Qwen 模型推理加速与多场景评估

摘要：本文介绍了基于昇腾910B芯片和MindSpore动态图方案的大语言模型推理优化实践。通过昇腾800T A2服务器部署Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型，详细阐述了从环境搭建、模型转换、推理优化到多场景评估的全流程方案。重点展示了单卡/多卡推理配置、TensorRT加速、算子融合等关键技术，并通过lm_eval工具实现了MMLU、C-Eval等数据集的自动化评估。该方案为开发者提供了

昇思MindSpore

866人浏览 · 2025-11-25 16:30:17

昇思MindSpore · 2025-11-25 16:30:17 发布

一、背景介绍

大语言模型部署阶段的推理效率与精度平衡，是落地应用的关键挑战。昇腾 910B 芯片通过硬件级 AI 加速引擎，结合 CANN 的算子优化能力，为大模型推理提供了高效算力支持；昇思 MindSpore 动态图方案则通过 MindSpeed-LLM 工具链，实现了 Qwen 系列模型的无感迁移与推理优化。本文基于昇腾 800T A2 服务器，聚焦 Qwen2.5-7B 与 Qwen3-8B 模型的推理加速配置、多场景评估方法，分享从模型转换、推理优化到效果验证的完整实践，为开发者提供高性价比的昇腾平台推理部署方案。

二、环境准备

2.1 硬件配置

服务器型号：昇腾 800T A2（单台 4 张昇腾 910B 芯片）

推理模式：支持单卡推理、多卡聚合推理（提升吞吐量）

存储配置：1TB NVMe SSD（存放优化后模型权重与评估数据集）

2.2 软件环境搭建

2.2.1 推理环境配置

# 安装昇腾推理引擎与MindSpore推理版
pip install mindspore-infer==2.3.0 ascend-infer==8.3.RC1
# 安装推理优化依赖
pip install sentencepiece accelerate optimum[ascend]
# 克隆MindSpeed推理工具库
git clone -b r0.4.0 https://gitee.com/mindspore/mindspeed-core-ms.git
cd mindspeed-core-ms && pip install -r requirements_infer.txt

2.2.2 模型与评估数据集准备

# 创建推理专用目录
mkdir -p /mnt/infer/{models,data,results}
# 复制微调/预训练后的模型权重（以Qwen3-8B为例）
cp -r /mnt/dist_data/Qwen3-8B/w_pretrain /mnt/infer/models/qwen3-8b-pretrain
# 下载评估数据集（MMLU、C-Eval、AGIEval）
pip install lm_eval
git clone https://gitee.com/ascend/evaluation-datasets.git /mnt/infer/data

2.2.3 推理优化工具配置

启用昇腾推理优化工具ascend_optimize：

# 配置推理优化参数文件
cat > infer_optimize_config.yaml << EOF
model_name: qwen3-8b
precision: bf16
max_seq_length: 8192
batch_size: 16
optimization:
  tensorrt: True  # 启用TensorRT加速
  operator_fusion: True  # 算子融合优化
  memory_optimize: True  # 显存优化
EOF

三、实操步骤

3.1 模型转换与优化

将 PyTorch 格式模型转换为昇腾推理优化格式：

#!/bin/bash
# 转换脚本 convert_qwen_to_ascend.sh
python tools/model_convert.py \
--input_model /mnt/infer/models/qwen3-8b-pretrain \
--output_model /mnt/infer/models/qwen3-8b-ascend-optimized \
--config infer_optimize_config.yaml \
--framework pytorch \
--device ascend

执行转换：

chmod +x convert_qwen_to_ascend.sh
./convert_qwen_to_ascend.sh  # 约30分钟完成优化

3.2 单卡与多卡推理配置

3.2.1 单卡高并发推理

创建单卡推理脚本infer_single_card.sh：

#!/bin/bash
python tools/infer.py \
--model_path /mnt/infer/models/qwen3-8b-ascend-optimized \
--tokenizer_path /mnt/dist_data/Qwen3-8B/w_ori \
--batch_size 16 \
--max_seq_length 8192 \
--max_new_tokens 1024 \
--device_id 0 \
--concurrency 32 # 并发请求数
--output_path /mnt/infer/results/single_card_output.json

