华为昇腾 910B 部署 DeepSeek-R1 蒸馏系列模型详细指南

本文记录 在 华为昇腾 910B(65GB) * 8 上 部署 DeepSeekR1 蒸馏系列模型（14B、32B）全过程与测试结果。

NPU：910B3 (65GB) * 8 （910B 有三个版本 910B1、2、3）

模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

部署方法：镜像部署 1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts  （需要申请下载权限，审核需要2天左右）

本文基础环境如下：

----------------
aarch64
910B(65GB) * 8
CANN 7.0
npu-smi 23.0.2.1
----------------

模型下载

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B · 模型库

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B · 模型库

modelscope 魔搭社区模型下载

本文将模型下载到服务器的 /data1/apps/models​ 路径下

• 例如 /data1/apps/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B​

启动镜像时，将路径挂载：-v /data1/apps/models:/storage/llm​

那么在镜像容器内模型地址：

​/storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B​

权重转换

14B、32B 是.safetensor权重，无需转换，可以直接使用。

环境依赖

拉取镜像

下载地址： 昇腾镜像仓库详情

登陆账号，申请下载权限 -- 点击立即下载 --- 弹出一个窗口 -- 按照指示拉取镜像

docker pull  --platform=linux/arm64  swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts

--platform=linux/arm64 指定拉去内核为 arm 架构版本的镜像

由于本文的910B是纯内网机器，无法直接访问下载

于是 找了台可以访问公网的机器（x86的），拉取镜像、导出、传输到内网机器、导入

如果你的机器可以访问公网，直接拉去即可

查看拉取的镜像版本

docker inspect 25ba5f455ae3| grep Architecture

导出镜像

docker save -o 1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts.tar swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts

• 加载

docker load -i 1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts.tar1.0.0-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts.tar

• 环境

  • python 3.11
  • torch 2.1

  [root@pm-a813-005 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B]# python --version
  Python 3.11.6
  [root@pm-a813-005 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B]# pip show torch
  Name: torch
  Version: 2.1.0
  Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
  Home-page: https://pytorch.org/
  Author: PyTorch Team
  Author-email: packages@pytorch.org
  License: BSD-3
  Location: /usr/local/lib64/python3.11/site-packages
  Requires: filelock, fsspec, jinja2, networkx, sympy, typing-extensions
  Required-by: accelerate, torch-npu, torchvision

  • mindie_llm 1.0.0
  • mindiebenchmark 1.0.0
  • mindieclient 1.0.0
  • mindiesd 1.0.0
  • mindietorch 1.0.0+torch2.1.0.abi0

启动镜像

root 特权模型

docker run -it -d --net=host --shm-size=10g \--privileged \--name deepseek-r1-distill-root-test \-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver:ro \-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin:ro \-v /data1/apps/models:/storage/llm \swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts \bash

docker exec -it deepseek-r1-distill-root-test bash

普通用户

docker run -it -d --net=host --shm-size=10g \--name deepseek-r1-distill-test1 \--device=/dev/davinci_manager \--device=/dev/hisi_hdc \--device=/dev/devmm_svm \--device=/dev/davinci0 \--device=/dev/davinci1 \--device=/dev/davinci2 \--device=/dev/davinci3 \--device=/dev/davinci4 \--device=/dev/davinci5 \--device=/dev/davinci6 \--device=/dev/davinci7 \-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver:ro \-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin:ro \-v /data1/apps/models:/storage/llm \-w /storage/llm \swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts \bash

注意，以上启动命令仅供参考，请根据需求自行修改再启动容器，尤其需要注意：

1. ​--user​，如果您的环境中HDK是通过普通用户安装（例如默认的HwHiAiUser​，可以通过id HwHiAiUser​命令查看该用户组ID），请设置好对应的用户组，例如用户组1001可以使用HDK，则--user mindieuser:1001​，镜像中默认使用的是用户组1000。如果您的HDK是由root用户安装，且指定了--install-for-all​参数，则无需指定--user​参数。

2. 设定容器名称--name​与镜像名称，例如mindie:1.0.0-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts​。

3. 如果不使用--priviliged​参数，则需要设置各设备，包括设置想要使用的卡号--device​：

   ...
   --name <container-name> \
   --device=/dev/davinci_manager \
   --device=/dev/hisi_hdc \
   --device=/dev/davinci0 \
   ...
   

