昇腾NPU实战：国产之光Qwen2.5-7B-Instruct在AtomGit环境下的硬核部署与稳定性测评

1. 前言：为什么选择Qwen2.5与昇腾？

眼下这国产化大潮是越来越猛了，昇腾（Ascend）算力卡俨然成了咱们国内AI圈的中流砥柱。而Qwen2.5（通义千问）作为阿里开源的“最强”系列模型，在各项基准测试里那是相当能打，尤其是7B这个版本，性能不错，显存占用还不大，简直是为开发者上手的“梦中情模”。

这次咱们直接拿Qwen2.5-7B-Instruct当主角，手把手带大家走一遍在AtomGit Notebook上的部署全流程。从搭环境、下模型、写推理代码，到用torch_npu跑原生推理和性能测试，最后再聊聊踩过的坑。目的就一个：整出一篇能复现、有干货的技术实战指南。

2. 环境准备

想在昇腾平台上把AI模型跑得溜，第一步得先搞定开发环境。AtomGit（GitCode）提供的云端Notebook服务正好能解燃眉之急，而且它是开箱即用的，昇腾环境都给配好了。

2.1 获取昇腾算力资源

大家先登录GitCode平台，点一下右上角的头像，选那个 “我的 Notebook”。

如果是第一次来的朋友，系统给的免费试用额度还是挺足的。

在创建Notebook实例的时候，千万别手抖，一定要照着下面的配置选，不然兼容性可能会出问题：

• 计算资源：选NPU basic · 1 * NPU 910B · 32v CPU · 64GB
  • 说明：这里使用的是昇腾 Atlas 800T A2训练/推理服务器（搭载 Atlas 800T 处理器），算力非常强劲。
  • 注意：这一步必须选NPU资源，要是选了CPU，后面的torch_npu代码是跑不起来的。
• 系统镜像：选euler2.9-py38-torch2.1.0-cann8.0-openmind0.6-notebook
  • 这个镜像里 Python 3.8、PyTorch 2.1.0 (Ascend适配版)、CANN 8.0 驱动这些都已经装好了，省得咱们再去折腾驱动安装那些麻烦事。
• 存储配置：建议选50GB的存储空间，大模型文件毕竟不小，大点儿保险。
  

点完“立即启动”，稍微等几分钟，就能进到JupyterLab界面了。

2.2 环境深度验证

打开终端（Terminal），咱们先给环境做个“体检”，这一步很关键，得确保NPU和PyTorch版本是对得上的。

1. 检查NPU物理状态

npu-smi info

这时候应该能看到Atlas 800T显卡的信息，而且显存（Memory-Usage）应该是空的。

2. 验证PyTorch与NPU适配
在终端里跑一下这个Python单行脚本：

# 检查PyTorch版本python -c"import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}')"# 检查torch_npu版本python -c"import torch_npu; print(f'torch_npu版本: {torch_npu.__version__}')"# 验证NPU可用性python -c"import torch; import torch_npu; print(f'NPU Available: {torch.npu.is_available()}')"

这儿有几个关键点得盯着：

• PyTorch版本得是2.1.0或者更高。
• torch.npu.is_available()必须得返回True，不然就没法玩了。
  

2.3 安装核心依赖

虽说基础镜像里已经带了Torch，但要跑Qwen2.5这种新模型，transformers和accelerate库还得是用最新的。强烈建议大家用清华源或者阿里源来下载，速度快不少。

# 升级transformers以支持Qwen2.5 (必须大于4.37)pipinstall--upgrade transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 模型下载（Git LFS高速通道）

因为modelscope的Python库在Python 3.8环境下有时候会闹别扭（比如报个TypeError啥的），为了稳妥起见，咱们直接用Git LFS (Large File Storage)从ModelScope仓库把模型克隆下来。

这种方式不挑Python版本，而且自带断点续传，在Notebook环境里用起来特别顺手。

1. 初始化Git LFS
在终端里敲这行命令，确把LFS装好：

gitlfsinstall

只要看到输出Git LFS initialized.就妥了。

2. 克隆模型仓库
咱们把模型下到当前目录下的models文件夹里：

# 创建存储目录mkdir-p models/Qwen# 使用Git Clone下载 (ModelScope国内线路速度极快)gitclone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git ./models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

提醒一句：下载的时候网别断。万一断了，进到目录里敲个git lfs pull就能接着下。

下载完事儿后，模型就在./models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct这个位置。大家把这个路径记一下，待会儿写推理脚本的时候要用的。

