【昇腾】单张48G Atlas 300I Duo推理卡MindIE+WebUI方式跑14B大语言模型_20250817

发布于：2025-08-18 ⋅ 阅读:(14) ⋅ 点赞:(0)

一、Atlas 300I Duo推理卡相关安装步骤

这张48G Atlas 300I Duo推理卡基于MindIE+WebUI方式跑起了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B大语言模型，但不知道为什么回答问题有点乱扯，所以这里是跑DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B的介绍

乱扯2.jpg

乱扯1.jpg

1.1 服务器系统与内核说明

CPU 系统版本 内核版本
S5000C Kylin V10 4.19.90-89.11.v2401.ky10.aarch64

P.S.服务器安装好系统后先不要执行yum update -y更新，否则内核版本会从4.19.90-89.11升级到4.19.90-89.21，Atlas 300I Duo推理卡的driver包会安装失败

1.2 系统环境说明

本服务器IP地址：192.168.2.71
登录用户：root

新开一个 terminal ，执行以下命令确认是否有探到Atlas 300I Duo推理卡：

lspci | grep Huawei

如有卡，回显信息是：
0000:01:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d500 (rev 23)

uname -a

回显信息是：
Linux localhost.localdomain 4.19.90-89.11.v2401.ky10.aarch64 #1 SMP Thu Apr 25 18:20:10 CST 2024 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

cat /etc/*release

回显信息是：
Kylin Linux Advanced Server release V10 (Halberd)
DISTRIB_ID=Kylin
DISTRIB_RELEASE=V10
DISTRIB_CODENAME=Halberd
DISTRIB_DESCRIPTION=“Kylin V10”
DISTRIB_KYLIN_RELEASE=V10
DISTRIB_VERSION_TYPE=enterprise
DISTRIB_VERSION_MODE=normal
NAME=“Kylin Linux Advanced Server”
VERSION=“V10 (Halberd)”
ID=“kylin”
VERSION_ID=“V10”
PRETTY_NAME=“Kylin Linux Advanced Server V10 (Halberd)”
ANSI_COLOR=“0;31”

Kylin Linux Advanced Server release V10 (Halberd)

############################################################################################

1.3 准备安装驱动固件

1.3.1 新增HwHiAiUser用户
groupadd HwHiAiUser
useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash
1.3.2 准备驱动与固件文件并安装

到网站 https://www.hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community?product=2&model=17&cann=8.0.0.beta1&driver=Ascend+HDK+24.1.0 去下载

Ascend-hdk-310p-npu-driver_24.1.0.1_linux-aarch64.run
Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.5.0.5.220.run

将下载好安装文件，放到/root/work目录下:

cd /root/work
chmod +x *

参考《Atlas 中心推理卡 24.1.0 NPU驱动和固件安装指南 02.pdf》文档“2 物理机安装与卸载”章节中介绍的方法安装驱动与固件
因为Atlas 300I Duo推理卡是新采购回来的卡，本次安装为首次安装场景，需先安装驱动再安装固件
安装driver:

./Ascend-hdk-310p-npu-driver_24.1.0.1_linux-aarch64.run --check
./Ascend-hdk-310p-npu-driver_24.1.0.1_linux-aarch64.run --full

安装成功回显信息是：
Driver package installed successfully! The new version takes effect immediately.

安装firmware:

./Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.5.0.5.220.run --check
./Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.5.0.5.220.run --full

安装成功回显信息是：
Firmware package installed successfully! Reboot now or after driver installation for the installation/upgrade to take effect.

执行reboot命令重启
如果驱动固件安装正确，执行 npu-smi info 命令探到信息如下：
48G npu-smi info.png

以上驱动固件安装完毕
############################################################################################

二、安装docker

Kylin V10并没有自带docker命令，需自行安装，请参考：https://blog.csdn.net/weixin_43273656/article/details/145469516

2.1 查看内核版本

uname -a

回显信息是：
Linux localhost.localdomain 4.19.90-89.11.v2401.ky10.aarch64 #1 SMP Thu Apr 25 18:20:10 CST 2024 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

2.2 查看内核参数

cat /proc/version

回显信息是：
Linux version 4.19.90-89.11.v2401.ky10.aarch64 (root@localhost.localdomain) (gcc version 7.3.0 (GCC)) #1 SMP Thu Apr 25 18:20:10 CST 2024

2.3 查看系统和内核的详细信息

hostnamectl

回显信息是：
Static hostname: localhost.localdomain
Icon name: computer-server
Chassis: server
Machine ID: 889689ba3a9f48c4985c1519c2d8f553
Boot ID: 24cf07b36d6d4db69befaca323c4be93
Operating System: Kylin Linux Advanced Server V10 (Halberd)
Kernel: Linux 4.19.90-89.11.v2401.ky10.aarch64
Architecture: arm64

