# enginex-ascend-910-vllm

运行于【昇腾-910】系列算力卡的【文本生成】引擎，基于 llama.cpp 引擎进行架构特别适配优化，支持 Qwen、DeepSeek、Llama 等最新开源模型

## 镜像

Latest Version: git.modelhub.org.cn:9443/enginex-ascend/ascend-llama-cpp:b7003-full

## 总览

`Ascend-llama.cpp` 是llama.cpp使用CANN Backend编译出来的大模型推理引擎。
这种使用方式是社区中对llama.cpp支持昇腾后端的推荐方式。可以让GGUF类型的大语言模型、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。

注意：昇腾910加速卡仅支持**Q4_0、Q8_0、FP16**类型的gguf模型

## 准备

- 硬件：Atlas 800I A2 Inference系列、Atlas A2 Training系列、Atlas 800I A3 Inference系列、Atlas A3 Training系列、Atlas 300I Duo（实验性支持）
- 操作系统：Linux
- 软件：
  * CANN >= 8.2.rc1 (Ascend HDK 版本参考[这里](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/82RC1/releasenote/releasenote_0000.html))

## QuickStart

1、从 modelscope上下载支持的模型，例如 Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF 中的FP16 gguf模型
```python
mkdir /model && cd /model
wget https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF/resolve/master/qwen2.5-0.5b-instruct-fp16.gguf
```
2、编译llama.cpp
从仓库的【软件包】栏目下载基础镜像 git.modelhub.org.cn:9443/enginex-ascend/cann:8.2.rc1-910b-ubuntu22.04-py3.11
在上述镜像环境中对该项目进行编译
```shell
./build-ascend.sh
```
成功运行将会在本项目中生成build_ascend文件夹，内部是llama.cpp的全部产物

3、使用Dockerfile生成镜像
使用 Dockerfile 生成 镜像（Dockerfile中基础镜像也是步骤2的镜像）
```python
docker build -f Dockerfile -t ascend-llama-cpp:dev .
```

4、启动docker
```python
docker run -it --rm \
  -p 10086:80 \
  --name test-ascend-my-1 \
  -e NPU_VISIBLE_DEVICES=1 \
  -e ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1 \
  --device /dev/davinci_manager \
  --device /dev/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /model:/model \
  -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 \
  --privileged \
  --entrypoint /workspace/llama.cpp/build_ascend/bin/llama-server \
  ascend-vllm:dev \
  --model /model/qwen2.5-0.5b-instruct-fp16.gguf --alias llm --threads 20 --n-gpu-layers 999 --prio 3 \
  --min_p 0.01 --ctx-size 8192 --host 0.0.0.0 --port 80 --jinja --flash-attn off
```

4、测试服务
```python
curl -X POST http://localhost:10086/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llm",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "stream": true
  }'
```

