华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署

丑过三八线

64人浏览 · 2026-07-05 21:41:17

丑过三八线 · 2026-07-05 21:41:17 发布

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署手册

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署手册

服务器型号：华为 A800I A2
芯片：昇腾 910B4（8卡，每卡 32GB HBM，共 256GB）
操作系统：openEuler 24.03 LTS SP3（aarch64）
驱动版本：25.5.2
固件版本：7.8.0.7.220
推理框架：vLLM-Ascend v0.18.0
部署模型：Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
记录日期：2026-07-04

文档说明

本文档记录在华为 A800I A2（昇腾 910B NPU）服务器上，从零开始完成大模型推理服务部署的完整流程，包括：

NPU 驱动和固件安装
Docker 离线安装
Docker Compose 离线安装
模型文件下载（Qwen3.6-35B-A3B）
vLLM-Ascend 推理框架部署

名词说明

本文档涉及华为昇腾生态相关名词，统一说明如下：

名词	说明
Ascend / 昇腾	同一个东西，Ascend 是昇腾的英文品牌名，华为 AI 芯片产品线
910B / 910B4	昇腾 910 系列第四代 NPU 芯片，A800I A2 服务器搭载
NPU	Neural Processing Unit，神经网络处理器，类比 NVIDIA 的 GPU
HBM	High Bandwidth Memory，NPU 上的高速显存，910B4 每卡 32GB
vLLM-Ascend	vLLM 推理框架的昇腾适配版，`quay.io/ascend/vllm-ascend`
torch_npu	华为昇腾的 PyTorch 插件，让 PyTorch 能在 NPU 上运行
HCCL	HuaWei Collective Communication Library，华为多卡通信库，类比 NVIDIA 的 NCCL
DCMI	Device Communication Management Interface，NPU 设备管理接口
HwHiAiUser	设备节点所属用户组（HiSilicon AI User），华为海思 AI 用户组
iBMA	华为服务器带外管理界面，可远程挂载 ISO、控制电源
HCCN	HuaWei Collective Communication Network，NPU 网络配置
CANN	Compute Architecture for Neural Networks，华为昇腾异构计算架构，包含驱动、固件、算子库、通信库等整套软件栈，torch_npu / HCCL 都属于 CANN 的组成部分

环境变量来源说明：

部署配置中的环境变量不在模型页面（modelscope/huggingface 只放调用示例），查找方式如下：

前缀	所属库	查找位置
`VLLM_*`	vLLM / vLLM-Ascend	vllm-ascend.readthedocs.io 或启动报错信息
`PYTORCH_NPU_*`	torch_npu（华为 PyTorch 昇腾插件）	CANN 社区版文档 → 参考 → 环境变量参考
`HCCL_*`	HCCL 多卡通信库	CANN 社区版文档 → 参考 → 环境变量参考

CANN 社区版环境变量参考文档直达链接（9.0 版本）：
https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/900/maintenref/envvar/envref_07_0001.html

注意：URL 中 900 对应 CANN 9.0，可在页面右上角切换版本，选与驱动版本匹配的（本机驱动 25.5.2）。

三个前缀来自三个不同的库，不在同一个文档里：VLLM_* 在 vllm-ascend，其余两个在 CANN 文档。

零、安装包与资源清单

部署前需准备以下文件，服务器无外网时需在有网环境提前下载后上传：

类别	文件	获取方式
NPU 驱动	`Ascend-hdk-910b-npu-driver-25.5.2-1.aarch64.rpm`	hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community
NPU 固件	`Ascend-hdk-910b-npu-firmware-7.8.0.7.220-1.noarch.rpm`	hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community
系统 ISO	`openEuler-24.03-LTS-SP3-aarch64-dvd.iso`	openeuler.org/zh/download/
Docker	`docker-27.5.1.tgz`（aarch64）	download.docker.com/linux/static/stable/aarch64/
Docker Compose	`docker-compose-linux-aarch64`	github.com/docker/compose/releases
推理框架镜像	`vllm-ascend-v0.18.0-aarch64.tar`	quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.18.0
模型文件	`Qwen3.6-35B-A3B`（约 67GB）	modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

一、安装包准备

文件	说明
`Ascend-hdk-910b-npu-driver-25.5.2-1.aarch64.rpm`	NPU 驱动，版本 25.5.2
`Ascend-hdk-910b-npu-firmware-7.8.0.7.220-1.noarch.rpm`	NPU 固件，版本 7.8.0.7.220

