华为HuaKun AT800服务器本地化模型部署

Saturn · 2026-07-23T16:21:00+08:00

Qwen3 本地部署服务器：HuaKun AT800 (Model 3000) / Atlas 300I Duo / Ascend 310P3归档日期：2026-07-07状态：Qwen3-32B-W8A8SC 已成功部署，并通过 /v1/models、/health 验证；公网暴露方案已设计（待实施）1. 硬件与环境项目 |规格 |服务器 |HuaKun AT800 (Model 3000) |CPU |鲲鹏920 (ARM64 / aarch64) |NPU |2×Atlas 300I Duo = 4×Ascend 310P3 |NPU 显存 |合计约 192GB（每卡约 48GB） |OS |Ubuntu 22.04.5 LTS，内核 5.15.0-185-generic |推理框架 |vLLM-Ascend v0.22.1rc1-310p |工作目录 |/mnt/data/mindie |模型服务器内网IP |192.168.15.201 |已验证模型 |Qwen3-8B-W8A8SC (TP1)、Qwen3-32B-W8A8SC (TP4) |显存硬约束（重要）- 235B 系列：W8A8 也需 ≈235GB > 192GB → 跑不了；BF16 需 ≈470GB。- 32B：W8A8SC ≈32GB 权重，必须用 TP=4 占满 4 卡。- 8B/14B：W8A8SC 单卡(48GB)可放下，TP=1。2. 经验教训（踩坑总结）- MindIE 2.2.RC1 不支持 Qwen3：ATB 后端报 ExecutorInstanceInit failed，根因是架构不兼容。→ 改用 vLLM-Ascend。- transformers 自建 API 不稳定：310P 上遇 libhccl.so 缺失 + 预热卡死。→ 放弃。- 310P 不支持 triton/triton-ascend：启动 vLLM 前必须 pip uninstall -y triton-ascend triton，否则异常。- 310P 不能依赖 max-model-len 自动探测：注意力掩码为 [max_len, max_len]（float16），O(max_len²) 会 OOM。必须显式设置（如 16384 / 20480）。- TP>1 时图模式受限：310P 硬件事件ID资源限制，TP>1 只能捕获 2 个图（如 32B 用 cudagraph_capture_sizes: [16,32]）；TP=1 无此限制。- 权重必须用专用量化版：Eco-Tech/*-w8a8sc-310-vllm（310P 优化），不是通用 HuggingFace 权重。- 公网暴露必须加 API Key：vLLM 默认无鉴权，裸奔=任何人烧你 GPU。- docker-compose 中 $LD_LIBRARY_PATH 会被宿主展开为空：用 start.sh 脚本规避变量展开问题。3. 驱动 / 固件安装（已完成，记录备查）版本：driver 24.1.1.3、firmware 7.5.0.9.220、配套 CANN 8.3.RC2（MindIE 2.2.RC1 需 CANN 8.3.RC2，非 9.0）3.1 安装步骤```1) 建运行用户（全新安装必须先建）groupadd HwHiAiUseruseradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash2) 编译依赖apt install -y gcc make dkms linux-headers-$(uname -r)3) 安装顺序：先驱动后固件（升级才反过来）./Ascend-hdk-310p-npu-driver_24.1.1.3_linux-aarch64.run --full./Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.5.0.9.220.run --full```3.2 安装期踩坑与修复- DKMS 编译失败（MIN 宏重定义 + -Werror）：改源码目录 /usr/src/davinci_ascend-1.0/vascend_drv/kvmdt.c 第 59 行，用 #ifndef MIN ... #endif 包裹；并清除 -Werror：find /usr/src/davinci_ascend-1.0/ -name 'Makefile' -exec sed -i 's/-Werror//g' {} +- 动态库路径：运行库在 /usr/local/Ascend/driver/lib64/driver/，配置/etc/ld.so.conf.d/ascend.conf（含 driver/lib64、common、driver 三行）后 ldconfig。- 内核模块名是 drv_vascend（非 DKMS 包名）：depmod -a; modprobe drv_vascend- 大页内存（重启后丢失会致进程被 kill）：echo 32768 > /proc/sys/vm/nr_hugepages，持久化 echo "vm.nr_hugepages = 32768" > /etc/sysctl.d/99-ascend.conf3.3 验证```npu-smi info # 4 颗 310P3 全部 OK，驱动 24.1.1.3 4. vLLM-Ascend 部署 Qwen3-32B（当前生产配置） 4.1 目录结构``` /mnt/data/mindie/ ├── models/ │ └── Qwen3-32B-W8A8SC/ # 模型权重（只读） │ └── TP4/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm-tp4/ └── vllm/ # 部署文件 ├── start_vllm.sh └── docker-compose.yml ```4.2 下载权重``` modelscope download --model Eco-Tech/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm \ --local_dir /mnt/data/mindie/models/Qwen3-32B-W8A8SC ```4.3 start_vllm.sh``` #!/bin/bash pip uninstall -y triton-ascend triton 2>/dev/null vllm serve /models/Qwen3-32B-W8A8SC/TP4/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm-tp4 \ --host 0.0.0.0 --port 8080 --tensor-parallel-size 4 \ --gpu_memory_utilization 0.90 --max_num_seqs 32 \ --served_model_name qwen --dtype float16 \ --additional-config '{"ascend_compilation_config": {"fuse_norm_quant": false}}' \ --compilation-config '{"cudagraph_mode": "FULL_DECODE_ONLY", "cudagraph_capture_sizes": [16,32]}' \ --quantization ascend --max_model_len 20480 \ --no-enable-prefix-caching --load_format sharded_state ```4.4 docker-compose.yml``` services: vllm: image: quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.22.1rc1-310p container_name: vllm-qwen32b network_mode: host restart: unless-stopped shm_size: 10g ulimits: nofile: 65536 devices: - /dev/davinci0 - /dev/davinci1 - /dev/davinci2 - /dev/davinci3 - /dev/davinci_manager - /dev/devmm_svm - /dev/hisi_hdc volumes: - /mnt/data/mindie/models:/models:ro - /mnt/data/mindie/vllm/start_vllm.sh:/start.sh:ro - /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi:ro - /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi:ro - /usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64:ro - /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info:ro - /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info:ro - /root/.cache:/root/.cache environment: - ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 cap_add: - SYS_ADMIN command: bash /start.sh ```4.5 启动与验证``` cd /mnt/data/mindie/vllm docker compose down # 停掉占 davinci0 的旧 8B 容器 docker compose up -d # 等日志 Application startup complete. curl http://localhost:8080/health curl http://localhost:8080/v1/models # 应返回 id=qwen, max_model_len=204805. 公网访问配置（可选，待实施）拓扑：公网IP:9666 →(NAT 固定)→ 192.168.11.251:9666 →(需 relay)→ 192.168.11.201:80805.1 在 251 上做 TCP 转发（nginx stream，推荐）```/etc/nginx/conf.d/qwen_relay.conf (顶层 stream，不在 http{} 内)stream { server { listen 9666; proxy_pass 192.168.11.201:8080; proxy_connect_timeout 5s; proxy_timeout 3600s; }}``````nginx -t && systemctl reload nginx```5.2 加 API Key（公网必做）在 start_vllm.sh 的 vllm serve 前加：```export VLLM_API_KEY="自己设一段长随机串"``重启容器后，客户端请求需带 Authorization: Bearer `。5.3 公网调用验证```curl https:// :9666/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer 你的密钥" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"qwen","messages":[{"role":"user","content":"你好"}], "max_completion_tokens":128,"