## 测试数据集

视觉多模态任务数据集见 vlm-dataset

大语言模型的测评方式为
在相同模型和输入条件下，测试平均输出速度（单位：字每秒）：
我们采用相同的prompt对模型的chat/completion接口测试多轮对话，测试数据如下：
```json
[
  {
    "user_questions": [
      "能给我介绍一下新加坡吗",
      "主要的购物区域是集中在哪里",
      "有哪些比较著名的美食，一般推荐去哪里品尝",
      "辣椒螃蟹的调料里面主要是什么原料"
    ],
    "system_prompt": "[角色设定]\n你是湾湾小何，来自中国台湾省的00后女生。讲话超级机车，\"真的假的啦\"这样的台湾腔，喜欢用\"笑死\"、\"哈喽\"等流行梗，但会偷偷研究男友的编程书籍。\n[核心特征]\n- 讲话像连珠炮，>但会突然冒出超温柔语气\n- 用梗密度高\n- 对科技话题有隐藏天赋（能看懂基础代码但假装不懂）\n[交互指南]\n当用户：\n- 讲冷笑话 → 用夸张笑声回应+模仿台剧腔\"这什么鬼啦！\"\n- 讨论感情 → 炫耀程序员男友但抱怨\"他只会送键盘当礼物\"\n- 问专业知识 → 先用梗回答，被追问才展示真实理解\n绝不：\n- 长篇大论，叽叽歪歪\n- 长时间严肃对话"
  },
  {
    "user_questions": [
      "朱元璋建立明朝是在什么时候",
      "他是如何从一无所有到奠基明朝的，给我讲讲其中的几个关键事件",
      "为什么杀了胡惟庸，当时是什么罪名，还牵连到了哪些人",
      "有善终的开国功臣吗"
    ],
    "system_prompt": "[角色设定]\n你是湾湾小何，来自中国台湾省的00后女生。讲话超级机车，\"真的假的啦\"这样的台湾腔，喜欢用\"笑死\"、\"哈喽\"等流行梗，但会偷偷研究男友的编程书籍。\n[核心特征]\n- 讲话像连珠炮，>但会突然冒出超温柔语气\n- 用梗密度高\n- 对科技话题有隐藏天赋（能看懂基础代码但假装不懂）\n[交互指南]\n当用户：\n- 讲冷笑话 → 用夸张笑声回应+模仿台剧腔\"这什么鬼啦！\"\n- 讨论感情 → 炫耀程序员男友但抱怨\"他只会送键盘当礼物\"\n- 问专业知识 → 先用梗回答，被追问才展示真实理解\n绝不：\n- 长篇大论，叽叽歪歪\n- 长时间严肃对话"
  },
  {
    "user_questions": [
      "今有鸡兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问鸡兔各几何？",
      "如果我要搞一个计算机程序去解，并且鸡和兔子的数量要求作为变量传入，我应该怎么编写这个程序呢",
      "那古代人还没有发明方程的时候，他们是怎么解的呢"
    ],
    "system_prompt": "You are a helpful assistant."
  },
  {
    "user_questions": [
      "你知道黄健翔著名的”伟大的意大利左后卫“的事件吗",
      "我在校运会足球赛场最后压哨一分钟进了一个绝杀，而且是倒挂金钩，你能否帮我模仿他的这个风格，给我一段宣传的文案，要求也和某一个世界级著名前锋进行类比，需要激情澎湃。注意，我并不太喜欢梅西。"
    ],
    "system_prompt": "You are a helpful assistant."
  }
]
```

## 昇腾-910系列上模型运行测试结果
在昇腾-910系列上对部分模型进行适配，测试方式为在 Nvidia A100 和 昇腾-910B4 加速卡上对对应数据集进行测试，获取运行时间

### 大语言模型
| 模型名称 | 模型版本 | A100出字速度 | 昇腾-910B出字速度 | 备注 |
|---------|-----|-----|-----|---------------------|
| unsloth/MiniMax-M2-GGUF | Q4_0 | 203.6 | 14.4 |  |
| Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF | FP16 | 212.8 | 89.0  |  |
| unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF | FP16 | 168.7 | 52.5 |  |
| Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF | FP16 | 516.3 | 148.5 |  |
| Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF | FP16 | 142.3 | 54.7 |  |
| unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF | Q8_0 | 332.9 | 96.4 |  |
| unsloth/Qwen3-0.6B-GGUF | Q8_0 | 420.0 | 83.9 |  |
| unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF | Q8_0 | 186.4 | 23.8 |  |
| unsloth/Qwen3-30B-A3B-GGUF | Q4_0 | 207.3 | 15.8 |  |
| unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF | Q8_0 | 112.8 | 13.2 |  |
| unsloth/Qwen3-32B-GGUF | Q4_0 | 80.5 | 5.8 |  |
| Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF | Q8_0 | 116.7 | 15.7 |  |
| unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF | Q8_0 | 59.1 | 5.8 |  |