4. 部署实战：基于Torch-NPU的原生推理

这一步，咱们直接用HuggingFace原生的transformers库，配合torch_npu来跑推理。

4.1 编写推理脚本inference_npu.py

这里有几个代码优化的小细节要注意：

1. 得显式地指定device="npu"。
2. 用torch.bfloat16（Atlas 800T对BF16支持比较好，还能防溢出）。
3. 加上torch.npu.synchronize()，不然计时可能不准。

importtorchimporttorch_npufromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttime# 1. 配置路径与设备DEVICE="npu"MODEL_PATH="./models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"# 请确保路径与下载时一致print(f"Loading model from{MODEL_PATH}...")# 2. 加载Tokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH,trust_remote_code=True)# 3. 加载模型到NPU# Atlas 800T推荐使用 bfloat16model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH,device_map=DEVICE,torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True)print("Model loaded successfully!")# 4. 构造Promptprompt="请用Python写一个快速排序算法，并解释其原理。"messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":prompt}]text=tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)model_inputs=tokenizer([text],return_tensors="pt").to(DEVICE)# 5. 推理生成print("Generating response...")# NPU是异步执行的，计时前需要同步torch.npu.synchronize()start_time=time.time()generated_ids=model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512,do_sample=True,temperature=0.7,top_p=0.9)# 计时结束同步torch.npu.synchronize()end_time=time.time()# 6. 解码输出generated_ids=[output_ids[len(input_ids):]forinput_ids,output_idsinzip(model_inputs.input_ids,generated_ids)]response=tokenizer.batch_decode(generated_ids,skip_special_tokens=True)[0]print("-"*20+" Output "+"-"*20)print(response)print("-"*20+" Stats "+"-"*20)print(f"Time taken:{end_time-start_time:.2f}s")

4.2 运行结果分析

跑一下脚本：

python inference_npu.py

看看实际运行结果（参考）：

看看输出日志，咱们能确认这么几件事儿：

1. 模型加载成功：日志里打出了Model loaded successfully!，而且关于“快速排序算法”的代码和原理解释都出来了，逻辑没毛病，说明 Qwen2.5 在 NPU 上脑子很清醒。
2. 首次运行耗时（JIT编译）：
   • 截图里那个Time taken: 31.59 s其实是包含了模型推理时间，外加**首次算子编译（Operator Compilation）**的时间。
   • 在昇腾架构里，第一次跑 PyTorch 代码的时候，CANN 会自动去编译和优化计算图里的算子。这是正常操作。
   • 预期优化：你要是再跑一次同样的脚本，因为算子已经缓存了，耗时立马就能降下来（通常几秒钟就完事）。

结论：脚本跑得挺顺，没报 Traceback 错误，生成的内容也对路，这标志着 Qwen2.5-7B 在Atlas 800T 上算是部署成功了！

5. 进阶：生成稳定性与显存压力测试

光跑通了还不行，咱们得看看NPU的性能到底咋样。下面这个脚本能算出Tokens/s (TPS)，而且我还加了个 Warmup（预热）环节，模拟真实的服务状态。

5.1 编写测试脚本benchmark_npu.py

importtorchimporttorch_npufromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttime DEVICE="npu"MODEL_PATH="./models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"print("Loading model...")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH,trust_remote_code=True)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH,device_map=DEVICE,torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True)# ----------------- 预热 (Warmup) -----------------# 目的：触发算子编译，填充缓存print("Warming up (compiling operators)...")dummy_input=tokenizer("Hello world",return_tensors="pt").to(DEVICE)model.generate(**dummy_input,max_new_tokens=20)torch.npu.synchronize()print("Warmup done.")# ----------------- 正式测试 -----------------prompt="作为一名资深导游，请详细介绍一下北京故宫的旅游攻略，包括必去景点、路线规划和注意事项，字数不少于500字。"inputs=tokenizer(prompt,return_tensors="pt").to(DEVICE)input_len=inputs.input_ids.shape[1]print("Starting Benchmark...")torch.npu.synchronize()start_time=time.time()output=model.generate(**inputs,max_new_tokens=512,do_sample=False,# 使用Greedy Search以获得稳定性能指标use_cache=True)torch.npu.synchronize()end_time=time.time()# ----------------- 结果计算 -----------------total_tokens=output.shape[1]new_tokens=total_tokens-input_len elapsed_time=end_time-start_time tps=new_tokens/elapsed_timeprint(f"\n{'='*20}Benchmark Report{'='*20}")print(f"Input Tokens:{input_len}")print(f"Generated Tokens:{new_tokens}")print(f"Total Time:{elapsed_time:.4f}s")print(f"Throughput:{tps:.2f}tokens/s")print(f"{'='*58}")

5.2 测试结果与分析

脚本跑完之后，我们主要关注以下几个关键指标，以验证环境的稳定性：

来解读一下这几个关键指标：

1. 生成完整性 (Generated Tokens)

