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enginex-ascend-910-vllm
运行于【昇腾-910】系列算力卡的【文本生成】引擎,基于 vLLM 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 RC Version: git.modelhub.org.cn:9443/enginex-ascend/vllm-ascend:v0.10.0rc1
总览
vLLM 昇腾插件 (vllm-ascend) 是一个由社区维护的让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。
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:
- Python >= 3.9, < 3.12
- CANN >= 8.2.rc1 (Ascend HDK 版本参考这里)
- PyTorch >= 2.7.1, torch-npu >= 2.7.1.dev20250724
- vLLM (与vllm-ascend版本一致)
QuickStart
1、从 modelscope上下载支持的模型,例如 Qwen/Qwen3-8B
modelscope download --model Qwen/Qwen3-8B README.md --local_dir ./model
2、使用Dockerfile生成镜像 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 使用 Dockerfile 生成 镜像
docker build -f Dockerfile -t ascend-vllm:dev .
3、启动docker
docker run -it --rm \
-p 10086:80 \
--name test-ascend-my-1 \
-v `pwd`:/host \
-e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=1 \
--device /dev/davinci1:/dev/davinci0 \
--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 \
ascend-vllm:dev \
vllm serve /model --served-model-name qwen3-8b --max-model-len 4096
4、测试服务
curl -X POST http://localhost:10086/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
"stream": true
}'
开始使用
推荐您使用以下版本快速开始使用:
| Version | Release type | Doc |
|---|---|---|
| v0.10.1rc1 | 最新RC版本 | 请查看快速开始和安装指南了解更多 |
| v0.9.1 | 最新正式/稳定版本 | 快速开始 and 安装指南了解更多 |
Description
运行于【昇腾-910B4】系列算力卡的【文本生成】引擎,基于 vLLM 引擎进行架构特别适配优化,支持 Qwen、DeepSeek、Llama 等最新开源模型
Languages
Python
94.3%
C++
4.3%
Shell
1.1%
CMake
0.2%