注意：安装顺序必须是先驱动后固件，否则报错 Please Setup Driver RPM First。

二、系统版本说明

驱动 25.5.2 适配 openEuler 24.03 LTS SP3（内核 6.6.0-132.x.oe2403sp3）。

不要使用 openEuler 24.03 LTS SP4（内核 6.6.0-159.x），SP4 内核与驱动预置的闭源二进制模块不兼容，会导致 ts_agent、ascend_dms_mng 等关键模块无法加载。

SP3 ISO 下载：openeuler.org/zh/download/，选择 aarch64 服务器版：

openEuler-24.03-LTS-SP3-aarch64-dvd.iso

三、安装编译工具链

驱动安装需要编译环境。服务器无外网，通过 iBMA 挂载 ISO 作为本地 yum 源安装。

3.1 通过 iBMA 挂载 ISO

浏览器登录 iBMA 带外管理地址
进入 远程控制 → 虚拟介质 → CD/DVD
选择本地 openEuler-24.03-LTS-SP3 ISO 文件挂载

3.2 配置本地 yum 源

mount /dev/sr0 /mnt

# 备份原有 repo，避免联网失败报错
mkdir -p /etc/yum.repos.d/backup
mv /etc/yum.repos.d/*.repo /etc/yum.repos.d/backup/

cat > /etc/yum.repos.d/local.repo << 'EOF'
[local]
name=openEuler Local ISO
baseurl=file:///mnt
enabled=1
gpgcheck=0
EOF

3.3 安装编译工具

yum install -y gcc gcc-c++ kernel-devel kernel-headers make

四、安装 NPU 驱动

注意：安装顺序必须是先驱动后固件，反过来会报错 Please Setup Driver RPM First。

rpm -ivh Ascend-hdk-910b-npu-driver-25.5.2-1.aarch64.rpm

安装成功后输出示例：

[Driver] [INFO]driver install type: Rebuild
[Driver] [INFO]Driver install successfully!

卸载驱动后必须重启：rpm -e Ascend910B-driver 后需执行 reboot，否则卸载不生效。

五、安装 NPU 固件

驱动安装完成后再装固件：

rpm -ivh Ascend-hdk-910b-npu-firmware-7.8.0.7.220-1.noarch.rpm

六、验证

# 检查设备节点
ls /dev/davinci*

# 查看 NPU 状态
npu-smi info

正常输出示例（8卡 910B4）：

+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| npu-smi 25.5.2                   Version: 25.5.2                                               |
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU   Name                | Health        | Power(W)    Temp(C)           Hugepages-Usage(page)|
| Chip                      | Bus-Id        | AICore(%)   Memory-Usage(MB)  HBM-Usage(MB)        |
+===========================+===============+====================================================+
| 0     910B4               | OK            | 83.4        32                0    / 0             |
| 0                         | 0000:C1:00.0  | 0           0    / 0          2659 / 32768         |
+===========================+===============+====================================================+
...（共8卡）

Health 全部为 OK 表示正常
每卡 HBM 32768MB（32GB），8卡共 256GB
空载温度 32-37°C，功耗 78-87W 为正常范围

七、安装 Docker

7.1 解压安装

cd /root
tar -zxvf docker-27.5.1.tgz
cp docker/* /usr/local/bin/

7.2 配置 systemd 服务

cat > /etc/systemd/system/docker.service << 'EOF'
[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target

[Service]
Type=notify
ExecStart=/usr/local/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
Restart=always
RestartSec=2
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable docker
systemctl start docker

7.3 验证

docker version

安装成功版本信息：

Docker 版本：27.5.1
OS/Arch：linux/arm64
containerd：v1.7.25

八、安装 Docker Compose

8.1 两种命令的区别

命令	说明
`docker-compose`	独立二进制，老版本（v1），放到 `PATH` 下即可用，如 `/usr/local/bin/docker-compose`
`docker compose`	Docker CLI 插件方式（v2），是 `docker` 命令的子命令，需放到 Docker 的 CLI plugins 目录

本文使用 docker compose（插件方式，v2），与新版 Docker 集成更好，语法一致，推荐使用。

8.2 确定 CLI plugins 目录

docker compose 插件目录的位置取决于 Docker 二进制装在哪，规则是：

Docker 二进制路径：/usr/local/bin/docker
                         ↓
对应 plugins 目录：/usr/local/lib/docker/cli-plugins/

即将 bin 换成 lib，再加上 docker/cli-plugins/。通过 which docker 确认：

which docker
# 输出示例：/usr/local/bin/docker
# 则 plugins 目录为：/usr/local/lib/docker/cli-plugins/

