公司網(wǎng)站建設(shè)合同需要交印花稅,陜西網(wǎng)站關(guān)鍵詞自然排名優(yōu)化,現(xiàn)貨商品交易平臺(tái),wordpress標(biāo)簽的作用昇騰910B部署vLLM-ascend實(shí)戰(zhàn)指南 在大模型從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的今天#xff0c;推理效率不再只是性能指標(biāo)#xff0c;而是決定能否落地的關(guān)鍵門檻。一個(gè)高并發(fā)、低延遲、資源利用率高的推理服務(wù)#xff0c;往往能直接決定產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和運(yùn)營成本。 而在這條通往高…昇騰910B部署vLLM-ascend實(shí)戰(zhàn)指南在大模型從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的今天推理效率不再只是性能指標(biāo)而是決定能否落地的關(guān)鍵門檻。一個(gè)高并發(fā)、低延遲、資源利用率高的推理服務(wù)往往能直接決定產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)和運(yùn)營成本。而在這條通往高效推理的路上vLLM憑借其創(chuàng)新的PagedAttention架構(gòu)與連續(xù)批處理機(jī)制已經(jīng)成為行業(yè)事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)方案。與此同時(shí)國產(chǎn)算力平臺(tái)昇騰 910B以其出色的能效比和自主可控能力正逐步成為企業(yè)級(jí) AI 部署的重要選擇。當(dāng) vLLM 遇上 昇騰 NPU會(huì)碰撞出怎樣的火花答案是vllm-ascend—— 華為聯(lián)合社區(qū)推出的專為 Ascend 平臺(tái)優(yōu)化的 vLLM 分支。它不僅保留了 vLLM 的核心優(yōu)勢(shì)還實(shí)現(xiàn)了對(duì) NPU 算力的深度釋放。本文基于GitCode 提供的免費(fèi)昇騰 910B Notebook 環(huán)境完整記錄了一次從零開始的vllm-ascend部署實(shí)踐過程。整個(gè)流程涵蓋環(huán)境選型、依賴配置、版本兼容性處理、推理驗(yàn)證及典型故障排查目標(biāo)是提供一條可復(fù)現(xiàn)、可用于生產(chǎn)參考的技術(shù)路徑。? 實(shí)踐目標(biāo)成功運(yùn)行 OpenAI 兼容 API 服務(wù)支持 Qwen、LLaMA 等主流模型實(shí)現(xiàn)高吞吐、低延遲推理。為什么選擇 vLLM 昇騰 910B構(gòu)建企業(yè)級(jí)大模型服務(wù)時(shí)我們通常面臨兩個(gè)核心訴求極致推理性能在高并發(fā)請(qǐng)求下仍保持穩(wěn)定吞吐可控成本與技術(shù)自主避免過度依賴國外 GPU 生態(tài)。傳統(tǒng)做法如使用 HuggingFace Transformers 手動(dòng)批處理存在內(nèi)存碎片嚴(yán)重、顯存利用率低的問題若采用 OM 模型 ACL 編程則開發(fā)復(fù)雜度陡增調(diào)試?yán)щy迭代周期長。而vLLM 昇騰 910B 的組合提供了一個(gè)更優(yōu)解。它既具備現(xiàn)代推理框架的易用性又能充分發(fā)揮國產(chǎn)硬件的算力潛能。特性說明PagedAttention類似操作系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存管理動(dòng)態(tài)分配 KV Cache顯著提升顯存利用率連續(xù)批處理Continuous Batching動(dòng)態(tài)合并多個(gè)異步請(qǐng)求最大化硬件利用率OpenAI 兼容 API無縫對(duì)接現(xiàn)有客戶端生態(tài)無需重構(gòu)調(diào)用邏輯Ascend NPU 加速通過vllm-ascend插件調(diào)用 CANN 底層算子庫實(shí)現(xiàn)全棧加速實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示在相同模型如 Qwen-7B下相比傳統(tǒng) Transformers 推理方式吞吐量可提升 6–8 倍完全滿足線上高并發(fā)服務(wù)需求。更重要的是這套方案已經(jīng)具備一定的生產(chǎn)就緒能力——支持 BF16/F16 推理、動(dòng)態(tài) batching、長上下文處理max-seq-length 可達(dá) 32K甚至可通過 API Server 快速暴露標(biāo)準(zhǔn)接口。部署前準(zhǔn)備環(huán)境與資源確認(rèn)步驟一選擇合適的鏡像環(huán)境本次實(shí)踐使用 GitCode 提供的免費(fèi)昇騰 910B 計(jì)算資源。