总结：需要下载aarch64的官方下载docker离线安装包，这里下载docker-27.2.0.tgz

2.4 将下载好安装文件，放到/root/work目录下，解压安装包

cd  /root/work
tar -zxvf docker-27.2.0.tgz

2.5 移动 Docker 文件

mv /root/work/docker/* /usr/bin/

2.6 修改docker.service

vim /usr/lib/systemd/system/docker.service

新增以下内容：
[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
Documentation=https://docs.docker.com
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target
[Service]
Type=notify
ExecStart=/usr/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
TimeoutStartSec=0
Delegate=yes
KillMode=process
Restart=on-failure
StartLimitBurst=3
StartLimitInterval=60s
[Install]
WantedBy=multi-user.target

2.7 修改daemon.json文件

mkdir -p /etc/docker
vim  /etc/docker/daemon.json

新增以下内容
{
“exec-opts”: [“native.cgroupdriver=systemd”],
“insecure-registries”: [
“http://172.31.192.88:81”,“http://111.51.123.456:2222”
]
}

2.8 运行守护进程，启动 Docker

dockerd

2.9 docker 其他命令介绍

  • 启动
systemctl start docker
  • 查看状态
systemctl status docker
  • 设置开机自启动
systemctl enable docker

reboot重启设备，并完成以下操作

三、安装与部署

3.1 拉取镜像

https://www.hiascend.com/developer/ascendhub/detail/af85b724a7e5469ebd7ea13c3439d48f
切到镜像版本页面，找到1.0.0-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts镜像点击下载，按指引将镜像拉取到服务器
3.1.1.docker login -u cn-south-1@HST3UBLG0X38GM0FMAGK swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com
3.1.2.密码[d153e20f53b515e9f388f5bedf341c09b22b573e143c0cf33e1dd1f834535862]
3.1.3.docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts

拉取镜像完毕以后：
执行docker images
回显信息是：
2.png

3.2 新建容器

docker run -it -d --net=host --shm-size=1g
–privileged
–name sakway
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver:ro
-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin:ro
-v /root/work:/root/work:rw
-v /path-to-weights:/path-to-weights:ro
swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts bash

3.3 查询正在运行的docker

[root@localhost work]# docker ps -a
3.png

3.4 进容器：

docker exec -it sakway bash

3.5 下载权重模型：

3.5.1 确保进docker以后：
cd /root/work/
3.5.2 安装modelscope命令：
pip install modelscope --index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
3.5.3 下载权重：
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

将权重移动到/root/work/目录

mv /root/.cache/modelscope/hub/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B /root/work/

将权重文件放在/root/work/目录以后，把x权限去掉，给添加config.json文件赋750权限

cd /root/work/
chmod 750 /root/work/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/config.json

vim /root/work/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/config.json

将"torch_dtype": “bfloat16”,修改为"torch_dtype": “float16”,

vim /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json

有九处要修改，在/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/目录下有修改以后的config.json与原始的config.json_org，具体修改项可对比

{
    "Version" : "1.1.0",
    "LogConfig" :
    {
        "logLevel" : "Info",
        "logFileSize" : 20,
        "logFileNum" : 20,
        "logPath" : "logs/mindservice.log"
    },

    "ServerConfig" :
    {
        "ipAddress" : "192.168.2.71",
        "managementIpAddress" : "127.0.0.2",
        "port" : 1040,
        "managementPort" : 1041,
        "metricsPort" : 1042,
        "allowAllZeroIpListening" : false,
        "maxLinkNum" : 1000,
        "httpsEnabled" :false,
        "fullTextEnabled" : false,
        "tlsCaPath" : "security/ca/",
        "tlsCaFile" : ["ca.pem"],
        "tlsCert" : "security/certs/server.pem",
        "tlsPk" : "security/keys/server.key.pem",
        "tlsPkPwd" : "security/pass/key_pwd.txt",
        "tlsCrlPath" : "security/certs/",
        "tlsCrlFiles" : ["server_crl.pem"],
        "managementTlsCaFile" : ["management_ca.pem"],
        "managementTlsCert" : "security/certs/management/server.pem",
        "managementTlsPk" : "security/keys/management/server.key.pem",
        "managementTlsPkPwd" : "security/pass/management/key_pwd.txt",
        "managementTlsCrlPath" : "security/management/certs/",
        "managementTlsCrlFiles" : ["server_crl.pem"],
        "kmcKsfMaster" : "tools/pmt/master/ksfa",
        "kmcKsfStandby" : "tools/pmt/standby/ksfb",
        "inferMode" : "standard",
        "interCommTLSEnabled" : true,
        "interCommPort" : 1121,
        "interCommTlsCaPath" : "security/grpc/ca/",
        "interCommTlsCaFiles" : ["ca.pem"],
        "interCommTlsCert" : "security/grpc/certs/server.pem",
        "interCommPk" : "security/grpc/keys/server.key.pem",
        "interCommPkPwd" : "security/grpc/pass/key_pwd.txt",
        "interCommTlsCrlPath" : "security/grpc/certs/",
        "interCommTlsCrlFiles" : ["server_crl.pem"],
        "openAiSupport" : "vllm"
    },