也可以直接查 Docker 支持的 plugins 搜索路径：

docker info | grep -A5 "Plugins"
# 输出示例：
#  Plugins:
#   compose: Docker Compose (Docker Inc.)
#     Version:  v2.32.4
#     Path:     /usr/local/lib/docker/cli-plugins/docker-compose
#
# Server:
# --
#  Plugins:
#   Volume: local
#   Network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
#   Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local splunk syslog
#  Swarm: inactive
#  Runtimes: io.containerd.runc.v2 runc

Path 字段直接告诉你 docker-compose 当前放在哪，安装时放到这个路径即可。

8.3 安装 docker-compose 插件

确认好目录后，将 docker-compose 二进制放进去并赋可执行权限：

mkdir -p /usr/local/lib/docker/cli-plugins
cp docker-compose-linux-aarch64 /usr/local/lib/docker/cli-plugins/docker-compose
chmod +x /usr/local/lib/docker/cli-plugins/docker-compose

# 验证
docker compose version

放对目录后，docker compose 就可以用了，无需改 PATH。

注意：如果 Docker 被其他软件替换过，which docker 结果可能变化，要重新确认 plugins 目录再放。

2. Docker Root Dir（镜像、容器、overlay 数据存储位置）

docker info | grep "Docker Root Dir"
# 默认输出：
# Docker Root Dir: /var/lib/docker

Root Dir 可能被修改（如通过 daemon.json 的 data-root 字段），排查磁盘占用时先确认实际路径。

Root Dir 下的目录结构：

{Docker Root Dir}/
├── overlay2/        # 镜像和容器的实际文件数据，占用空间最大，vLLM 镜像 ~20GB 在这里
│   ├── <layer-hash>/
│   │   └── diff/   # 每个镜像层的实际文件内容
│   └── l/          # 短链接，指向各层 diff/
├── image/          # 镜像元数据（层信息、配置 JSON），体积小
│   └── overlay2/
│       ├── imagedb/
│       └── layerdb/
├── containers/     # 容器元数据和日志（每个容器按 ID 命名的子目录）
│   └── <id>/
│       └── *-json.log   # 容器日志，默认不限大小，长期运行会涨
├── volumes/        # docker volume 数据卷，容器删了数据还在
├── network/        # 网络配置
├── plugins/        # docker 插件数据
└── tmp/

Root Dir 被改为新路径后，新目录是空的，旧镜像数据还留在原路径的 overlay2/ 里，
镜像会看起来"消失"。恢复方法：停止 Docker，将旧目录内容 mv 到新路径，再启动 Docker。

九、下载模型文件（Qwen3.6-35B-A3B）

模型地址：https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

模型大小约 67GB，包含 26 个 safetensors 分片文件。

下载前：修改缓存目录

modelscope 默认将模型缓存到 /root/.cache，该目录通常在根分区。根分区空间有限，下载前必须将缓存路径改到大分区，否则 67GB 模型会把根分区占满。

# 永久修改 modelscope 缓存路径（写入 /etc/profile 全局生效）
echo 'export MODELSCOPE_CACHE=/home/.cache/modelscope' >> /etc/profile
source /etc/profile

# 验证
echo $MODELSCOPE_CACHE
# 输出：/home/.cache/modelscope

同理，如果使用 huggingface 下载：

echo 'export HF_HOME=/home/.cache/huggingface' >> /etc/profile
source /etc/profile

改完环境变量后，后续所有 modelscope/huggingface 操作都自动走大分区，无需每次手动指定路径。
也可以在下载时用 --local_dir 临时指定，但不如改环境变量一劳永逸。

方式一：有外网环境，服务器直接下载（推荐）

使用 modelscope CLI 下载，支持断点续传：

# 安装 modelscope
pip3 install modelscope

# 下载模型到 /home/.cache 目录（vLLM 默认读取路径）
modelscope download --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B \
  --local_dir /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master

也可以用 git clone（需要 git-lfs）：

# 安装 git-lfs
yum install -y git-lfs
git lfs install

# 克隆模型
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B.git \
  /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master
cd /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master
git lfs pull

方式二：有外网的 PC 下载后上传服务器（本次实际方式）

在有外网的机器上下载完整模型目录，然后 scp 上传：

# 在有网环境下载
pip3 install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B --local_dir ./Qwen3.6-35B-A3B

# 上传到服务器（约 67GB，视网速决定时间）
scp -r ./Qwen3.6-35B-A3B root@172.16.3.9:/home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master

验证模型文件完整性

# 查看模型目录结构
ls /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master/

# 应包含 26 个 safetensors 分片
ls /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master/*.safetensors | wc -l
# 输出：26

# 查看总大小
du -sh /home/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/
# 约 67GB

十、部署 vLLM-Ascend 推理服务

10.1 加载镜像

docker load -i vllm-ascend-v0.18.0-aarch64.tar
docker images
# 镜像名：quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.18.0

