场景介绍

方案概览

本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

约束限制

本方案目前仅适用于部分企业客户。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。
仅支持FP16和BF16数据类型推理。
本案例仅支持在专属资源池上运行。
专属资源池驱动版本要求23.0.6。
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。

支持的模型列表和权重文件

本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。

表1 支持的模型列表和权重获取地址
序号	模型名称	是否支持fp16/bf16推理	是否支持W4A16量化	是否支持W8A8量化	是否支持W8A16量化	是否支持 kv-cache-int8量化	开源权重获取地址
1	llama-7b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b
2	llama-13b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/huggyllama/llama-13b
3	llama-65b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/huggyllama/llama-65b
4	llama2-7b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
5	llama2-13b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
6	llama2-70b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐)
7	llama3-8b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
8	llama3-70b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
9	yi-6b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat
10	yi-9b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/01-ai/Yi-9B
11	yi-34b	√	√	√	√	√	https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat
12	deepseek-llm-7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat
13	deepseek-coder-33b-instruct	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct
14	deepseek-llm-67b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat
15	qwen-7b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat
16	qwen-14b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat
17	qwen-72b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat
18	qwen1.5-0.5b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat
19	qwen1.5-7b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
20	qwen1.5-1.8b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat
21	qwen1.5-14b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat
22	qwen1.5-32b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B/tree/main
23	qwen1.5-72b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat
24	qwen1.5-110b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat
25	qwen2-0.5b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct
26	qwen2-1.5b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct
27	qwen2-7b	√	√	x	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
28	qwen2-72b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct
29	qwen2.5-0.5b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
30	qwen2.5-1.5b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
31	qwen2.5-3b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
32	qwen2.5-7b	√	√	x	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
33	qwen2.5-14b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
34	qwen2.5-32b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
35	qwen2.5-72b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
36	baichuan2-7b	√	x	x	√	x	https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat
37	baichuan2-13b	√	x	x	√	x	https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat
38	gemma-2b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/google/gemma-2b
39	gemma-7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/google/gemma-7b
40	chatglm2-6b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
41	chatglm3-6b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
42	glm-4-9b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat
43	mistral-7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1
44	mixtral-8x7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
45	falcon-11b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/tiiuae/falcon-11B/tree/main
46	qwen2-57b-a14b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct
47	llama3.1-8b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
48	llama3.1-70b	√	√	√	√	x	https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
49	llama-3.1-405B	√	√	x	x	x	https://huggingface.co/hugging-quants/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4
50	llama-3.2-1B	√	x	x	x	x	Llama-3.2-1B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn)
51	llama-3.2-3B	√	x	x	x	x	Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn)
52	llava-1.5-7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf/tree/main
53	llava-1.5-13b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-13b-hf/tree/main
54	llava-v1.6-7b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-vicuna-7b-hf/tree/main
55	llava-v1.6-13b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-vicuna-13b-hf/tree/main
56	llava-v1.6-34b	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-34b-hf/tree/main
57	internvl2-8B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main
58	internvl2-26B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main
59	internvl2-40B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-40B/tree/main
60	internVL2-Llama3-76B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-Llama3-76B/tree/main
61	MiniCPM-v2.6	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6/tree/main
62	deepseek-v2-236b	x	x	√	x	x	https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2
63	deepseek-v2-lite-16b	√	x	√	x	x	https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite
64	qwen2-vl-2B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main
65	qwen2-vl-7B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/tree/main
66	qwen2-vl-72B	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct/tree/main
67	qwen-vl	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL
68	qwen-vl-chat	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat
69	MiniCPM-v2	√	x	x	x	x	https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb.contiguous() #新增 posemb = F.interpolate(posemb, size=new_size, mode=interpolation, antialias=antialias)

各模型支持的卡数请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明章节。

操作流程

图1 操作流程图

表2 操作任务流程说明
阶段	任务	说明
准备工作	准备资源	本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。
	准备权重	准备对应模型的权重文件。
	准备代码	准备AscendCloud-6.3.911-xxx.zip。
	准备镜像	准备推理模型适用的容器镜像。
	准备Notebook	本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
部署推理服务	在Notebook调试环境中部署推理服务	介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。
部署推理服务	在推理生产环境中部署推理服务	介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。

父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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