实际表现，我们设计了四组典型任务进行推理测试

1、中文知识问答（体现中文理解能力）

2、技术文档生成（实用开发场景）

3、逻辑推理任务（考验模型思维链）

4、国产芯片相关提问（呼应昇腾主题）

测试脚本构建：

import torch
import torch_npu  # 必须导入以启用 NPU 支持
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import time
 
# ======================
# 模型配置
# ======================
MODEL_PATH = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"  # 支持本地路径或 Hugging Face ID
DEVICE = "npu:0"
 
print("正在加载 tokenizer 和模型（使用本地缓存）...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, local_files_only=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    local_files_only=True
)
 
# 迁移到 NPU 并设为推理模式
model = model.to(DEVICE)
model.eval()
print(f"✅ 模型已加载到 {DEVICE}")
print(f"📊 当前显存占用: {torch.npu.memory_allocated() / 1e9:.2f} GB")
 
 
# ======================
# 性能测试函数
# ======================
def benchmark(prompt, max_new_tokens=100, warmup=2, runs=5):
    """
    在昇腾 NPU 上对 Llama-2-7B 进行推理性能测试。
    - warmup: 预热轮数（触发图编译）
    - runs: 正式测试轮数
    """
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)
    
    # 预热
    with torch.no_grad():
        for _ in range(warmup):
            _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    
    # 正式测试
    latencies = []
    for _ in range(runs):
        torch.npu.synchronize()
        start = time.time()
        
        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(
                **inputs,
                max_new_tokens=max_new_tokens,
                do_sample=False,
                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
            )
        
        torch.npu.synchronize()
        latencies.append(time.time() - start)
    
    avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
    throughput = max_new_tokens / avg_latency
    
    # 仅首次输出示例（避免重复）
    if not hasattr(benchmark, "_printed"):
        generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        print(f"\n📝 生成示例:\n{generated_text[:300]}...\n")
        benchmark._printed = True
    
    return {
        "latency_ms": avg_latency * 1000,
        "throughput": throughput
    }
 
 
# ======================
# 测试用例
# ======================
test_cases = [
    {
        "name": "中文常识问答",
        "prompt": "中国的四大发明是什么？请简要说明每项发明的意义。"
    },
    {
        "name": "Python代码生成",
        "prompt": "请用 Python 编写一个函数，实现快速排序算法，并添加必要的注释。"
    },
    {
        "name": "逻辑推理题",
        "prompt": "如果所有的 A 都是 B，且所有的 B 都是 C，那么所有的 A 都是 C 吗？请解释原因。"
    },
    {
        "name": "昇腾生态提问",
        "prompt": "昇腾 NPU 与 NVIDIA GPU 在大模型推理方面有哪些主要区别？从架构和软件栈角度简要分析。"
    }
]
 
# ======================
# 执行测试
# ======================
if __name__ == "__main__":
    results = {}
    for case in test_cases:
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"🧪 测试用例: {case['name']}")
        print(f"📝 Prompt: {case['prompt']}")
        print(f"{'='*60}")
        
        res = benchmark(case["prompt"], max_new_tokens=100, warmup=2, runs=5)
        results[case["name"]] = res
        
        print(f"✅ 平均延迟: {res['latency_ms']:.2f} ms")
        print(f"🚀 吞吐量: {res['throughput']:.2f} tokens/s")
    
    # 汇总结果
    print("\n" + "="*70)
    print("📊 昇腾 NPU 上 Llama-2-7B 推理性能汇总（FP16，batch=1）")
    print("="*70)
    print(f"{'测试场景':<18} | {'平均延迟 (ms)':>14} | {'吞吐量 (tokens/s)':>16}")
    print("-" * 70)
    for name, res in results.items():
        print(f"{name:<18} | {res['latency_ms']:>14.2f} | {res['throughput']:>16.2f}")

3.2 各维度性能数据展示

脚本运行后，系统自动完成预热、多次推理并统计平均性能。

可以看到，控制台输出用例以及平均延迟和吞吐量：

经过多次推理并统计平均性能，最终结果如下：

3.3 核心结论总结

1. 整体性能表现稳定

• 所有任务平均延迟在 6.2~6.6 秒之间，吞吐量集中在 15.1~16.0 tokens/s。
• 表明模型在昇腾 NPU 上具备良好的推理一致性，不同任务类型对性能影响较小

