推理入门:一键完成Qwen3-32B模型部署
场景介绍
为了降低用户的使用门槛,增强用户体验,ModelArts控制台推出了一键部署案例,ModelArts提供丰富的开源模型及推理框架,可通过简单表单配置,快速开启模型部署。
本案例以Ascend-vLLM框架一键部署Qwen3-32B模型为例,介绍ModelArts一键部署服务并调用的全流程。
计费影响
部署推理服务时公共资源池按使用计算资源的用量计费,专属资源池的费用已在购买时支付,部署服务不再收费。
前提条件
已完成华为云账号注册、实名认证及相关权限授权。具体操作,请参见一、前置准备:账号与权限。
约束限制
仅“西南-贵阳一”的控制台新版页面区域支持一键部署。
推理超时时间限制:发送请求后等待系统返回首Token结果的最长等待时间,输入值必须在1到1200之间,单位秒,超过该时间仍未收到回复,请求将被自动终止。流式传输场景下,每次收到请求响应时,会重新刷新该超时时间,但系统端到端响应超时时间固定为 3600 秒。
服务部署
- 在ModelArts管理控制台“快速入门”页面,选择“Qwen3-32B”,单击“部署”进入“创建服务”页面。
- 在“创建服务”页面按表1配置参数,单击“确定”。
表1 一键部署在线服务参数说明 参数
说明
本案例推荐值
模型
一键部署支持预置模型部署。
默认值“Qwen3-32B”
服务名称
在线服务的名称,用于标识和管理在线服务。请按照界面提示规则填写。支持1-64个字符,可以包含字母、汉字、数字、连字符和下划线。
service-test
推理框架
Ascend-vLLM是一个专为华为昇腾(Ascend)NPU(神经网络处理单元)设计的高性能推理插件,它允许主流的大语言模型(LLM)在昇腾硬件上高效运行。旨在将vLLM的高性能推理能力扩展到华为昇腾AI处理器上。它通过解耦vLLM的核心架构与硬件后端,实现了对昇腾NPU的无缝支持,从而为国产化算力集群提供了强大的大模型推理解决方案。
核心特性与优势
- 高性能推理:利用昇腾NPU在FP16/BF16混合精度计算上的强劲性能,提供高吞吐量的LLM推理服务。
- 兼容主流模型:支持在昇腾硬件上运行多种主流的大语言模型与多模态架构。
默认值“Ascend-vLLM”
资源池类型
一键部署在线服务支持使用公共资源池和专属资源池。
- 公共资源池
部署在线服务使用公共资源池。公共资源池提供公共的计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。公共资源池经济灵活,适用于开发测试等场景。
选择公共资源池部署时,由于资源有限,可能会出现资源余量不够的场景,请排队等待。
- 专属资源池
部署在线服务使用专属资源池。专属资源池不与其他用户共享,资源更可控。核心生产业务推荐选用专属资源池,以获得独占资源保障。
选择专属资源池需提前创建专属资源池,详情请见创建专属资源池。
公共资源池
资源池
当资源池类型选择“专属资源池”时,单击“选择专属资源池”,在专属资源池规格中选择对应的规格进行使用,单击“确定”。暂不支持选择创建了逻辑子池的物理池。
具体规格要求2 * Snt9b3。
本案例不涉及。
实例规格
选择在线服务实例的硬件资源配置。
使用默认值。具体以控制台界面为准。
自动停止
勾选后,需设置服务自动停止时间,默认为1小时,设置时长最多为24小时。
开启后,当服务运行时开始计时,运行时间超出您预设的时长,它将自动停止运行。
在线服务部署后,可在控制台“模型推理>在线推理”页面单击更多>设置自动停止,重新设置自动停止。
勾选,默认值“1小时”。
- 在对话框中确认计费影响, 单击“确定”。
部署完成后,在ModelArts管理控制台“模型推理>在线推理”页面,查看服务的基本情况。
在线推理列表中,刚部署的服务“状态”为“部署中”,当在线服务的“状态”变为“运行中”时,表示服务部署完成。
创建API KEY并绑定在线服务
当前一键部署的服务默认使用API KEY鉴权,您需要创建您自己的API KEY,绑定这个预置服务。
- 在ModelArts管理控制台“模型推理 > 在线推理”页面,单击“API Key授权管理”,切换到“API Key授权管理”页签。
- 单击“创建”,在“创建API Key”弹框中,填写API KEY信息,授权范围选择“指定在线服务”,单击“确定”。
创建API KEY后自动下载API Key,后续暂不支持手动下载,请妥善保管。
如果授权范围选择“全部在线服务”,无需执行后面的绑定服务操作。
- 单击API KEY操作列的“绑定”。
- 在“绑定服务”弹框中,勾选服务部署创建的服务,单击“确定”。
在线调试服务
- 在ModelArts管理控制台“模型推理 > 在线推理”页面,单击已部署完成的服务,进入详情页。
- 切换到“预测”页签,填写请求参数:
- 对话接口:需要在已有的URL后添加/v1/chat/completions。
- Headers:添加请求头。键使用默认值“Authorization”,值默认值中的API Key替换为创建API KEY并绑定在线服务中保存的API Key值。或删除Authorization键值对,无需做其他配置,系统将自动切换为IAM Token认证。
- Body选择“raw”,请求样例如下:
{ "model": "qwen3_32b", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "你好"} ] }
服务调用
获取访问地址和API Key
本文部署时默认使用了共享网关。部署完成后,可以在服务详情页获取调用所需的访问地址和Token。
- 在线服务调用地址:在ModelArts管理控制台“模型推理>在线推理”页面,单击已部署完成的服务,进入详情页,获取服务的“公网调用URL”。
- 模型接口:Qwen3-32B模型的模型接口为/v1/chat/completions。
- 获取API Key:创建API KEY并绑定在线服务中保存的API Key值。
使用Curl或Python进行调用
示例代码如下。
在线服务调用地址为“公网调用URL+模型接口”。
示例代码中的API_KEY需要替换为自己已获取的API Key。
import requests
import json
if __name__ == '__main__':
url = "https://***/v2/infer/***/v1/chat/completions" # 在线服务的调用地址=公网调用URL+模型接口
api_key = "API_KEY" # 把API_KEY替换成已获取的API Key
# Send request.
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {api_key}'
}
data = {
"model": "qwen3_32b", # model参数
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)
# Print result.
print(response.status_code)
print(response.text)
curl -X POST "https://***/v2/infer/***/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen3_32b",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}'
停止或删除服务
本案例使用公共资源池创建在线服务,基于服务时长计费。当您不需要使用服务时请停止或删除服务,以免继续扣费。
相关文档
更多推理部署功能请见推理部署。