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网站开发工作 岗位怎么称呼,分类网站上怎么做锚文本,成都门户网站建设多少钱,软文推广是什么意思个人主页#xff1a;chian-ocean 一、为什么选择这套方案? 1.1 技术背景 去年底DeepSeek发布的R1-671B模型在推理能力上取得了突破#xff0c;但 6710 亿参数的体量简直是显存杀手。想在私有环境跑起来#xff0c;要么砸钱买几十张卡#xff0c;要么就得想办法“压榨”硬…个人主页chian-ocean一、为什么选择这套方案?1.1 技术背景去年底DeepSeek发布的R1-671B模型在推理能力上取得了突破但 6710 亿参数的体量简直是显存杀手。想在私有环境跑起来要么砸钱买几十张卡要么就得想办法“压榨”硬件。这次实战用的是vLLM-Ascend。选它理由很简单它是 vLLM 官方“正规军”支持的后端不是那种不知道哪天就断更的魔改版。实测下来PagedAttention把显存切分得跟手术刀一样精准利用率能飙到 90% 以上吞吐量比 FP16 还能再压榨出 1.6 倍。1.2 硬件选型说明这次部署用的是2台Atlas 800I A2服务器,每台配8张64GB显存的NPU卡。为什么是这个配置?显存硬门槛W8A8 量化后671B 参数大概吃掉 670GB 显存。双机 16 卡总共 1024GB跑完模型加载还能剩不少给 KV Cache安全感给足。通信瓶颈服务器之间走了 100Gbps 的 RoCE 网络。跨机 TP带宽如果跟不上卡再好也是在那干瞪眼。二、环境准备2.1 核心组件版本锁定部署大模型最怕版本不兼容,下面这张表是实测稳定的版本组合,建议照抄:组件版本关键说明硬件Atlas 800I A2 (64GB) × 2台单台8卡,总计16卡基础镜像MindIE v0.9.1-dev-openeuler已集成CANN/torch_npu/vllm/vllm-ascend操作系统openEuler 24.03 LTS昇腾官方适配系统编译工具链GCC 12 / 适配工具链7.3.0编译扩展算子必备Python3.10镜像内置3.112.2 资源下载模型权重去 ModelScope 拉取 W8A8 版本别下错了https://www.modelscope.cn/models/vllm-ascend/DeepSeek-R1-0528-W8A8Docker镜像直接拉华为官方的别自己费劲打镜像了推荐用这个,省去环境配置:quay.io/repository/ascend/vllm-ascend?tabtags选择v0.9.1-dev-openeuler标签三、部署流程3.1 启动容器在两台服务器上分别执行(注意替换容器名和镜像名):docker run --name deepseek-node0 \ --nethost --shm-size500g \ --device /dev/davinci0 \ --device /dev/davinci1 \ --device /dev/davinci2 \ --device /dev/davinci3 \ --device /dev/davinci4 \ --device /dev/davinci5 \ --device /dev/davinci6 \ --device /dev/davinci7 \ --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 /your/model/path:/models \ -p 8000:8000 \ -it quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.9.1-dev-openeuler bash输入指令结果如下--shm-size500g这个千万别省共享内存不够多进程通信分分钟卡死给你看设备映射那一大串--device是为了把 NPU 毫无保留地透传进去。3.2 环境变量配置这一步是最容易翻车的地方两台机器都要配# 加载CANN工具链 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 网络配置(关键!) export HCCL_IF_IP$(hostname -I | awk {print $1}) # 用ifconfig查看实际网卡名,我这边是enp61s0f0 export HCCL_SOCKET_IFNAMEenp61s0f0 export TP_SOCKET_IFNAMEenp61s0f0 export GLOO_SOCKET_IFNAMEenp61s0f0 # HCCL通信优化 export HCCL_BUFFSIZE1024 export HCCL_CONNECT_TIMEOUT7200 export HCCL_OP_EXPANSION_MODEAIV # 内存管理 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONFexpandable_segments:True export TASK_QUEUE_ENABLE1 # 并行优化 export OMP_PROC_BINDfalse export OMP_NUM_THREADS100 # vLLM配置 export VLLM_USE_V11 # 启用V1架构 export VLLM_LOGGING_LEVELWARNING踩坑提醒:HCCL_SOCKET_IFNAME一定要设对网卡,不然跨机通信直接断HCCL_CONNECT_TIMEOUT设7200秒是因为模型加载慢,默认值会超时3.3 主节点启动(Node 0)假设主节点IP是10.226.72.51,在主节点容器内执行这串命令参数有点多主要是为了压榨性能vllm serve /models/DeepSeek-R1-0528-W8A8 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --trust-remote-code \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --no-enable-prefix-caching \ --max-model-len 8192 \ --max-num-batched-tokens 