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Saturn2026-07-23
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Qwen3 本地部署
服务器：HuaKun AT800 (Model 3000) / Atlas 300I Duo / Ascend 310P3
归档日期：2026-07-07
状态：Qwen3-32B-W8A8SC 已成功部署，并通过 /v1/models、/health 验证；公网暴露方案已设计（待实施）
1. 硬件与环境
项目 |
规格 |
服务器 |
HuaKun AT800 (Model 3000) |
CPU |
鲲鹏920 (ARM64 / aarch64) |
NPU |
2×Atlas 300I Duo = 4×Ascend 310P3 |
NPU 显存 |
合计约 192GB（每卡约 48GB） |
OS |
Ubuntu 22.04.5 LTS，内核 5.15.0-185-generic |
推理框架 |
vLLM-Ascend v0.22.1rc1-310p |
工作目录 |
/mnt/data/mindie |
模型服务器内网IP |
192.168.15.201 |
已验证模型 |
Qwen3-8B-W8A8SC (TP1)、Qwen3-32B-W8A8SC (TP4) |
显存硬约束（重要）
- 235B 系列：W8A8 也需 ≈235GB > 192GB → 跑不了；BF16 需 ≈470GB。
- 32B：W8A8SC ≈32GB 权重，必须用 TP=4 占满 4 卡。
- 8B/14B：W8A8SC 单卡(48GB)可放下，TP=1。
2. 经验教训（踩坑总结）
- MindIE 2.2.RC1 不支持 Qwen3：ATB 后端报 ExecutorInstanceInit failed，根因是架构不兼容。→ 改用 vLLM-Ascend。
- transformers 自建 API 不稳定：310P 上遇 libhccl.so 缺失 + 预热卡死。→ 放弃。
- 310P 不支持 triton/triton-ascend：启动 vLLM 前必须 pip uninstall -y triton-ascend triton，否则异常。
- 310P 不能依赖 max-model-len 自动探测：注意力掩码为 [max_len, max_len]（float16），O(max_len²) 会 OOM。必须显式设置（如 16384 / 20480）。
- TP>1 时图模式受限：310P 硬件事件ID资源限制，TP>1 只能捕获 2 个图（如 32B 用 cudagraph_capture_sizes: [16,32]）；TP=1 无此限制。
- 权重必须用专用量化版：Eco-Tech/*-w8a8sc-310-vllm（310P 优化），不是通用 HuggingFace 权重。
- 公网暴露必须加 API Key：vLLM 默认无鉴权，裸奔=任何人烧你 GPU。
- docker-compose 中 $LD_LIBRARY_PATH 会被宿主展开为空：用 start.sh 脚本规避变量展开问题。
3. 驱动 / 固件安装（已完成，记录备查）
版本：driver 24.1.1.3、firmware 7.5.0.9.220、配套 CANN 8.3.RC2
（MindIE 2.2.RC1 需 CANN 8.3.RC2，非 9.0）
3.1 安装步骤```
1) 建运行用户（全新安装必须先建）
groupadd HwHiAiUser
useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash
2) 编译依赖
apt install -y gcc make dkms linux-headers-$(uname -r)
3) 安装顺序：先驱动后固件（升级才反过来）
./Ascend-hdk-310p-npu-driver_24.1.1.3_linux-aarch64.run --full
./Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.5.0.9.220.run --full
```3.2 安装期踩坑与修复
- DKMS 编译失败（MIN 宏重定义 + -Werror）：
改源码目录 /usr/src/davinci_ascend-1.0/vascend_drv/kvmdt.c 第 59 行，用 #ifndef MIN ... #endif 包裹；
并清除 -Werror：find /usr/src/davinci_ascend-1.0/ -name 'Makefile' -exec sed -i 's/-Werror//g' {} +
- 动态库路径：运行库在 /usr/local/Ascend/driver/lib64/driver/，配置
/etc/ld.so.conf.d/ascend.conf（含 driver/lib64、common、driver 三行）后 ldconfig。
- 内核模块名是 drv_vascend（非 DKMS 包名）：depmod -a; modprobe drv_vascend
- 大页内存（重启后丢失会致进程被 kill）：
echo 32768 > /proc/sys/vm/nr_hugepages，持久化 echo "vm.nr_hugepages = 32768" > /etc/sysctl.d/99-ascend.conf
3.3 验证```
npu-smi info # 4 颗 310P3 全部 OK，驱动 24.1.1.3
```
4. vLLM-Ascend 部署 Qwen3-32B（当前生产配置）

