Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend：基于昇腾NPU的高效大模型推理解决方案全解析

【免费下载链接】GLM-4.7_vLLM-ascend 项目地址: https://ai.gitcode.com/Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend

Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend是一套基于昇腾NPU硬件平台，结合vLLM推理框架打造的高效大模型推理解决方案。该方案针对GLM-4.7模型进行深度优化，通过量化技术、算子优化和分布式部署等手段，充分发挥昇腾NPU的计算能力，为企业和开发者提供高性能、低成本的大模型推理服务。

核心技术架构与优势

硬件与软件环境配置

该方案的核心运行环境基于昇腾NPU硬件，推荐配置为Atlas 800T A2双机16卡（优化措施同样适用于A3，可参考环境部署指导进行环境配置）。软件层面需要安装NPU驱动固件25.3.rc1版本，并采用vLLM作为推理框架，确保高效的模型推理性能。

关键优化技术

W8A8量化权重优化

方案采用W8A8量化技术，显著降低模型显存占用并提升推理速度。通过以下命令可完成模型量化：

ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 msmodelslim quant --model_path /datadisk/models_weight/GLM-4.7/ --save_path /datadisk/model_quant/GLM-4.7-w8a8-mtp --device npu:0,1,2,3,4,5,6,7 --model_type GLM-4.7 --config_path msmodelslim/lab_practice/glm4_moe/glm4_7_moe-w8a8-v1.yaml --trust_remote_code True

算子优化与MTP技术

方案集成了FIA算子支持和MTP（Model Tensor Parallelism）技术，通过替换算子so文件和配置MTP参数进一步提升推理效率。在启动推理服务时，可通过--speculative-config参数配置MTP相关参数：

--speculative-config '{"num_speculative_tokens": 3, "model":"/opt/data/verification/models/GLM-4.7-w8a8-mtp", "method":"mtp"}'

快速部署指南

环境准备

1. 克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend

2. 下载模型权重：

推荐使用已整合MTP层权重和配置的模型：

modelscope download --model Eco-Tech/GLM-4.7-W8A8-floatmtp

如需使用基础模型，可下载后参考文档进行MTP层权重整合：

modelscope download --model Eco-Tech/GLM-4.7-W8A8

启动推理服务

配置环境变量并启动vLLM服务：

export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

vllm serve /opt/data/verification/models/GLM-4.7-w8a8-mtp
--served-model-name GLM-4.7-w8a8
--speculative-config '{"num_speculative_tokens": 3, "model":"/opt/data/verification/models/GLM-4.7-w8a8-mtp", "method":"mtp"}'

推理验证与性能测试

推理验证

服务启动后，可通过发送请求进行推理验证，例如询问"李白是谁？"，服务将返回如下格式的响应：

{"id":"cmpl-bbb21901c7df6f36","object":"text_completion","created":1770351270,"model":"GLM-4.7-w8a8","choices":[{"index":0,"text":"\n李白（701年—762年），字太白，号青莲居士，汉族，唐代伟大的浪漫主义诗人，被后人誉为“诗仙”。他出生于盛唐时期，出生于西域碎叶城（今吉尔吉斯斯坦境内），成长于四川江油。他的诗歌风格以豪放不羁、清新俊逸为主，充满了对自然的热爱和对理想的追求，具有强烈的浪漫主义色彩和豪迈的气派。\n代表作：\n《望山瀑布","logprobs":null,"finish_reason":"length","stop_reason":null,"token_ids":null,"prompt_logprobs":null,"prompt_token_ids":null}],"service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"prompt_tokens":8,"total_tokens":108,"completion_tokens":100,"prompt_tokens_details":null},"kv_transfer_params":null}

性能测试

方案提供了多种性能测试命令，可根据实际需求选择不同的并发数和请求数进行测试：

例如，测试16并发情况下的性能：

vllm bench serve --backend vllm --dataset-name prefix_repetition --prefix-repetition-prefix-len 3072 --prefix-repetition-suffix-len 1024 --prefix-repetition-output-len 64 --prefix-repetition-num-prefixes 1 --num-prompts 16 --max-concurrency 4 --ignore-eos --model GLM-4.7-w8a8 --tokenizer /opt/data/verification/models/GLM-4.7/Eco-Tech/GLM-4.7-W8A8 --endpoint /v1/completions --request-rate inf --seed 1000 --host 71.10.29.123 --port 8013

总结

Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend方案通过深度优化的量化技术、算子支持和分布式部署策略，充分发挥昇腾NPU的计算优势，为GLM-4.7模型提供了高效、稳定的推理服务。无论是企业级部署还是开发者实验，都能从中获得显著的性能提升和成本优化。通过遵循本文提供的部署指南和最佳实践，您可以快速搭建起高性能的大模型推理平台，为各类AI应用提供强大的算力支持。

【免费下载链接】GLM-4.7_vLLM-ascend 项目地址: https://ai.gitcode.com/Ascend-SACT/GLM-4.7_vLLM-ascend