創(chuàng)建 Notebook 實(shí)例時(shí)最關(guān)鍵的一環(huán)是容器鏡像的選擇。務(wù)必注意以下選項(xiàng)差異? 錯(cuò)誤選項(xiàng)euler2.9-py38-torch2.1.0...? 正確選項(xiàng)ubuntu22.04-py3.11-cann8.2.rc1...原因在于vllm 0.9.0要求 Python 版本不低于 3.9PyPI 上發(fā)布的 wheel 包均標(biāo)記了requires_python3.9。若使用 Python 3.8 環(huán)境執(zhí)行pip install vllm將直接報(bào)錯(cuò)ERROR: No matching distribution found for vllm因此必須選用py3.11的基礎(chǔ)鏡像以確保依賴兼容。這一點(diǎn)看似簡單卻是許多初學(xué)者卡住的第一道坎。步驟二驗(yàn)證 NPU 硬件狀態(tài)實(shí)例啟動(dòng)后首先檢查 Ascend 910B 是否被正確識(shí)別npu-smi info預(yù)期輸出應(yīng)包含類似信息------------------------------------------------------------------------------------------ | NPU Name | Health | Power(W) Temp(C) Util(%) | | 0 910B3 | OK | 150.0 55 0 | ------------------------------------------------------------------------------------------? 若顯示Health: OK說明驅(qū)動(dòng)和固件正?？梢岳^續(xù)下一步。? 若無設(shè)備信息或報(bào)錯(cuò)請(qǐng)聯(lián)系平臺(tái)技術(shù)支持重新加載驅(qū)動(dòng)。這一步雖短但至關(guān)重要——它是后續(xù)所有 NPU 加速的前提。步驟三創(chuàng)建隔離的 Python 運(yùn)行環(huán)境為了保證依賴純凈、便于維護(hù)建議使用venv創(chuàng)建獨(dú)立虛擬環(huán)境。1. 關(guān)鍵細(xì)節(jié)進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn) Bash ShellGitCode Notebook 默認(rèn)執(zhí)行環(huán)境并非完整 shell直接運(yùn)行python -m venv可能報(bào)錯(cuò)no such option: -m解決方法先在 Cell 中輸入并運(yùn)行bash進(jìn)入真正的 bash 環(huán)境后再執(zhí)行后續(xù)命令。2. 安裝 CANN 工具鏈并配置環(huán)境變量雖然基礎(chǔ)鏡像中已集成 CANN但在venv中仍需手動(dòng)設(shè)置環(huán)境變量否則編譯 vLLM 時(shí)無法找到 Ascend 頭文件和庫。完整流程如下# 1. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境 python -m venv vllm-env source vllm-env/bin/activate # 2. 升級(jí) pip 并更換國內(nèi)源 pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple # 3. 設(shè)置 CANN 環(huán)境變量 sudo /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh激活環(huán)境后可通過以下命令驗(yàn)證echo $ASCEND_HOME # 應(yīng)輸出 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest?? 注意有些鏡像中set_env.sh腳本可能位于/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh或/etc/profile.d/ascend.sh請(qǐng)根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整路徑。3. 安裝 vLLM 與 vLLM-ascend 核心組件目前 PyPI 上vllm-ascend的可用版本有限推薦使用經(jīng)過驗(yàn)證的穩(wěn)定版本組合# 安裝 Ascend 專用 Torch pip install torch2.3.1acl -f https://ascend-pytorch.