8192 \ --max-num-seqs 256 \ --data-parallel-size 2 \ --data-parallel-size-local 1 \ --data-parallel-address 10.226.72.51 \ --data-parallel-rpc-port 13389 \ --tensor-parallel-size 8 \ --block-size 128 \ --seed 1024 \ --enable-expert-parallel \ --quantization ascend \ --additional-config {ascend_scheduler_config:{enabled:false},torchair_graph_config:{enabled:true}}参数解读:--data-parallel-size 2:数据并行度2,对应2台机器--tensor-parallel-size 8:张量并行度8,单机8卡做模型切分--enable-expert-parallel:MoE专家并行,必须开启--gpu-memory-utilization 0.9:显存利用率90%,留10%给临时变量--no-enable-prefix-caching:关闭前缀缓存,避免显存碎片化torchair_graph_config:启用图编译优化,能再提速10%左右3.4 副节点启动(Node 1)主节点那边敲完回车赶紧来副节点跑这行不用等主节点 Readyvllm serve /models/DeepSeek-R1-0528-W8A8 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --trust-remote-code \ --headless \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --no-enable-prefix-caching \ --max-model-len 8192 \ --max-num-batched-tokens 8192 \ --max-num-seqs 256 \ --data-parallel-size 2 \ --data-parallel-size-local 1 \ --data-parallel-start-rank 1 \ --data-parallel-address 10.226.72.51 \ --data-parallel-rpc-port 13389 \ --tensor-parallel-size 8 \ --block-size 128 \ --seed 1024 \ --enable-expert-parallel \ --quantization ascend \ --additional-config {ascend_scheduler_config:{enabled:false},torchair_graph_config:{enabled:true}}哪怕只改错一个字符都跑不通这里重点看()()多了--headless副节点只要干活就行不需要对外提供 API 接口。--data-parallel-start-rank 1告诉它是二当家Rank 1不是老大。四、验证与测试4.1 快速验证盯着主节点日志直到看到Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000说明服务稳了。发个请求试探一下()curl -H Content-Type: application/json \ -X POST http://10.226.72.51:8000/v1/chat/completions \ -d { model: /models/DeepSeek-R1-0528-W8A8, messages: [{role: user, content: 解释一下量子纠缠}], max_tokens: 100, stream: false }如果第一次请求卡顿了几十秒别慌那是图编译在预热。之后你会收到一段很溜的 JSON 返回结果显示帮我我返回如下json格式量子纠缠是量子力学中的一种现象指两个或多个粒子之间存在一种特殊的关联使得它们的量子状态不能被分别描述而只能作为一个整体来描述即使这些粒子在空间上相距遥远。这种关联是超距的似乎违反了局域性原理但这是量子世界的基本特性之一。出来的结果还是十分正确的条理清晰可读。4.2 性能基准测试用昇腾自带的ais-bench工具跑benchmark首先第一步安装ais-bench 执行命令pip install ais-bench安装截图如下然后需要测试吞吐量ais-bench --model http://10.226.72.51:8000 \ --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \ --num-prompts 1000 \ --request-rate 10测试结果如下首token延迟:约180ms(FP16是150ms,在可接受范围)生成速度:约45 tokens/s/用户(256并发下)吞吐量:峰值11500 tokens/s(双机16卡)五、常见问题Q: 启动直接崩报**HCCL init failed**A:99% 是网卡名配错了别想当然填eth0老老实实进容器用ifconfig看一眼真实的网卡名字。Q: 跑着跑着 OOM显存溢出了A:咱们这参数规模是在显存边缘试探。试着把--gpu-memory-utilization降到 0.85或者把--max-model-len砍一刀。Q: 回复的质量感觉有点傻A:确认下你下的模型是不是官方 ModelScope 那个 W8A8 版本。如果是自己瞎量化的精度崩了很正常。Q: 以后怎么升级A:vLLM-Ascend 这个项目还在快速迭代盯着官方仓库基本上一个季度会有一个大版本更新。六、总结把一个千亿级的 MoE 模型硬塞进两台服务器里还要保证它跑得快、答得对这事儿放在一年前都不敢想。对比国外同类方案,昇腾硬件的性价比优势明显,特别适合预算有限但又想用顶级模型的团队。后续我们会继续测试更长的上下文长度(32K)和专家并行的优化空间,有新进展会同步更新注明昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。