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Atlas 800I A2 离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

news 来源：原创 2025/7/2 21:44:16

一、环境信息

1.1、硬件信息

Atlas 800I A2

1.2、环境信息

注意：这里驱动固件最好用商业版，我这里用的社区版有点小问题

操作系统：openEuler 22.03 LTS
NPU驱动：Ascend-hdk-910b-npu-driver_24.1.rc3_linux-aarch64.run
NPU固件：Ascend-hdk-910b-npu-firmware_7.5.0.1.129.run
MindIE镜像：2.0.T3-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts

二、安装驱动固件

2.1、创建运行用户和所属组

groupadd HwHiAiUser
useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash

2.2、安装驱动（根据提示选择是否重启）

./Ascend-hdk-910b-npu-driver_24.1.rc3_linux-aarch64.run --full --install-for-all

2.3、安装固件（根据提示选择是否重启）

./Ascend-hdk-910b-npu-firmware_7.5.0.1.129.run --full

三、创建容器

docker run -itd --privileged  --name=deepseek-70b --net=host \--shm-size 500g \--device=/dev/davinci0 \--device=/dev/davinci1 \--device=/dev/davinci2 \--device=/dev/davinci3 \--device=/dev/davinci4 \--device=/dev/davinci5 \--device=/dev/davinci6 \--device=/dev/davinci7 \--device=/dev/davinci_manager \--device=/dev/hisi_hdc \--device=/dev/devmm_svm \-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \-v /usr/local/Ascend/firmware:/usr/local/Ascend/firmware \-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin \-v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf \-v /data:/data \swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:2.0.T3-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts \bash

四、配置、启动MindIE服务

4.1、配置环境变量

vim ~/.bashrcsource /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/atb-models/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/mindie/set_env.sh# 日志打印（默认Error级别）
export MINDIE_LOG_TO_STDOUT=1# 虚拟内存
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True# ATB WorkSpace 使能
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_ALG_TYPE=3
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1 # 单线程加速权重加载
export OMP_NUM_THREADS=1# 设置精度饱和模式，防止fp16引起的上下溢出
export INF_NAN_MODE_ENABLE=0# 关闭确定性计算
export HCCL_DETERMINISTIC=false# 使能AIV，暂时还有问题性问题，不建议线上业务使用，性能复现必须开启
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"# 使能内存复用
export ATB_LAYER_INTERNAL_TENSOR_REUSE=1
export ATB_OPERATION_EXECUTE_ASYNC=1
export ATB_CONVERT_NCHW_TO_ND=1
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_ALG_TYPE=3
export ATB_CONTEXT_WORKSPACE_SIZE=0
export ATB_LAUNCH_KERNEL_WITH_TILING=1
export ATB_LLM_ENABLE_AUTO_TRANSPOSE=0# CPU亲和性调度
export CPU_AFFINITY_CONF=1
export TASK_QUEUE_ENABLE=1
unset ASCEND_LAUNCH_BLOCKING

4.2、配置mindie配置文件

# 修改MindIE配置文件
cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/
vim conf/config.json

修改点标红项：

{
"Version" : "1.0.0",
"LogConfig" :
{
"logLevel" : "Info",
"logFileSize" : 20,
"logFileNum" : 20,
"logPath" : "logs/mindie-server.log"
},

"ServerConfig" :
{
"ipAddress" : "0.0.0.0",
"managementIpAddress" : "127.0.0.2",
"port" : 1025,
"managementPort" : 1026,
"metricsPort" : 1027,
"allowAllZeroIpListening" : true,
"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" : false,
"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" : [[0,1,2,3,4,5,6,7]],
"tokenizerProcessNumber" : 8,
"multiNodesInferEnabled" : false,
"multiNodesInferPort" : 1120,
"interNodeTLSEnabled" : false,
"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-70b",
"modelWeightPath" : "/data/70b",
"worldSize" : 8,
"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
}
}
}

# 设置权重的配置文件的权限
chmod 750 {/path-to-weights/config.json}# 拉起服务
nohup ./bin/mindieservice_daemon > output.log 2>&1 &# 停止服务
ps -ef | grep mindieservice
pkill -9 mindieservice

五、测试

curl http://IP:1025/v1/chat/completions -d '{"model": "改为mindie配置文件中设置的名称","messages": [{"role": "user", "content": "请告诉我关于人工智能的一些信息。"}],"stream": true}'

六、部署open-webui

# 修改点：
# OPENAI_API_BASE_URLS：改为自己的推理服务接口IP
# /data/open-webui：open-webui的数据存储目录docker run -itd --name open-webui \
--net host \
-e PORT=3006 \
-e OPENAI_API_BASE_URLS=http://192.168.50.1:1025/v1 \
-v /data/open-webui:/app/backend/data \
022ecf5a33b8 bash

Atlas 800I A2 离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

一、环境信息 1.1、硬件信息 Atlas 800I A2 1.2、环境信息注意：这里驱动固件最好用商业版，我这里用的社区版有点小问题操作系统：openEuler 22.03 LTS NPU驱动：Ascend-hdk-910b-npu-driver_24.1.rc3_linux-aarch64.run NPU固…...

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编程日记 2025/6/29 9:19:59

【通关函数的递归】--递归思想的形成与应用

目录一.递归的概念与思想 1.定义 2.递归的思想 3.递归的限制条件二.递归举例 1.求n的阶乘 2.顺序打印一个整数的每一位三.递归与迭代前言:上篇博文分享了扫雷游戏的实现，这篇文章将会继续分享函数的递归相关知识点，让大家了解并掌握递归的思…...

编程日记 2025/6/29 10:53:44

Python爬虫实战：移动端逆向工具Fiddler经典案例

一、引言在移动互联网迅猛发展的当下，移动端应用产生了海量的数据。对于开发者而言，获取这些数据对于市场调研、竞品分析、数据挖掘等工作具有重要意义。Fiddler 作为一款功能强大的 Web 调试代理工具，能够有效捕获、分析和修改移动端的网络请求，为开发者深入了解移动端网…...

编程日记 2025/6/29 9:20:16

从平台工程视角出发，重塑云原生后端的工程体系

📝个人主页🌹：慌ZHANG-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 一、引言：从 DevOps 到平台工程，云原生后端的演进逻辑云原生的广泛应用，使得后端系统的开发、部署与运维逐渐从“编写业务代码”演进为“构建工程平台”。过去，后端开发者通常将注意力集中于 API 编写…...

编程日记 2025/6/29 12:12:54

【Hive入门】Hive分区与分桶深度解析：优化查询性能的关键技术

引言在大数据领域，Apache Hive作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具，因其类SQL的查询语言(HiveQL)和良好的扩展性而广受欢迎。然而，随着数据量的增长，查询性能往往成为瓶颈。本文将深入探讨Hive中两种关键的数据组织技术——分区(…...

编程日记 2025/6/29 9:20:06