10.2 docker-compose.yml 配置说明

在运行推理服务之前，需要理解配置文件各项的含义，出问题时才知道从哪里排查。

确认设备节点（填写 devices 前先执行）：

ls /dev/davinci*
ls -l /dev/devmm_svm /dev/hisi_hdc

正常输出（8卡 910B）：

/dev/davinci0 ~ /dev/davinci7   # 8张 NPU 计算卡，主设备号 237
/dev/davinci_manager             # NPU 管理接口，主设备号 238
/dev/devmm_svm                   # 统一内存管理，主设备号 236
/dev/hisi_hdc                    # CPU↔NPU 数据通道，主设备号 235

注意：devices 里填的是设备文件名（如 /dev/devmm_svm），不是主设备号。
主设备号由内核动态分配，不同系统可能不同，不用关心。
所有 910B 系列装完驱动设备名都一样，可以直接照抄。
如果换其他昇腾型号（如 310P），先 ls /dev/davinci* /dev/devmm* /dev/hisi* 确认。

创建工作目录：

mkdir -p /home/maokaiyin/vllm

完整配置文件 /home/maokaiyin/vllm/docker-compose.yml：

version: '3'
services:
  vllm-qwen:
    image: quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.18.0
    container_name: vllm-qwen
    network_mode: host    # 直接使用宿主机网络，NPU HCCL 多卡通信需要 host 模式
    shm_size: '128g'      # 共享内存，8卡并行进程间通信需要大共享内存，默认 64MB 不够
    restart: always       # 容器异常退出后自动重启

    # 将宿主机 NPU 设备节点映射进容器
    # devices 填设备文件名，有几张卡写几个 davinci，后三个固定写
    devices:
      - /dev/davinci0          # NPU 卡0
      - /dev/davinci1          # NPU 卡1
      - /dev/davinci2          # NPU 卡2
      - /dev/davinci3          # NPU 卡3
      - /dev/davinci4          # NPU 卡4
      - /dev/davinci5          # NPU 卡5
      - /dev/davinci6          # NPU 卡6
      - /dev/davinci7          # NPU 卡7
      - /dev/davinci_manager   # NPU 管理接口（npu-smi 依赖）
      - /dev/devmm_svm         # CPU/NPU 统一虚拟内存，张量分配走这里
      - /dev/hisi_hdc          # Host-Device Communication，数据传输通道

    # 将宿主机 NPU 驱动运行时文件挂载进容器
    # 容器内没有安装驱动，需要从宿主机挂载进来才能调用 NPU
    volumes:
      - /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi                                          # DCMI 管理库
      - /usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool  # 网络配置工具
      - /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi                           # npu-smi 工具
      - /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/         # 驱动动态库（核心）
      - /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info  # 驱动版本
      - /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info                       # 驱动安装信息
      - /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf                                           # NPU 网络配置
      - /home/.cache:/root/.cache                                               # 模型文件目录

    environment:
      - VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1          # 允许设置超长 max_model_len（否则 262144 会被拒绝）
      - PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:256  # 限制 NPU 内存分配块大小，减少碎片
      - HCCL_OP_EXPANSION_MODE=HOST              # HCCL 多卡通信走 HOST 模式，稳定性更好

    # 推理服务启动命令
    command: >
      vllm serve /root/.cache/modelscope/models/Qwen--Qwen3.6-35B-A3B/snapshots/master
      --tensor-parallel-size 8    # 8卡张量并行，与实际卡数一致
      --port 8000
      --max-model-len 262144      # 最大 256K token 上下文
      --served-model-name Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
      --reasoning-parser qwen3    # 启用思维链解析（Qwen3 特有）
      --enable-auto-tool-choice
      --tool-call-parser qwen3_coder

10.3 启动服务

cd /home/maokaiyin/vllm
docker compose up -d
docker compose logs -f

启动过程说明：

Ascend 插件加载（约10秒）
模型权重加载：26个分片，每卡 8.4GB，共约50秒
NPU 图编译（torch.compile + warmup）：约85秒
CUDA graph capture（14个batch size）：约1分钟
服务就绪：Application startup complete.