4.1 目录结构```
/mnt/data/mindie/
├── models/
│   └── Qwen3-32B-W8A8SC/          # 模型权重（只读）
│       └── TP4/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm-tp4/
└── vllm/                          # 部署文件
    ├── start_vllm.sh
    └── docker-compose.yml
```4.2 下载权重```
modelscope download --model Eco-Tech/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm \
  --local_dir /mnt/data/mindie/models/Qwen3-32B-W8A8SC
```4.3 start_vllm.sh```
#!/bin/bash
pip uninstall -y triton-ascend triton 2>/dev/null
vllm serve /models/Qwen3-32B-W8A8SC/TP4/Qwen3-32B-w8a8sc-310-vllm-tp4 \
    --host 0.0.0.0 --port 8080 --tensor-parallel-size 4 \
    --gpu_memory_utilization 0.90 --max_num_seqs 32 \
    --served_model_name qwen --dtype float16 \
    --additional-config '{"ascend_compilation_config": {"fuse_norm_quant": false}}' \
    --compilation-config '{"cudagraph_mode": "FULL_DECODE_ONLY", "cudagraph_capture_sizes": [16,32]}' \
    --quantization ascend --max_model_len 20480 \
    --no-enable-prefix-caching --load_format sharded_state
```4.4 docker-compose.yml```
services:
  vllm:
    image: quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.22.1rc1-310p
    container_name: vllm-qwen32b
    network_mode: host
    restart: unless-stopped
    shm_size: 10g
    ulimits:
      nofile: 65536
    devices:
      - /dev/davinci0
      - /dev/davinci1
      - /dev/davinci2
      - /dev/davinci3
      - /dev/davinci_manager
      - /dev/devmm_svm
      - /dev/hisi_hdc
    volumes:
      - /mnt/data/mindie/models:/models:ro
      - /mnt/data/mindie/vllm/start_vllm.sh:/start.sh:ro
      - /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi:ro
      - /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi:ro
      - /usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64:ro
      - /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info:ro
      - /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info:ro
      - /root/.cache:/root/.cache
    environment:
      - ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
    cap_add:
      - SYS_ADMIN
    command: bash /start.sh
```4.5 启动与验证```
cd /mnt/data/mindie/vllm
docker compose down          # 停掉占 davinci0 的旧 8B 容器
docker compose up -d
# 等日志 Application startup complete.
curl http://localhost:8080/health
curl http://localhost:8080/v1/models     # 应返回 id=qwen, max_model_len=20480
```
5. 公网访问配置（可选，待实施）
拓扑：公网IP:9666 →(NAT 固定)→ 192.168.11.251:9666 →(需 relay)→ 192.168.11.201:8080
5.1 在 251 上做 TCP 转发（nginx stream，推荐）```
/etc/nginx/conf.d/qwen_relay.conf (顶层 stream，不在 http{} 内)
stream {
server {
listen 9666;
proxy_pass 192.168.11.201:8080;
proxy_connect_timeout 5s;
proxy_timeout 3600s;
}
}
``````
nginx -t && systemctl reload nginx
```5.2 加 API Key（公网必做）
在 start_vllm.sh 的 vllm serve 前加：```
export VLLM_API_KEY="自己设一段长随机串"
``重启容器后，客户端请求需带 Authorization: Bearer <key>`。
5.3 公网调用验证```
curl https://<公网IP>:9666/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],
"max_completion_tokens":128,"chat_template_kwargs":{"enable_thinking":false}}'
```
6. 常用命令速查

