以下是在Atlas 300I DUO上基于昇腾MindIE和ATB（昇腾Transformer加速库）的Python大模型推理代码示例。假设你已按之前步骤部署了环境并准备了模型权重文件（如转换为昇腾格式的LLaMA2-7B模型）。

代码示例：基于ATB的LLaMA2-7B推理

import sys
import numpy as np
from mindspore import Tensor, context
from atb import ATBModel, ATBConfig
# 1. 配置昇腾环境（单卡模式）
context.set_context(
    device_id=0,  # Atlas 300I DUO默认设备ID为0
    mode=context.GRAPH_MODE,
    device_target="昇腾"
)

# 2. 加载模型配置和权重
model_config = {
    "model_path": "/path/to/llama2-7b_atb_weights",  # 昇腾格式模型权重路径
    "max_length": 512,  # 模型最大输入长度
    "batch_size": 1,    # 推理批次大小（根据显存调整）
    "data_type": "fp16"  # 数据类型（支持fp16/int8）
}

# 初始化ATB模型
model = ATBModel.from_pretrained(
    model_config["model_path"],
    max_length=model_config["max_length"],
    batch_size=model_config["batch_size"],
    data_type=model_config["data_type"]
)

# 3. 输入预处理（以Hugging Face Tokenizer为例）
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama-2-7b-hf")

def preprocessprompt(prompt):
    inputs = tokenizer(
        prompt,
        return_tensors="ms",  # 返回MindSpore张量
        padding="max_length",
        truncation=True,
        max_length=model_config["max_length"],
        return注意力_mask=True
    )
    return inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"]

# 4. 执行推理
def infer(prompt):
    input_ids, attention_mask = preprocessprompt(prompt)
    inputs = {"input_ids": Tensor(input_ids), "attention_mask": Tensor(attention_mask)}
    
    # 调用ATB推理接口
    outputs = model.generate(
        inputs,
        max_new_tokens=256,  # 生成的最大新token数
        do_sample=True,      # 启用采样
        top_k=50,            # Top-k采样参数
        temperature=0.7      # 温度参数
    )
    
    # 后处理生成结果
    generated_text = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
    return generated_text

# 5. 测试推理
if __name__ == "__main__":
    test_prompt = "Explain the theory of relativity in simple terms."
    response = infer(test_prompt)
    print("Input:", test_prompt)
    print("Output:", response)

关键说明

1. 环境依赖

需安装以下包：

pip install mindspore transformers atbMindIE

确保昇腾驱动、CANN 8.0RC2和MindIE已正确部署。

2. 模型准备

使用ATB工具将原始模型转换为昇腾格式（需昇腾原生权重转换工具）：

atb Convert --model_type llama --input_path /path/to/llama2-7b-hf --output_path /path/to/llama2-7b_atb_weights

3. 性能优化

• 显存管理：Atlas 300I DUO显存为44GB，建议通过调整batch_size和max_length平衡吞吐量与显存占用。
• 量化加速：将data_type设为int8可提升推理速度（需提前量化模型）。
• 多卡扩展：若需多卡推理，使用MindSpore分布式API（未在示例中展示）。

4. 常见问题

• 报错libatb.so not found：检查LD_LIBRARY_PATH是否包含MindIE库路径。
• 模型加载失败：确认模型权重路径正确且已通过ATB转换。

完整流程

1. 部署环境：参考之前的容器部署步骤加载mindie_1.0.RC2_aarch64_300I_DUO.tar镜像。
2. 准备模型：使用ATB工具转换模型并保存权重。
3. 运行代码：在容器内执行Python脚本，输入提示文本获取生成结果。
4. 如需更复杂的模型（如多模态或混合精度推理），可结合昇腾的MindFormers库扩展功能。