3.2.2 多卡聚合推理

创建多卡推理脚本infer_multi_card.sh：

#!/bin/bash
export RANK_SIZE=4
mpirun -np 4 python tools/infer_distributed.py \
--model_path /mnt/infer/models/qwen3-8b-ascend-optimized \
--tokenizer_path /mnt/dist_data/Qwen3-8B/w_ori \
--batch_size 32 \
--max_seq_length 8192 \
--max_new_tokens 1024 \
--output_path /mnt/infer/results/multi_card_output.json

3.3 多场景评估执行

使用 lm_eval 工具进行自动化评估：

#!/bin/bash
# 评估脚本 evaluate_qwen.sh
python tools/evaluate.py \
--model_path /mnt/infer/models/qwen3-8b-ascend-optimized \
--eval_datasets mmlu,ceval,agieval \
--dataset_path /mnt/infer/data \
--batch_size 8 \
--max_seq_length 4096 \
--output_result /mnt/infer/results/eval_report.json

执行评估：

chmod +x evaluate_qwen.sh
./evaluate_qwen.sh  # 约4小时完成全量评估

四、关键代码解析

4.1 推理优化核心代码

# tools/infer.py 推理优化片段
from mindspeed.infer import AscendInferEngine

def init_infer_engine(model_path, config):
    # 初始化昇腾推理引擎
    engine = AscendInferEngine(
        model_path=model_path,
        precision=config['precision'],
        max_seq_length=config['max_seq_length'],
        tensorrt=config['optimization']['tensorrt'],
        operator_fusion=config['optimization']['operator_fusion']
    )
    # 加载优化后的模型
    engine.load_model()
    return engine

# 批量推理处理
def batch_infer(engine, tokenizer, prompts, batch_size=16):
    results = []
    for i in range(0, len(prompts), batch_size):
        batch_prompts = prompts[i:i+batch_size]
        # tokenize批量处理
        inputs = tokenizer(
            batch_prompts,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            max_length=engine.max_seq_length,
            return_tensors='pt'
        )
        # 推理执行（昇腾硬件加速）
        outputs = engine.infer(
            input_ids=inputs['input_ids'].numpy(),
            attention_mask=inputs['attention_mask'].numpy(),
            max_new_tokens=1024
        )
        # 解码输出
        batch_results = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
        results.extend(batch_results)
    return results

AscendInferEngine封装了昇腾推理优化能力，通过 TensorRT 加速和算子融合，大幅提升推理吞吐量。

4.2 多卡分布式推理通信

# tools/infer_distributed.py 多卡推理核心
import torch.distributed as dist

def distributed_infer(rank, world_size, model_path, prompts):
    # 初始化分布式通信
    dist.init_process_group(backend='hccl', world_size=world_size, rank=rank)
    # 数据分片（按rank分配推理任务）
    chunk_size = len(prompts) // world_size
    local_prompts = prompts[rank*chunk_size : (rank+1)*chunk_size]
    # 初始化本地推理引擎
    engine = init_infer_engine(model_path, config)
    # 本地推理
    local_results = batch_infer(engine, tokenizer, local_prompts)
    # 聚合所有卡的推理结果
    all_results = [None for _ in range(world_size)]
    dist.gather_object(local_results, all_results if rank == 0 else None, dst=0)
    # 主卡保存结果
    if rank == 0:
        final_results = []
        for res in all_results:
            final_results.extend(res)
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(final_results, f, ensure_ascii=False)
    dist.destroy_process_group()

通过数据分片与结果聚合，实现多卡并行推理，提升高并发场景下的处理能力。

4.3 评估指标计算代码

# tools/evaluate.py 评估核心逻辑
def calculate_metrics(predictions, references):
    metrics = {}
    # 准确率计算（分类任务）
    correct = 0
    total = len(predictions)
    for pred, ref in zip(predictions, references):
        if pred.strip() == ref.strip():
            correct += 1
    metrics['accuracy'] = correct / total * 100
    # 困惑度计算（语言建模任务）
    perplexity = calculate_perplexity(model, test_dataset)
    metrics['perplexity'] = perplexity
    return metrics

def evaluate_dataset(model_path, dataset_name, dataset_path):
    # 加载数据集
    dataset = load_dataset(dataset_path, dataset_name)
    prompts = dataset['test']['prompt']
    references = dataset['test']['reference']
    # 推理获取预测结果
    predictions = batch_infer(engine, tokenizer, prompts)
    # 计算指标
    metrics = calculate_metrics(predictions, references)
    return metrics

支持准确率、困惑度等多维度评估指标，适配不同类型的评估数据集。