4. 设定权重挂载的路径，-v /path-to-weights:/path-to-weights:ro​，注意，权重路径权限应当设置为750。如果使用普通用户镜像，权重路径所属应为镜像内默认的1000用户。可参考以下命令进行修改：

   chmod -R 755 /path-to-weights
   chown -R 1000:1000 /path-to-weights# 进入容器后执行
   chmod -R 755 /storage/llm
   chown -R 1000:1000 /storage/llm
   

5. 在普通用户镜像中，注意所有文件均在 /home/mindieuser​ 下，请勿直接挂载 /home​ 目录，以免宿主机上存在相同目录，将容器内文件覆盖清除。

• 进入容器

docker exec -it deepseek-r1-distill-test1 bash

确认环境

检验HDK是否可用

输入以下命令，应当正确显示设备信息：

npu-smi info

如果出现以下信息：

bash: npu-smi: command not found

说明宿主机上的 npu-smi​ 工具不在 /usr/local/sbin​ 路径中，可能是由于HDK版本过旧或其他原因导致，可以使用以下命令找到该工具，并在启动容器时将其挂载到容器内：

find / -name npu-smi

一般来说，可能出现在 /usr/local/bin/npu-smi​ 路径下。

检验Torch是否可用

启动Python，并输入以下命令：

import torch
import torch_npu

若无报错信息，则说明Torch组件正常。

检查MindIE各组件

输入以下命令：

pip list | grep mindie

应出现类似如下输出：

mindie_llm                        1.0.0
mindiebenchmark                   1.0.0
mindieclient                      1.0.0
mindiesd                          1.0.0
mindietorch                       1.0.0+torch2.1.0.abi0

或者输入以下命令：

cat /home/mindieuser/Ascend/mindie/latest/version.info

应出现类似如下输出：

Ascend-mindie : MindIE 1.0.0
mindie-rt: 1.0.0
mindie-torch: 1.0.0
mindie-service: 1.0.0
mindie-llm: 1.0.0
mindie-sd:1.0.0
Platform : aarch64

说明各组件正常。

确认模型地址正确

cd /storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
cd /storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
cd /storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

确认权限

chmod -R 750 /storage/llm

设置模型服务启动配置

打开配置文件

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

修改建议

一般只需要修改以下配置（单实例）

{..."ServerConfig" :{..."port" : 1040, #自定义"managementPort" : 1041, #自定义"metricsPort" : 1042, #自定义..."httpsEnabled" : false,  # 取消https协议启动服务...},"BackendConfig": {..."npuDeviceIds" : [[0,1]],..."ModelDeployConfig":{"truncation" : false,"ModelConfig" : [{..."modelName" : "deepseek-14b","modelWeightPath" : "/storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B","worldSize" : 2,...}]},}
}

• （多实例）以 14B 为例， 一张卡一个实例， 八张就是八个实例，并发要求200

### ServerConfig
- **`httpsEnabled`**：取消https协议 设为 false### 3. `ModelDeployParam` 部分
#### 整体配置
- **`modelInstanceNumber`**：由于单卡能跑一个实例，机器有 8 张卡，可设置为 8。
- **`tokenizerProcessNumber`**：可使用默认值 8，也可根据实际性能情况进行调整。
- **`maxSeqLen`**：根据需求，最大上下文为 8192，设置为 8192 + 4096 = 12288（输入长度 + 输出长度）。
- **`npuDeviceIds`**：由于是单机 8 卡，设置为 `[[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]]`。
- **`multiNodesInferEnabled`**：设置为 `false`，因为是单机推理。#### `ModelParam`
- **`worldSize`**：由于使用 8 张卡, 8 个实例，一个实例一张卡，设置为 1。
- **`cpuMemSize`**：CPU 内存有 1.4T，可适当增大，例如设置为 100（单位：GB）。
- **`npuMemSize`**：使用快速计算公式计算：- 假设单卡总空闲显存为 60GB，模型权重占用 40GB（根据实际情况调整），后处理占用 1GB，系数取 0.8。- 则 `npuMemSize = (60 - 40/1 - 1) * 0.8 ≈ 15`，可设置为 15（单位：GB）。### 4. `ScheduleParam` 部分
- **`maxPrefillBatchSize`**：可根据实际性能测试进行调整，初始可设置为 200。
- **`maxPrefillTokens`**：设置为大于等于 `maxSeqLen` 的值，例如设置为 16384。
- **`prefillTimeMsPerReq`**：可根据实际情况调整，使用默认值 150。
- **`prefillPolicyType`**：可使用默认值 0（FCFS，先来先服务）。
- **`decodeTimeMsPerReq`**：可根据实际情况调整，使用默认值 50。
- **`decodePolicyType`**：可使用默认值 0（FCFS，先来先服务）。
- **`maxBatchSize`**：根据 `npuMemSize` 和 `cacheBlockSize` 等参数重新计算，初始可设置为 200。
- **`maxIterTimes`**：最大输出为 4096，设置为 4096。
- **`maxPreemptCount`**：可根据实际情况设置，初始可设置为 0。
- **`supportSelectBatch`**：可根据实际情况设置，初始可使用默认值 `false`。
- **`maxQueueDelayMicroseconds`**：使用默认值 5000。### 预估最大并发量
最大并发量受多种因素影响，包括模型复杂度、硬件性能、参数配置等。
上面的配置，理论上最大并发量可达到 200 左右，但实际并发量需要通过性能测试来确定。可以逐步增加并发请求，观察系统的响应时间、资源利用率等指标，找到系统的性能瓶颈，从而确定最大并发量。