1. 中文理解能力正常发挥

• “中文常识问答”延迟略高（6609ms），但生成内容完整且语义准确，说明模型在中文上下文中仍能有效推理。

1. 代码生成与逻辑推理表现优异

• “Python代码生成”和“逻辑推理题”延迟更低、吞吐更高，说明模型在结构化任务中效率更优，可能得益于其训练数据中的编程与数学内容。

1. “昇腾生态提问”响应最快

• 延迟最低（6262ms）、吞吐最高（15.97 tokens/s），可能是因该 prompt 更接近模型训练时的语言风格或主题分布，触发了更高效的解码路径。

测试场景	平均延迟 (ms)	吞吐量 (tokens/s)	性能特点说明
中文常识问答	6609.85	15.13	延迟略高，但中文理解准确
Python代码生成	6545.48	15.28	结构化任务，效率较高
逻辑推理题	6386.99	15.66	推理流畅，响应较快
昇腾生态提问	6262.45	15.97	响应最快，可能匹配训练数据分布

注：所有测试均在昇腾NPU 上以 FP16 精度、batch=1、max_new_tokens=100 运行。

3.4 潜在瓶颈分析

可能瓶颈	分析
显存占用较高	当前显存占用为 13.61 GB，接近 FP16 下 7B 参数模型理论值（14GB），存在轻微内存压力。若增加 batch size 或启用 KV Cache 缓存，可能面临 OOM 风险。
首次推理延迟偏高	图中未显示预热阶段，实际首次调用可能存在图编译开销（Graph Compilation）。后续请求可复用已编译图，降低延迟。
未启用量化加速	当前使用 FP16，尚未应用 INT8/INT4 量化技术，仍有提升空间。

3.5 优化建议

• 启用****模型量化

# 使用 bitsandbytes 实现 INT8 量化
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_PATH,
    load_in_8bit=True,  # 启用 INT8 量化
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True
)

1. 启用 KV Cache 缓存

• 在连续对话中缓存 key/value，避免重复计算历史 token。
• 使用 transformers 的 generate() 自动支持，无需额外修改。

1. 批量推理（Batch Inference）

• 将多个 prompt 组合成 batch，提升 NPU 利用率。

inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to("npu:0")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

1. 使用 MindSpeed-LLM 或 Ascend ModelArts 工具链

• 华为官方提供的大模型推理框架，支持：自动图优化、动态批处理、多卡并行
• 性能通常优于原生 transformers + torch_npu。

四、总结

本文以 Llama-2-7B 开源****大模型 为载体，在 华为昇腾 NPU + Euler 操作系统 的国产化环境中，完整复现了从环境配置、模型加载到性能评测的端到端部署流程。通过 GitCode 平台提供的免费算力资源，我们以“零硬件投入”的方式，验证了大模型在昇腾生态中的可行性与实用性，有效回应了当前开发者面临的三大核心痛点：

• 成本压力：无需采购昂贵 GPU，借助云上免费 NPU 资源即可完成模型验证；
• 供应链风险：摆脱对海外硬件的依赖，构建基于国产芯片的自主技术路径；
• 国产化合规：满足政企场景对技术栈安全可控、软硬协同的刚性需求。

Llama-2-7B 在 FP16 精度下可稳定运行于昇腾 NPU，显存占用约 13.61 GB，推理吞吐量达 15–16 tokens/s，延迟控制在 6.2–6.6 秒/100 tokens，性能表现均衡可靠。尤其在代码生成、逻辑推理等结构化任务中展现出高效响应能力，充分证明昇腾 NPU 已具备支撑主流开源大模型落地的能力。

如果你也在探索国产算力上的大模型应用，不妨从 GitCode 的免费 NPU 资源开始，亲手跑通第一个 Llama-2-7B 推理任务。代码是逻辑的诗篇，而昇腾 NPU，正为你提供书写国产 AI 未来的全新纸笔。

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