在升腾910b部署qwen2
时间: 2025-01-17 08:35:42 浏览: 438
### 华为升腾910B平台部署Qwen-2大模型
#### 硬件与软件准备
为了成功在华为升腾910B AI处理器上部署Qwen-2大模型,需确保硬件配置满足需求并安装适当版本的软件包。具体来说:
- **硬件**:Ascend 910B 处理器。
- **软件环境**:
- 驱动版本:24.1.rc1
- CANN 版本:8.0.T37
- MindIE 及其相关组件版本均为:1.0.T61.B010[^2]
#### 安装依赖库
首先,在目标机器上设置好Python虚拟环境后,通过pip工具安装必要的Python库文件,特别是`mindspore`以及`transformers`等深度学习框架。
```bash
pip install mindspore transformers
```
#### 下载预训练模型权重
访问ModelScope网站获取Qwen-2模型的相关资源链接,并下载对应的参数文件至本地存储位置。
#### 加载模型到内存中
编写一段简单的Python脚本来加载已保存下来的checkpoint数据结构体实例化一个完整的神经网络对象。
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-72B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-72B", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16).eval()
```
注意这里使用了`device_map='auto'`来自动分配张量计算任务给可用设备;同时也指定了较低精度的数据类型以节省显存空间消耗[^1]。
#### 推理优化
考虑到实际应用场景中的性能考量因素,可以采用如下几种方法来进行加速处理:
- 利用INT8整数量化技术减少带宽占用同时保持较高准确性。
#### 测试验证
最后一步就是针对特定业务逻辑构建测试集样本集合用于评估整个系统的稳定性和响应速度表现情况。
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