   • 结果：代码设置了max_new_tokens=512，模型成功生成了满额的 token，期间没有出现中断或报错。这证明了在Atlas 800T上，Qwen2.5-7B 进行长文本推理是完全稳定的。

2. 预热机制 (Warmup)

   • 结果：日志显示Warmup done，说明算子编译（JIT）机制正常工作。在预热完成后，后续的推理过程非常平滑，没有出现首次运行时的卡顿现象。

5.3 进阶测试：显存占用监控

在实际干活的时候，除了速度，咱们最担心的就是显存爆没爆。Atlas 800T这显存可是够大的（32GB/64GB），跑个7B模型那叫一个宽裕。咱们改几行代码，就能精确监控峰值显存：

# 在推理结束后（end_time = time.time() 之后）加入以下代码：max_memory=torch.npu.max_memory_allocated()/1024/1024/1024print(f"Peak NPU Memory:{max_memory:.2f}GB")

看看实测结果（参考）：

深度解析一下这个数据：

1. Peak NPU Memory: 14.29 GB

   • 数据解读：这个数是模型权重 (Weights)+KV Cache+推理时的临时激活值 (Activations)加起来的总和。
   • 资源利用率：Qwen2.5-7B (BF16) 光权重大概就得占 14GB 左右。显示峰值才 14.29 GB，说明在 batch_size=1, input_len=30 这种轻量级测试里，额外的显存开销几乎可以忽略不计。
   • 潜力评估：
     • 余量充足：对于 32GB 显存的 Atlas 800T 卡来说，咱们还剩下大概17GB的空闲地盘。
     • 扩容建议：这 17GB 的“富余”意味着咱们完全可以搞点大动作：
       1. 把Batch Size加到 16 甚至 32，吞吐量直接起飞。
       2. 部署参数量更大的14B 模型（通常占 ~28GB 显存，刚好能塞进单卡）。
       3. 上vLLM框架，把这些空闲显存当成 PagedAttention 的 KV Cache 池，支持数千 token 的超长文本推理。

2. 性能稳定性验证

   • 在持续的显存监控过程中，推理过程非常平稳，说明 NPU 热身之后，输出那是相当稳定的。

5.4 极限挑战：高并发下的显存与吞吐量压测

既然官方给到了64GB 显存的豪华配置，而 Qwen2.5 采用了 GQA（分组查询注意力）技术极大地节省了显存，普通的 Batch Size 根本“喂不饱”这块卡。

为了探探这块卡的底，咱们搞个地狱级压测：

1. 构造长文本输入：输入长度拉到 1024 tokens。
2. 超大 Batch Size：直接拉到64甚至更高。

1. 编写极限压测脚本benchmark_extreme_npu.py

importtorchimporttorch_npufromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttime DEVICE="npu"MODEL_PATH="./models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"print("Loading model...")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH,trust_remote_code=True)tokenizer.pad_token_id=tokenizer.eos_token_id model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH,device_map=DEVICE,torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True)# ----------------- 极限构造 -----------------# 1. 构造一个长 Prompt (约 1000 tokens)long_prompt="Explain the theory of relativity in detail. "*50# 2. 设置超大 Batch Size (针对 64GB 显存)BATCH_SIZE=64print(f"Preparing inputs for Batch Size ={BATCH_SIZE}with Long Context...")input_list=[long_prompt]*BATCH_SIZE inputs=tokenizer(input_list,return_tensors="pt",padding=True,max_length=2048,truncation=True).to(DEVICE)input_len=inputs.input_ids.shape[1]print(f"Input Sequence Length:{input_len}tokens")# 预热print("Warming up...")model.generate(**inputs,max_new_tokens=10,do_sample=False)torch.npu.synchronize()print("Starting Extreme Benchmark...")torch.npu.synchronize()start_time=time.time()output=model.generate(**inputs,max_new_tokens=256,do_sample=False# 压测通常关闭采样)torch.npu.synchronize()end_time=time.time()# 显存监控max_memory=torch.npu.max_memory_allocated()/1024**3# 计算结果total_new_tokens=(output.shape[1]-input_len)*BATCH_SIZE elapsed_time=end_time-start_time tps=total_new_tokens/elapsed_timeprint(f"\n{'='*20}Extreme Benchmark Report{'='*20}")print(f"Batch Size:{BATCH_SIZE}")print(f"Input Length:{input_len}")print(f"Peak NPU Memory:{max_memory:.2f}GB")print(f"Total Generated Tokens:{total_new_tokens}")print(f"Total Time:{elapsed_time:.4f}s")print(f"System Throughput:{tps:.2f}tokens/s")print(f"{'='*64}")