用途 |
命令 |

NPU 状态 |
`npu-smi info` |

NPU 重置 |
`npu-smi set -t reset -i 1 -c 0` |

启服务 |
`cd /mnt/data/mindie/vllm && docker compose up -d` |

停服务 |
`docker compose down` |

看日志 |
`docker logs -f vllm-qwen32b` |

健康检查 |
`curl http://localhost:8080/health` |

列模型 |
`curl http://localhost:8080/v1/models` |

续写测试 |
`curl .../v1/completions -d '{"prompt":"...","max_completion_tokens":64}'` |

---

7. 故障排查

- **OOM / 启动即崩**：检查 `max_model_len` 是否显式设置；降低 `--gpu_memory_utilization`。

- **图模式报错（TP>1）**：确认 `cudagraph_capture_sizes` 只用 [16,32]，不要列更多。

- **triton 相关异常**：`pip uninstall -y triton-ascend triton` 后重启容器。

- **进程被 kill（重启后）**：检查 hugepages 是否持久化（`sysctl vm.nr_hugepages`）。

- **8B 与 32B 容器冲突**：两者都占 davinci0，必须 `docker compose down` 旧的再起新的。

- **NPU 看不到**：`ls /dev/davinci*`；确认 `modprobe drv_vascend` 且 `npu-smi` 正常。
```
主楼
深入交流2026-07-23
11436
这种玩意使用效果如何？能跟上现在大模型的速度吗？
花这么多钱，要是性能跟不上，这。。。不白花钱么
#1
Elon12026-07-23
24171
感觉比不上一张pro6000啊，跑这么小的模型
#2
Saturn2026-07-23
29207
有的场景中涉及到大模型的小范围使用,是必须要本地化的,大模型本来就是各有各的用处的,就看怎么选择.^-^
#3
深入交流2026-07-23
11436
我觉得。。这得花不少钱，跑个32B，妥妥被坑
#4
okf2026-07-23
35443
这个不能跑大一点参数的模型吗？感觉杀鸡用牛刀了
#5
GPLer-linuxdo2026-07-23
5806
之前 Qwen2.5 时代试过 32B 密集模型，非常非常慢
话说为啥不跑 Qwen3 30B 的 MoE
#6
岁月如歌2026-07-23
74961
先收藏，最近项目也要准备搞本地化部署大模型
#7
Yusheng2026-07-23
20668
之前有华为的人问过我要不要测测华为的gpt，但是我当时去看了华为的模型社区，感觉部署起来不够方便，而且似乎有很多奇奇怪怪的bug。今天看完佬友写的文章，看着应该是他们优化了部署。
#8
开心带带2026-07-23
27796
部署千问3需要这么专业的卡么。。。。。
#9
BryanTree2026-07-23
63615
有点好奇推理速度, 能有多少token/s
#10
Saturn2026-07-23
29207
^-^ 这样的话单卡就可以跑,后面有机会试一下,感谢佬友
#11
meteora626-linuxdo2026-07-23
18621
价格也比不上，310P3单卡几千块，二手三四千 pro6000 二手7w都不一定买得到
#12
fei2026-07-23
62639
一样，我是一台五卡310p的服务器，4卡部署的 qwen3.5 35BA3B 量化版本，单卡部署的embedding
#13
Yukwai2026-07-23
23655
佬测过并发吗我现在有个客户也在搞国产化部署我还不知道怎么给他报方案呢没用过华为这套啊 ^-^
#14
fei2026-07-23
62639
25左右吧，但是慢，做业务只能异步做，上下文只能 4k，8k幻觉就严重了
#15

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