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/torch-2.3.1/torch-2.3.1.html # 安裝對(duì)應(yīng)版本的 vLLM 與 vLLM-ascend pip install vllm0.9.1 pip install vllm-ascend0.9.1 注vllm-ascend是華為聯(lián)合社區(qū)維護(hù)的分支主要實(shí)現(xiàn)了- 替換 CUDA 后端為 ACL/NPU 實(shí)現(xiàn)- 注冊(cè)ascendplatform plugin- 支持 bfloat16、fp16 精度推理- 兼容 PagedAttention 內(nèi)存管理安裝完成后可通過以下命令驗(yàn)證是否加載成功python -c import vllm; print(vllm.__version__)啟動(dòng)推理服務(wù)快速驗(yàn)證部署結(jié)果接下來我們通過一段本地推理腳本來驗(yàn)證vllm-ascend是否能正確調(diào)用 NPU。示例代碼本地批量推理測(cè)試import os os.environ[VLLM_USE_V1] 1 # 啟用新架構(gòu) os.environ[VLLM_LOGGING_LEVEL] INFO from vllm import LLM, SamplingParams # 測(cè)試 prompt prompts [ 中國的首都是, 太陽系中最大的行星是, 寫出一段關(guān)于春天的描述, 解釋什么是注意力機(jī)制 ] # 配置生成參數(shù) sampling_params SamplingParams( temperature0.7, top_p0.9, max_tokens128 ) # 加載輕量模型進(jìn)行測(cè)試自動(dòng)下載 llm LLM(modelQwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, devicenpu) # 執(zhí)行批量推理 outputs llm.generate(prompts, sampling_params) # 輸出結(jié)果 for output in outputs: prompt output.prompt generated_text output.outputs[0].text print(f Prompt: {prompt}) print(f? Response: {generated_text})預(yù)期日志輸出運(yùn)行上述代碼應(yīng)看到如下關(guān)鍵日志INFO ... Platform plugin ascend is activated INFO ... device_confignpu INFO ... Using NPUCircularCacheKVAllocator Loading safetensors checkpoint shards: 100%|█████| 1/1 [00:0200:00, 2.34it/s] Processed prompts: 100%|███████████████| 4/4 [00:0300:00, 1.23it/s]? 成功標(biāo)志- 日志中出現(xiàn)ascend is activated-devicenpu被正確識(shí)別- 推理順利完成且輸出合理文本一旦看到這些信息說明你的環(huán)境已經(jīng)成功打通 NPU 加速鏈路。性能表現(xiàn)分析吞吐量與延遲實(shí)測(cè)我們?cè)赒wen-7B-Instruct模型上進(jìn)行了初步性能測(cè)試單卡 910B結(jié)果如下請(qǐng)求類型平均輸入長度輸出長度吞吐量tokens/sP99 延遲ms單請(qǐng)求256128~110~1400批處理batch8256128~680~1800 對(duì)比同模型在 A100 上吞吐約為 750 tokens/s910B 已達(dá)到其 90% 性能水平。此外得益于PagedAttention和連續(xù)批處理系統(tǒng)可在高負(fù)載下維持穩(wěn)定吞吐遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)靜態(tài)批處理方案。你也可以通過內(nèi)置的 API Server 啟動(dòng) OpenAI 兼容接口python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen-7B-Instruct --device npu --dtype bfloat16 --max-model-len 32768然后使用標(biāo)準(zhǔn) OpenAI 客戶端調(diào)用from openai import OpenAI client OpenAI(api_keyEMPTY, base_urlhttp://localhost:8000/v1) resp client.completions.create(modelQwen-7B-Instruct, prompt你好) print(resp.choices[0].text)這種方式非常適合集成到已有應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)“即插即用”的模型服務(wù)能力。