配置示例

14B

{"Version" : "1.1.0","LogConfig" :{"logLevel" : "Info","logFileSize" : 20,"logFileNum" : 20,"logPath" : "logs/mindservice.log"},"ServerConfig" :{"ipAddress" : "127.0.0.1","managementIpAddress" : "127.0.0.2","port" : 1025,"managementPort" : 1026,"metricsPort" : 1027,"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" : 8,"npuDeviceIds" : [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]],"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" : 12288,"maxInputTokenLen" : 8192,"truncation" : false,"ModelConfig" : [{"modelInstanceType" : "Standard","modelName" : "deepseek-14b","modelWeightPath" : "/storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B","worldSize" : 1,"cpuMemSize" : 50,"npuMemSize" : -1,"backendType" : "atb","trustRemoteCode" : false}]},"ScheduleConfig" :{"templateType" : "Standard","templateName" : "Standard_LLM","cacheBlockSize" : 128,"maxPrefillBatchSize" : 200,"maxPrefillTokens" : 16384,"prefillTimeMsPerReq" : 150,"prefillPolicyType" : 0,"decodeTimeMsPerReq" : 50,"decodePolicyType" : 0,"maxBatchSize" : 200,"maxIterTimes" : 4096,"maxPreemptCount" : 0,"supportSelectBatch" : false,"maxQueueDelayMicroseconds" : 5000}}
}

32B

{"Version" : "1.1.0","LogConfig" :{"logLevel" : "Verbose","logFileSize" : 200,"logFileNum" : 64,"logPath" : "logs/mindservice.log"},"ServerConfig" :{"ipAddress" : "127.0.0.1","managementIpAddress" : "127.0.0.2","port" : 1025,"managementPort" : 1026,"metricsPort" : 1027,"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" : 4,"npuDeviceIds" : [[0,1], [2,3], [4,5], [6,7]],"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" : 13000,"maxInputTokenLen" : 4096,"truncation" : false,"ModelConfig" : [{"modelInstanceType" : "Standard","modelName" : "deepseek-32b","modelWeightPath" : "/storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B","worldSize" : 2,"cpuMemSize" : 100,"npuMemSize" : 10,"backendType" : "atb","trustRemoteCode" : false}]},"ScheduleConfig" :{"templateType" : "Standard","templateName" : "Standard_LLM","cacheBlockSize" : 128,"maxPrefillBatchSize" : 50,"maxPrefillTokens" : 16384,"prefillTimeMsPerReq" : 150,"prefillPolicyType" : 0,"decodeTimeMsPerReq" : 50,"decodePolicyType" : 0,"maxBatchSize" : 200,"maxIterTimes" : 4096,"maxPreemptCount" : 0,"supportSelectBatch" : false,"maxQueueDelayMicroseconds" : 5000}}
}

