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基于vllm-ascend的华为atlas大模型部署

news 2025/5/14 11:47:09

vllm-ascend介绍：

vLLM 昇腾插件 (vllm-ascend) 是一个让vLLM在Ascend NPU无缝运行的后端插件。

此插件是 vLLM 社区中支持昇腾后端的推荐方式。它遵循[RFC]: Hardware pluggable所述原则：通过解耦的方式提供了vLLM对Ascend NPU的支持。

使用 vLLM 昇腾插件，可以让类Transformer、混合专家(MOE)、嵌入、多模态等流行的大语言模型在 Ascend NPU 上无缝运行。

支持的NPU系列：

Atlas A2 Training series (Atlas 800T A2, Atlas 900 A2 PoD, Atlas 200T A2 Box16, Atlas 300T A2)
Atlas 800I A2 Inference series (Atlas 800I A2)

部署：

1、拉取镜像，

docker pull vllm-ascend-dev-image:latest

启动容器，

docker run -itd \
--name vllm-tool \
--device /dev/davinci2 \
--device /dev/davinci5 \
--device /dev/davinci_manager \
--device /dev/devmm_svm \
--device /dev/hisi_hdc \
-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
-v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
-v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
-v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
-v /root/.cache:/root/.cache \
-v /data:/data \
-p 8000:8000 \
-e VLLM_USE_MODELSCOPE=True \
-e PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:256 \
quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.8.5rc1 bash

其中，/dev/davinci2根据自己的显卡设置，比如我的是/dev/davinci2、/dev/davinci5

模型文件存储在/data/models/目录下，所以挂载了data目录。

2、利用vllm进行部署模型：

进入容器，

docker exec -it vllm-tool /bin/bash

利用vllm进行部署，

vllm serve /data/models/Qwen3-0.6B --trust-remote-code --tensor-parallel-size 1 --dtype half

或者，gpu-memory-utilization取值0-1之间，默认取值0.9，之所以增加gpu-memory-utilization参数，是因为DeepSeek 的"max_position_embeddings": 131072，远远大于qwen3的"max_position_embeddings": 40960。

vllm serve /data/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --trust-remote-code --tensor-parallel-size 2 --dtype half --gpu-memory-utilization 0.99

--tensor-parallel-size

张量并行通过将单个张量的计算分割成更小的块，分配到多个 GPU上。这样可以提高计算的吞吐量，特别是当单个张量的数据量很大时，张量并行可以让多个 GPU 协同完成一个操作。

解释:比如跑Qwen3-8B 模型，--tensor-parallel-size=2 表示将一个层中的计算任务分成2份，在2个 GPU 之间并行执行。例如，假设模型的线性层需要矩阵乘法操作，张量并行会将这个矩阵分割到2个 GPU 上并行计算，最终合并结果。

适用场景:张量并行适用于那些计算量大的层(如注意力层和前馈层)，它能帮助缓存。

出现以下信息即可：

3、利用curl请求进行对话（在宿主机）：

查看模型列表：

curl http://localhost:8000/v1/models | python3 -m json.tool

请求服务，

curl http://172.17.1.1:8000/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "/data/models/Qwen2.5-7B-Instruct","messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}],"temperature": 0.7,"max_tokens": 512}'

实测效果：

模型	显存占用
Qwen3-0.6B	25G
Qwen3-1.7B	24G
Qwen3-4B	21G
Qwen3-8B	用了2张卡，1张卡23G,，一共46G
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	用了2张卡，1张卡16G,，一共32G
Qwen2.5-7B-Instruct	用了2张卡，1张卡24G,，一共48G