总启动时间约 5-6 分钟。

10.4 验证

注意：chat/completions 接口必须用 POST 请求，用 GET 会返回 405 Method Not Allowed。

# 检查模型列表
curl http://localhost:8000/v1/models

# 发送测试请求（开启思维链，响应较慢）
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

# 关闭思维链（速度更快，推荐日常使用）
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}
  }'

思维链说明： Qwen3 默认开启 reasoning 模式，每次推理先输出思考过程再给答案。
开启时首次请求约 18 秒（NPU aclgraph 预热），后续约 5-10 秒。
关闭思维链后响应速度明显更快。

10.5 服务管理

# 停止
docker compose down

# 重启
docker compose restart

# 查看日志
docker compose logs -f

# 查看 NPU 使用情况（推理中 AICore 使用率应 >0）
npu-smi info

附：故障排查记录（SP4 兼容性问题，仅供参考）

以下为在 SP4 上安装时遇到的问题，SP3 系统不会遇到，仅作记录。

问题1：gcc 未安装

[Driver] [ERROR]gcc: command not found

原因：系统未安装编译工具链。
解决：按第三章步骤安装 gcc 等工具。

问题2：驱动编译失败 `MIN redefined`

/usr/local/Ascend/driver/kernel/vascend_drv/kvmdt.c:62: error: "MIN" redefined [-Werror]

原因：SP4 内核头文件与驱动源码中 MIN 宏定义冲突，-Werror 将其升级为编译错误。
临时解决（SP3 无需此操作）：

sed -i 's/#define MIN(x, y) ((x) < (y) ? (x) : (y))/#ifndef MIN\n#define MIN(x, y) ((x) < (y) ? (x) : (y))\n#endif/' \
  /usr/local/Ascend/driver/kernel/vascend_drv/kvmdt.c
bash /usr/local/Ascend/driver/script/run_driver_ko_rebuild.sh

问题3：闭源模块无法加载（SP4 根本问题）

SP4 内核版本为 6.6.0-159.oe2403sp4，驱动包内预置二进制 .ko（如 ascend_dms_mng、ts_agent）针对其他内核版本编译，vermagic 不匹配，导致 npu-smi info 报错：

dcmi module initialize failed. ret is -8005

根本解决：重装系统为 openEuler 24.03 LTS SP3。

人工智能6S服务平台

作为“人工智能6S店”的官方数字引擎，为AI开发者与企业提供一个覆盖软硬件全栈、一站式门户。

更多推荐

Mac 版 Flutter 鸿蒙 3.35 环境搭建指南：从 DevEco Studio 到 doctor 验证

人工智能6S服务平台

Flutter 调用鸿蒙原生组件：MethodChannel 与 PlatformView 的选择和落地

人工智能6S服务平台

OpenHarmony Toggle、Radio、Checkbox、Slider 交互选择组件全场景开发（API Version23 + 适配版）

Toggle、Radio、Checkbox、Slider 是鸿蒙表单、设置页面四大核心选择交互组件，API Version23 统一优化触摸响应、状态同步、动画渲染与分组逻辑，规范各类控件适用场景，修复低版本大量交互逻辑 bug。开发时严格区分四类控件业务用途，Radio 必须分组实现互斥，Slider 搭配步进刻度优化滑动体验，Toggle 统一用于功能开关。

人工智能6S服务平台

所有评论(0)

查看更多评论

丑过三八线

@maoye

已为社区贡献1条内容

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署

丑过三八线

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署

华为 A800I A2 昇腾 910B NPU 大模型推理部署手册

文档说明

名词说明

零、安装包与资源清单

一、安装包准备

二、系统版本说明

三、安装编译工具链

3.1 通过 iBMA 挂载 ISO

3.2 配置本地 yum 源

3.3 安装编译工具

四、安装 NPU 驱动

五、安装 NPU 固件

六、验证

七、安装 Docker

7.1 解压安装

7.2 配置 systemd 服务

7.3 验证

八、安装 Docker Compose

8.1 两种命令的区别

8.2 确定 CLI plugins 目录

8.3 安装 docker-compose 插件

九、下载模型文件（Qwen3.6-35B-A3B）

下载前：修改缓存目录

方式一：有外网环境，服务器直接下载（推荐）

方式二：有外网的 PC 下载后上传服务器（本次实际方式）

验证模型文件完整性

十、部署 vLLM-Ascend 推理服务

10.1 加载镜像

10.2 docker-compose.yml 配置说明

10.3 启动服务

10.4 验证

10.5 服务管理

附：故障排查记录（SP4 兼容性问题，仅供参考）

问题1：gcc 未安装

问题2：驱动编译失败 MIN redefined

问题3：闭源模块无法加载（SP4 根本问题）

所有评论(0)

温馨提示：您尚未绑定手机号

丑过三八线

问题2：驱动编译失败 `MIN redefined`