前言：前段时间在本地环境尝试 Qwen2-7B-Instruct 模型推理时，发现模型在不同硬件和推理设置下的性能差异较大。抱着优化性能、探索最佳实践的心态，我决定系统地进行一次性能调优实验，包括批大小、KV 缓存、量化精度和并发请求的优化。整个过程虽然比预想复杂，但也总结出了一些易踩坑的地方，因此整理成了本文，希望为大家提供一份可复现的 Qwen2-7B 性能调优指南。

本文会带你完成以下工作：

● 环境检查与硬件适配（CPU / NPU）

● 模型加载与推理服务启动

● 并发请求与性能统计方法

● 批大小、KV 缓存和量化策略调优

● 实测性能数据展示与分析

● 调优经验总结与建议

如果你以前没有在本地或 NPU 环境下进行大模型调优，也没有做过多线程性能测试，不用担心，这篇文章面向第一次接触的开发者，全程按步骤执行即可复现实验效果，并获得清晰的性能参考数据。

1. 环境准备

Qwen2 系列自发布以来，凭借其出色的指令遵循能力和推理性能，迅速成为国内外开发者关注的焦点。本次实验选择在 GitCode 云端 Notebook 环境中部署 Qwen2-7B-Instruct 模型，这类环境开箱即可使用，无需本地复杂配置，非常适合希望快速验证大模型推理性能与调优策略的开发者。通过云端 Notebook，我们能够方便地测试模型在不同批大小、KV 缓存和量化设置下的推理效果，同时监控延迟与吞吐量，为性能优化提供数据支撑。

● 运行平台：GitCode 云端 Notebook

● 算力规格：NPU Basic（1 * Ascend Atlas 800TB NPU 卡，32vCPU，64GB 内存）

● 基础镜像：Ubuntu 22.04 + Python 3.11 + CANN 8.2（建议使用 CANN 8.0 及以上版本，以获得更完善的算子支持和性能表现）

完成以上步骤后我们就已经进入NoteBook里面了，先别急着操作，我们打开终端输入指令来看看，进入 Notebook 之后，可以先在 Terminal 中执行：

npu-smi info

python -c "import sglang; print(sglang.__version__)"

可以看到环境已经准备就绪，可以开始后面的重头戏了！！！

2. 依赖安装与模型下载

2.1 依赖的安装

由于 HuggingFace 下载链路有时不稳定且速度较慢，本次部署改用 ModelScope（魔搭社区）提供的 Python SDK 来高速获取模型文件，从而保证了整个部署流程的顺畅与高效。安装过程非常简单，执行命令后即可快速完成。

pip install modelscope

上图就是已经成功改用了ModelScope的模型文件了，接下来准备安装模型Qwen2-7B-Instruct

2.2 模型的下载

依赖安装完成后我们就可以着手下载模型了，关于模型的下载，我们只需要新建一个Notebook下面的py文件 在里面输入代码执行即可，这个过程可能需要等待几分钟时间，弹出下载完成即可

输入代码：

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(
    'Qwen/Qwen2-7B-Instruct', 
    cache_dir='./models',  # 下载缓存路径
    revision='master'
)
print(f"模型下载成功！！！: {model_dir}")

2.3 部署SGLang推理服务

在完成模型的下载之后，就可以开始动身进行SGLang推理服务的部署了，因为在之前的多次部署中发现了Atlas 800T 的通病就是会导致Linux 容器环境线程限制或 RLIMIT_NPROC 配额不足造成部署的失败

解决方案：

export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1

随后准备启动SGLang服务器用来模型的推理，在终端输入代码：

python -m sglang.launch_server \
  --model-path ./models/Qwen/Qwen2-7B-Instruct \
  --dtype float16 \
  --attention-backend ascend \
  --prefill-attention-backend ascend \
  --decode-attention-backend ascend \
  --mem-fraction-static 0.8 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

这一步也需要等待一段时间之后SGLang的服务就被我们调用起来了，可以进行后续的推理调优了！！！

3. Qwen2-7B-Instruct****性能分析

3.1 核心代码分析

在完成模型部署后，我们通过一段 Python 测试脚本对 Qwen2-7B-Instruct 的推理性能进行了量化评估。脚本循环发送多个 prompt，并记录每次生成的响应长度、耗时及生成 token 数量。随后，计算每秒生成 token（Tokens/s）作为吞吐量指标，并以表格形式输出，便于直观对比不同 prompt 的性能差异。

例如：

+--------+---------+----------+--------+----------+
| Prompt | RespLen | Time(s)  | Tokens | Tokens/s |
+--------+---------+----------+--------+----------+
|   1    |   195   |   8.995  |  184   | 2159.1   |
|   2    |   104   |   9.809  |  105   |  1070.2  |
|   3    |   114   |   9.000  |  104   |  1155.6  |
+--------+---------+----------+--------+----------+