2. 压测结果分析

数据解读：

• 深不见底的显存潜力 (20.38 GB)：这结果属实让人惊讶！即便我们把Batch Size 拉到了 64，输入长度也接近 500 tokens，显存占用竟然才刚刚突破20GB（仅占总显存的 30%）。
  • 原因：这得益于 Qwen2.5 优秀的GQA (Grouped Query Attention)显存优化技术，以及 Atlas 800T 庞大的 64GB 显存池。
  • 结论：这意味着在生产环境下，这块卡理论上能支撑Batch Size = 200+的超高并发，或者处理32k级别的超长上下文，硬件上限深不可测。
• 吞吐量狂飙 (785 tokens/s)：相比单 Batch，系统整体吞吐量提升了十几倍。每秒能生成近 800 个 token，足以支撑一个中型规模的 AI 对话服务集群。

3. 探底极限：NPU OOM 临界点测试

我们进一步尝试将Batch Size 拉升至 128且Input Length 增加至 1800+，试图彻底“榨干”显存。结果在显存分配阶段触发了 OOM 保护：

RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 21.68 GiB (NPU 0; 60.97 GiB total capacity; 44.94 GiB already allocated...

实战结论与建议：

• 安全水位线：在64GB 显存的 Atlas 800T 上，部署 Qwen2.5-7B (BF16) 的最佳并发区间建议控制在Batch Size 64 ~ 96之间。
• 极限性能：在此区间内，既能享受到700+ tokens/s的极致吞吐，又能保证显存有 30% 左右的安全余量，防止突发长文本导致的 OOM。

5.5 开发者实战感悟：关于“动态Shape”的性能抖动

在反复折腾测试的时候，你可能会碰上个挺有意思的现象：当你改了输入Prompt的长度，推理怎么突然变慢了？

这就是昇腾 NPU 在开发过程中最常见的一个“坑”，也是它的架构特性决定的——算子编译（JIT Compilation）。

• 现象：第一次输 10 个 token，慢吞吞；第二次输 10 个 token，嗖嗖的。但第三次输 100 个 token，又变慢了。
• 原因：NPU 得针对不同的 Input Shape（输入形状）去编译计算图。如果输入的长度老在变，CANN 就得苦哈哈地不停编译。
• 实战建议：
  1. 别慌：卡没坏，代码也没写错。
  2. 生产环境策略：在实际业务里，通常会用“分桶（Bucketing）”或者“Padding”把输入长度固定在几个档位（比如 128, 512, 1024），这样就能避免反复编译，性能也就稳了。

6. 常见问题与踩坑总结 (Troubleshooting)

Q1: 内存碎片导致OOM (RuntimeError: NPU out of memory)

现象：模型加载了一半，或者生成长文本的时候突然报错，但npu-smi一看物理显存明明还有空地儿。
原因：PyTorch原生的内存分配器在NPU上可能会产生碎片。
解决方案：
设个环境变量PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF，限制一下内存块切分的大小。

# 在终端执行或加入 .bashrcexportPYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

Q2: 首次推理极慢或卡死

原因：昇腾架构的“静态图/动态图”算子编译机制。只要遇到新shape的输入，底层编译就会触发。
解决方案：

• 耐心等待：正常现象，让它飞一会儿。
• 固定Shape：生产环境里，尽量固定输入长度或者用分档（Bucketing）来减少编译次数。

Q3: 报错ImportError: cannot import name 'TeQuantizer' ...

原因：transformers版本太老了，跟Qwen2.5的代码八字不合。
解决方案：pip install --upgrade transformers，升级一下就好。

总结

这篇文章咱们详细跑了一遍Qwen2.5-7B-Instruct在AtomGit (Atlas 800T)环境下的部署全流程。事实证明，只要环境配置对路、用ModelScope下载、配合Torch-NPU原生推理，国产算力跑最新的开源大模型完全没压力。

最后再划个重点：

• 环境：EulerOS + CANN 8.0 是目前的“黄金搭档”。
• 代码：记得加torch.npu.synchronize()，不然性能耗时都不准。
• 调优：BF16 + FlashAttention 是提升性能的关键法宝。

作者简介：本文作者为AI技术专家，专注于大型语言模型和国产AI芯片的应用研究，具有丰富的开发经验。

版权声明：本文内容基于开源协议，欢迎转载和分享，请注明出处。

联系方式：如有技术问题或合作需求，欢迎通过GitCode平台联系作者。

免责声明：本文基于实际测试数据编写，所有代码和配置均经过验证。重点在于给社区开发者传递基于昇腾跑通和测评的方法和经验，欢迎开发者在本模型基础上交流优化