    "BackendConfig" : {
        "backendName" : "mindieservice_llm_engine",
        "modelInstanceNumber" : 1,
        "npuDeviceIds" : [[0,1]],
        "tokenizerProcessNumber" : 8,
        "multiNodesInferEnabled" : false,
        "multiNodesInferPort" : 1120,
        "interNodeTLSEnabled" : true,
        "interNodeTlsCaPath" : "security/grpc/ca/",
        "interNodeTlsCaFiles" : ["ca.pem"],
        "interNodeTlsCert" : "security/grpc/certs/server.pem",
        "interNodeTlsPk" : "security/grpc/keys/server.key.pem",
        "interNodeTlsPkPwd" : "security/grpc/pass/mindie_server_key_pwd.txt",
        "interNodeTlsCrlPath" : "security/grpc/certs/",
        "interNodeTlsCrlFiles" : ["server_crl.pem"],
        "interNodeKmcKsfMaster" : "tools/pmt/master/ksfa",
        "interNodeKmcKsfStandby" : "tools/pmt/standby/ksfb",
        "ModelDeployConfig" :
        {
            "maxSeqLen" : 2560,
            "maxInputTokenLen" : 2048,
            "truncation" : false,
            "ModelConfig" : [
                {
                    "modelInstanceType" : "Standard",
                    "modelName" : "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",
                    "modelWeightPath" : "/root/work/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",
                    "worldSize" : 2,
                    "cpuMemSize" : 5,
                    "npuMemSize" : -1,
                    "backendType" : "atb",
                    "trustRemoteCode" : false
                }
            ]
        },

        "ScheduleConfig" :
        {
            "templateType" : "Standard",
            "templateName" : "Standard_LLM",
            "cacheBlockSize" : 128,

            "maxPrefillBatchSize" : 50,
            "maxPrefillTokens" : 8192,
            "prefillTimeMsPerReq" : 150,
            "prefillPolicyType" : 0,

            "decodeTimeMsPerReq" : 50,
            "decodePolicyType" : 0,

            "maxBatchSize" : 200,
            "maxIterTimes" : 512,
            "maxPreemptCount" : 0,
            "supportSelectBatch" : false,
            "maxQueueDelayMicroseconds" : 5000
        }
    }
}

四、跑服务化(有个加载模型的过程需要点时间)

cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin&&./mindieservice_daemon
成功标志：
Daemon start success!

4.1 命令行推理方式

新开一个terminal(问问题，可以不进docker)

curl 192.168.2.71:1040/generate -d ‘{
“prompt”: “请输出100个生僻字?”,
“max_tokens”: 32,
“stream”: false,
“do_sample”:true,
“repetition_penalty”: 1.00,
“temperature”: 0.01,
“top_p”: 0.001,
“top_k”: 1,
“model”: “qwen”
}’
大概3秒回答问题

五、MindIE+webUI方式

关闭防火墙（在docker外执行）：
systemctl stop firewalld

安装webUI:
新开一个terminal,进docker：
docker exec -it sakway bash

cd /root/work/
pip install open-webui --index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
这里open-webui的安装，大概需要十来分钟

安装成功后，到跑服务化的界面按Ctrl+C停止服务化进程（mindieservice_daemon）：
vim /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json
将"ipAddress" : “127.0.0.1”,修改为实际IP地址"ipAddress" : “192.168.2.71”,
如果已经是"ipAddress" : "192.168.2.71"则不需要再修改

启动Open-WebUI服务：
open-webui serve
成功标志：
有一个大的OPEN WEBUI的LOGO

新开一个terminal,进docker：
docker exec -it sakway bash
跑服务化(有个加载模型的过程需要点时间)：
cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin&&./mindieservice_daemon
成功标志：
Daemon start success!

在web浏览器中访问：
http://192.168.2.71:8080
点击开始使用

首次需要创建管理员账户：
名称：sakway
电子邮箱：jliangli@126.com
密码：ABC123
点击创建管理员账户，此时会提示注册成功，已登录
点击确认，开始使用

点击右上角带颜色的圆圈图标（选择管理员面板）
点击上面那一排右边的设置
点击左侧的外部链接
将"管理OpenAI API连接"修改为实际的IP
https://api.openai.com/v1修改为http://192.168.2.71:1040/v1
点击该行最右边的"设置"，点击刷新，在弹出的“编辑连接”页面中点击保存

新开一个浏览器在web上访问http://192.168.2.71:8080开启对话
该局域网内的其他的PC用户也可以在浏览器打开http://192.168.2.71:8080开启新对话

以上大语言模型顺利跑成功

2.结果.jpg
############################################################################################

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