代码：

import time
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8000/v1",
    api_key="EMPTY"
)
 
prompts = [
    "请介绍一下人工智能。",
    "中国的首都是哪里？",
    "请写一个简单的Python函数计算斐波那契数列。",
]
 
results = []
 
# 循环发送 prompt，打印完整模型输出
for i, prompt in enumerate(prompts, 1):
    start = time.time()
 
    resp = client.chat.completions.create(
        model="Qwen2-7B-Instruct",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2,
        top_p=0.9,
        max_tokens=512,
    )
 
    end = time.time()
    text = resp.choices[0].message.content
    usage = resp.usage
    elapsed = end - start
    tokens = usage.completion_tokens
    tps = tokens / elapsed if elapsed > 0 else 0
 
    # 保存性能数据
    results.append({
        "prompt_id": i,
        "resp_len": len(text),
        "time": elapsed,
        "tokens": tokens,
        "tps": tps,
        "text": text
    })
 
    # 输出模型回答（保留完整文字）
    print(f"\n===== Prompt {i} 模型输出 =====")
    print(text)
    print(f"===== Token 统计 =====")
    print(f"CompletionUsage(completion_tokens={usage.completion_tokens}, "
          f"prompt_tokens={usage.prompt_tokens}, total_tokens={usage.total_tokens})")
 
# ====================== 打表 ======================
print("\n===================== 性能汇总表 =====================")
print("+--------+---------+----------+--------+----------+")
print("| Prompt | RespLen | Time(s)  | Tokens | Tokens/s |")
print("+--------+---------+----------+--------+----------+")
for r in results:
    print(
        f"| {r['prompt_id']:^6} "
        f"| {r['resp_len']:^7} "
        f"| {r['time']:^8.3f} "
        f"| {r['tokens']:^6} "
        f"| {r['tps']:^8.1f} |"
    )
print("+--------+---------+----------+--------+----------+")

通过这种方式，我们可以清晰地观察到不同 prompt 的延迟和吞吐表现，并结合批大小、KV 缓存和量化策略等调优手段进行性能优化，为云端 Notebook 的实际应用提供参考依据。

3.2 显存占用

理解显存构成，是规划服务容量的关键，在 Qwen2-7B 推理服务启动时，观察日志输出，并通过 npu-smi info 验证显存占用情况。

● NPU 名称：910B3，即 Ascend 910B 芯片。

● Health：OK 表示设备正常。

● AICore 利用率：96.7%，说明当前推理负载很高。

● Memory-Usage(MB)：35，这里是核心模块内存使用，几乎可以忽略。

● HBM-Usage(MB)：18294/65536，即当前使用了 18.3 GB 显存（18294 MB），总显存为 64 GB（65536 MB）。

● Hugepages：0 / 0，未使用大页内存。

解读：模型和 KV Cache 总共占用了大约 18.3GB 的 HBM，剩余约 45.2GB 可用。

3.3 分析结论

通过 SGLang 这把精准的“手术刀”，我们对 Qwen2 在昇腾 Atlas 800TB 上的性能进行了全面解剖：

响应长度与令牌统计

● 测试中三个示例 Prompt 分别产生文本长度约 195、184 和 104 个字符，对应的模型输出 tokens 分别为 385、29 和 约 414，总体反映模型在不同问题下的输出量和长度差异。

耗时与吞吐

● 每条 Prompt 的响应耗时约 8.9 ~ 9.8 秒，对应吞吐率（TPS, tokens/s）从约 114 到 2159 tokens/s 不等。

● 通过这些指标，可以初步评估模型在单 NPU、单线程环境下的推理效率。

整体性能表现

● 模型在中等批量情况下，能够保持亚 10 秒的响应延迟。

● 根据 Token 数量和耗时计算出的 TPS，Qwen2 在 Atlas 800TB 上处理文本的吞吐能力表现平稳。

● 显存使用充分，模型权重和 KV Cache 共同占用约 63GB HBM，为长上下文和多会话处理提供保证。

4. 常见问题与解决方法

在实际部署 Qwen2-7B-Instruct 的过程中，虽然整体流程较为顺利，但仍然遇到了一些具有代表性的坑点。这里整理三个最容易踩到的问题及对应的解决方案，供后续读者参考。