服务启动项参数说明

详细查看官网
配置参数说明-快速开始-MindIE Service开发指南-服务化集成部署-MindIE1.0.RC2开发文档-昇腾社区

OtherParam参数

配置项	取值类型	取值范围	配置说明
ResourceParam
cacheBlockSize	uint32_t	[1, 128]	kvcache block的size大小。必填，默认值：128；建议值：128，其他值建议取为2的n次幂。
LogParam
logLevel	string	"Verbose""Info""Warning""Error""None"	"Verbose"：打印Verbose、Info、Warning和Error级别的日志。"Info"：打印Info、Warning和Error级别的日志。"Warning"：打印Warning和Error级别的日志。"Error"：打印Error级别的日志。"None"：不打印日志。必填，默认值："Info"。
logPath	string	日志文件路径，长度<=4096。	支持绝对和相对路径。如果配置为相对路径，则代码中会取工程目录，最后拼接而成。例如，假设MindIE Service的安装路径为“/opt/Ascend-mindie-service{version}linux-x86_64/”，则默认的日志绝对路径为“/opt/Ascend-mindie-service{version}linux-x86_64/logs/mindservice.log”。若配置路径不满足要求，则使用默认路径：“工程路径/logs/mindservice.log”。必填，默认值："logs/mindservice.log"。
ServeParam
ipAddress	string	IPv4地址。	EndPoint提供的业务面RESTful接口绑定的IP地址。全零侦听会导致三面隔离失效，不满足安全配置要求，禁止绑定IP地址为0.0.0.0。如果存在环境变量MIES_CONTAINER_IP，则优先取环境变量值作为业务面IP地址。如果不存在环境变量MIES_CONTAINER_IP，则取该配置值。必填，默认值："127.0.0.1"。
managementIpAddress	string	IPv4地址。	EndPoint提供的管理面RESTful接口绑定的IP地址。全零侦听会导致三面隔离失效，不满足安全配置要求，禁止绑定IP地址为0.0.0.0。如果该环境变量MIES_CONTAINER_MANAGEMENT_IP存在，则直取环境变量值作为管理面IP地址。如果“managementIpAddress”字段存在，则取字段本身值；否则取“ipAddress”字段的值作为管理面IP地址。如果采用多IP地址的方案，对“ipAddress”和“managementAddress”的初始值都需要做相应的修改。选填，默认值："127.0.0.2"。
port	int32_t	[1024, 65535]	EndPoint提供的业务面RESTful接口绑定的端口号。如果采用物理机/宿主机IP地址通信，请自行保证端口号无冲突。必填，默认值：1025。
managementPort	int32_t	[1024, 65535]	EndPoint提供的管理面（管理面接口参考表1）接口绑定的端口号。业务面与管理面可采用四种方案：单IP地址单端口号（推荐）单IP地址多端口号多IP地址单端口号多IP地址多端口号在单卡节点中，不能使用多IP地址单端口号的方案，会因端口号占用而无法启动。选填，默认值：1026。
maxLinkNum	uint32_t	[1, 1000]	RESTful接口请求并发数，EndPoint支持的最大并发请求数。必填，默认值：1000。
httpsEnabled	bool	truefalse	是否开启https通信。true：开启https通信。false：关闭https通信。必填，默认值：true，建议值：true，取值为false时，忽略后续https通信相关参数。
tlsCaPath	string	建议tlsCaPath+tlsCaFile路径长度<=4096。实际路径为工程路径+tlsCaPath，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	根证书路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/ca/"。
tlsCaFile	set--string	建议tlsCaPath+tlsCaFile路径长度<=4096。不可为空，并且tlsCaPath+tlsCaFile路径长度上限与操作系统有关，最小值为1。	业务面根证书名称列表。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值：["ca.pem"]。
tlsCert	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+tlsCert，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	业务面服务证书文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/certs/server.pem"。
tlsPk	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+tlsPk，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	业务面服务证书私钥文件路径，证书私钥的长度要求>=3072，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/keys/server.key.pem"。
tlsPkPwd	string	文件路径长度<=4096。支持为空；若非空，则实际路径为工程路径+tlsPkPwd，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	业务面服务证书私钥加密密钥文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后选填，默认值："security/pass/key_pwd.txt"。若私钥经过加密但是未提供此文件，系统启动时会要求用户在交互窗口输入私钥加密口令。
tlsCrl	string	建议文件路径长度<=4096。支持为空；若非空，则实际路径为工程路径+tlsCrl，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	业务面服务证书吊销列表文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/certs/server_crl.pem"。“httpsEnabled”=false不启用吊销列表。“tlsCrl”的值只能配套“tlsCaFile”文件列表中的第一个CA文件。
managementTlsCaFile	set--string	建议tlsCaPath+managementTlsCaFile路径长度<=4096。不可为空，并且tlsCaPath+managementTlsCaFile路径长度上限与操作系统有关，最小值为1。	管理面根证书名称列表，当前管理面证书和业务面证书放在同一个路径（tlsCaPath）下。“httpsEnabled”=true且“ipAddress”!=“managementIpAddress”生效，生效后必填，默认值：["management_ca.pem"]。
managementTlsCert	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+managementTlsCert，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	管理面服务证书文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true且“ipAddress”!=“managementIpAddress”生效，生效后必填，默认值："security/certs/management_server.pem"。
managementTlsPk	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+managementTlsPk，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	管理面服务证书私钥文件路径，证书私钥的长度要求>=3072，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true且“ipAddress”!=“managementIpAddress”生效，生效后必填，默认值："security/keys/management_server.key.pem"。
managementTlsPkPwd	string	文件路径长度<=4096。支持为空；若非空，则实际路径为工程路径+managementTlsPkPwd，上限限制与操作系统有关，最小值为1	管理面服务证书私钥加密密钥文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true且“ipAddress”!=“managementIpAddress”生效，生效后选填，默认值："security/pass/management/key_pwd.txt"。若私钥经过加密但是未提供此文件，系统启动时会要求用户在交互窗口输入私钥加密口令。
managementTlsCrl	string	建议文件路径长度<=4096。支持为空；若非空，则实际路径为工程路径+managementTlsCrl，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	管理面证书吊销列表文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true且“ipAddress”!=“managementIpAddress”生效，生效后必填，默认值："security/certs/management_server_crl.pem"。“httpsEnabled”=false不启用吊销列表。“managementTlsCrl”的值只能配套“managementTlsCaFile”文件列表中的第一个CA文件。
kmcKsMaster	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+kmcKsMaster，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	KMC密钥库文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："tools/pmt/master/ksfa"。
kmcKsStandby	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+kmcKsStandby，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	KMC密钥库备份文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“httpsEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："tools/pmt/standby/ksfb"。
multiNodesInferPort	uint32_t	[1024, 65535]	跨机通信的端口号，多机推理场景使用。选填，默认值：1120。
interNodeTLSEnabled	bool	truefalse	多机推理时，跨机通信是否开启证书安全认证。true：开启证书安全认证。false：关闭证书安全认证。选填，默认值：true。取值为false时，忽略后续参数。
interNodeTlsCaFile	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+interNodeTlsCaFile，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	根证书名称路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/ca/ca.pem"。
interNodeTlsCert	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+interNodeTlsCert，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	服务证书文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/certs/server.pem"。
interNodeTlsPk	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+interNodeTlsPk，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	服务证书私钥文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/keys/server.key.pem"。
interNodeTlsPkPwd	string	建议文件路径长度<=4096。支持为空；若非空，则实际路径为工程路径+interNodeTlsPkPwd，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	服务证书私钥加密密钥文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："security/pass/mindie_server_key_pwd.txt"。
interNodeKmcKsfMaster	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+interNodeKmcKsfMaster，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	KMC密钥库文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："tools/pmt/master/ksfa"。
interNodeKmcKsfStandby	string	建议文件路径长度<=4096。实际路径为工程路径+interNodeKmcKsfStandby，上限限制与操作系统有关，最小值为1。	KMC密钥库备份文件路径，只支持软件包安装路径下的相对路径。“interNodeTLSEnabled”=true生效，生效后必填，默认值："tools/pmt/standby/ksfb"。