常見問題排查與解決方案1. 報(bào)錯(cuò)No matching distribution found for vllm現(xiàn)象ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement vllm0.9.1 ERROR: No matching distribution found for vllm0.9.1原因分析- 當(dāng)前 Python 版本低于 3.9如 3.8- pip 緩存或索引源異常解決方案1. 確認(rèn) Python 版本bash python --version2. 更換為py3.11鏡像重新部署3. 清除 pip 緩存并更換國內(nèi)源bash pip cache purge pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2. 故障Failed to import from vllm._C錯(cuò)誤日志片段WARNING ... Failed to import from vllm._C with ModuleNotFoundError(No module named vllm._C) RuntimeError: Failed to infer device type根本原因-vllm與torch版本不匹配- 安裝的vllm是 CPU-only 版本未編譯 NPU 支持解決步驟檢查 torch 版本是否匹配pip show torch # 推薦使用 torch2.3.1aclAscend 專用版使用官方指定版本安裝pip install vllm0.9.1 --no-cache-dir檢查是否存在沖突包pip check常見沖突示例vllm 0.9.1 has requirement xgrammar0.1.18, but you have xgrammar 0.1.23.→ 解決降級(jí)或升級(jí)至兼容版本。3. 警告Platform plugin not loaded日志提示No platform detected, vLLM is running on UnspecifiedPlatform說明vllm-ascend插件未被正確加載。排查方法import pkg_resources plugins [ep.name for ep in pkg_resources.iter_entry_points(vllm.platform_plugins)] print(plugins) # 應(yīng)輸出 [ascend]若為空則說明vllm-ascend未安裝或 entry point 丟失?！?重新安裝pip uninstall vllm-ascend pip install vllm-ascend0.9.14. 量化模型加載失敗GPTQ/AWQ場(chǎng)景嘗試加載TheBloke/Llama-2-7B-GPTQ報(bào)錯(cuò)Failed to load gptq model: no module named cuda原因當(dāng)前vllm-ascend主要支持原生權(quán)重格式HuggingFace Safetensors對(duì) GPTQ/AWQ 的 NPU 支持仍在完善中。臨時(shí)解決方案- 使用非量化 FP16/BF16 模型先行部署- 或等待vllm-ascend后續(xù)版本支持已在 roadmap 中。 官方進(jìn)展華為已開源部分量化適配代碼預(yù)計(jì)在 v0.10 版本中全面支持 AWQ/GPTQ on NPU。在國產(chǎn)算力加速崛起的當(dāng)下將先進(jìn)推理框架與本土硬件深度融合已成為不可逆的趨勢(shì)。本文所展示的vllm-ascend部署方案正是這一趨勢(shì)下的典型實(shí)踐案例。它不僅驗(yàn)證了昇騰 910B 在通用大模型推理場(chǎng)景中的可行性也為更多企業(yè)和開發(fā)者提供了可復(fù)用的技術(shù)路徑。盡管目前在量化支持、多卡擴(kuò)展等方面仍有待完善但整體架構(gòu)已展現(xiàn)出良好的工程成熟度和發(fā)展?jié)摿?。隨著vllm-ascend對(duì) AWQ/GPTQ、多卡并行、Speculative Decoding 等特性的逐步支持昇騰平臺(tái)將在大模型推理領(lǐng)域展現(xiàn)出更強(qiáng)的競(jìng)爭力。通過本文的指引你已具備在國產(chǎn) NPU 上搭建高性能 LLM 推理服務(wù)的能力。下一步可嘗試- 部署更大模型如 Qwen-14B- 集成到模力方舟等平臺(tái)- 構(gòu)建私有化 API 網(wǎng)關(guān)讓我們一起推動(dòng)中國 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的自主創(chuàng)新創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考