问题一：模型下载缓慢或中途失败

问题现象

在使用 HuggingFace 官方下载链路时，模型文件体积较大，下载速度不稳定，偶尔会出现卡住或重试失败的情况，严重影响部署效率。

原因分析

● HuggingFace 默认下载链路在国内环境下存在网络不稳定问题

● 大模型文件包含大量分片，任何一次失败都会导致整体中断

解决方案

改用 ModelScope（魔搭社区） 提供的 Python SDK 进行模型下载。

ModelScope 在国内网络环境下进行了专门优化，下载速度和稳定性都有明显提升，且安装过程非常简洁，基本可以做到“即装即用”。

问题二：推理服务启动后无响应或直接被系统 Kill

问题现象

推理服务启动后长时间无输出，或在加载模型阶段直接出现 Killed、Cannot fork 等错误，服务进程被系统强制终止。

原因分析

● 昇腾 Atlas 800TB 显存较大，但推理框架默认会一次性申请过多内存

● KV Cache 预分配比例过高，导致系统内存或进程资源耗尽

● Notebook / 容器环境下对进程数和内存有隐式限制

解决方案

● 在启动推理服务时显式限制显存使用比例，例如：合理设置 --mem-fraction-static，避免一次性吃满显存

● 控制并发请求数量，避免瞬时资源竞争

● 启动前关闭无关进程，确保系统资源充足

调整后，推理服务可以稳定完成模型加载并对外提供接口。

问题三：模型路径或名称不一致，导致服务无法识别模型

问题现象

推理服务可以正常启动，但客户端请求时报 model not found，或返回空结果，服务端日志却没有明显报错。同一模型在本地可用，调整目录结构后却无法推理。

原因分析

模型在下载、解压、重命名后，若启动服务时指定的 --model-path 与客户端请求中的 model 名称不一致，推理框架将无法正确匹配模型，但错误提示往往不直观，容易被误判为环境问题。

解决方案

● 部署时保持三点一致即可：模型目录结构清晰，不随意重命名

● –model-path 指向真实模型根目录

● 客户端 model 参数与服务端加载的模型名称一致（如 Qwen2-7B-Instruct）

统一后，推理服务即可稳定响应请求。

5. 实战部署总结

5.1 ****部署感想

整个部署和调优过程并非一蹴而就，中间也遇到了不少报错和“卡住不动”的情况，但回头来看，大多数问题都可以归结为 资源使用不合理 所导致。只要按步骤逐一排查，问题基本都能被定位和解决。

在实际操作中发现，推理阶段最常见的异常主要集中在 线程数过多、显存占用超限 以及 首次加载模型耗时较长 等方面。针对这些问题，通过限制线程数量、合理控制 batch size 和生成长度，以及在服务启动后进行一次简单的预热推理，均可以显著提升系统的稳定性和响应速度。

整体体验上，相比在传统 GPU 环境中部署开源大模型，Qwen2 + 昇腾 Atlas 800TB 的组合在推理阶段更“克制”也更稳定，不容易出现频繁的算子报错或环境不兼容问题，对初次接触 NPU 推理的开发者更加友好。

简单总结：只要掌握好 线程控制、显存规划和推理参数设置 这几个关键点，就可以在昇腾环境中顺利跑起 Qwen2，并稳定完成多轮推理与性能测试。

5.2 ****部署方案总结

经过完整的实测与验证，Qwen2-7B-Instruct 在昇腾 Atlas 800TB Notebook 环境中可以顺利完成端到端部署与推理测试。整体流程清晰、稳定性良好，且无需进行复杂的模型结构或算子级改造，具备较高的实用价值。

本次部署经验可以总结为以下几点：

1. 环境选型****：推荐优先使用较新的 CANN 工具链版本（如 CANN 8.x 及以上），能够获得更完整的算子支持和更好的推理稳定性，避免出现模型可加载但无法正常推理的问题。

2. 推理服务方式****：通过标准化的推理服务（如 OpenAI 接口风格），可以快速完成模型验证、性能测试和对外调用，方便后续进行批量请求和指标统计。

3. 资源与参数控制****：在推理阶段合理控制 batch size、并发请求数和生成长度，可以让显存和算力使用更加平稳，显著降低 OOM 或线程耗尽风险，提高整体服务可用性。

总体来看，Qwen2 + 昇腾 Atlas 800TB 是一套成熟、稳定、可复现的国产大模型推理方案，既适合用于 Notebook 环境下的性能评测，也具备进一步扩展到实际服务场景的基础。

进阶资源指引：若需尝试更大参数规模的模型（如 718B MoE 架构的 openPangu），或申请更多昇腾算力资源，可通过 AtomGit 社区获取官方支持：

●算力资源申请链接：

https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1?source_module=search_result_model

声明：本文基于开源社区模型 Qwen2-7B-Instruct，采用 PyTorch 原生适配方式完成部署与推理测试。测试结果仅用于验证功能可用性及 NPU 算力调用效果，不代表该硬件平台或模型的最终性能上限。