说明

• 如果网络环境不安全，不开启https通信，即“httpsEnabled”=“false”时，会存在较高的网络安全风险。
• 如果推理服务所在的计算节点的网络为跨公网和局域网，绑定0.0.0.0的IP地址可能导致网络隔离失效，存在较大安全风险。故该场景下禁止EndPoint的IP地址绑定为0.0.0.0。
• 如果配置了相同的管理面和业务面的IP地址，会导致隔离失效。

WorkFlowParam参数

配置项	取值类型	取值范围	配置说明
TemplateParam
templateType	string	当前取值只能为："Standard"	普通推理。必填，默认值："Standard"。
templateName	string	由大写字母、小写字母和下划线组成，且不以下划线作为开头和结尾，字符串长度小于或等于256。	工作流名称。必填，默认值："Standard_llama"。

ModelDeployParam参数

配置项	取值类型	取值范围	配置说明
engineName	string	长度1~50，只支持小写字母加下划线。且不以下划线作为开头和结尾。	根据engineName找对应的so文件。必填，默认值："mindieservice_llm_engine"。
modelInstanceNumber	uint32_t	[1, 10]	模型实例个数。必填，默认值：1。
tokenizerProcessNumber	uint32_t	[1, 32]	tokenizer进程数。选填，默认值：8。
maxSeqLen	uint32_t	上限根据显存和用户需求来决定，最小值需大于0。	最大序列长度。输入的长度+输出的长度<=maxSeqLen，用户根据自己的推理场景选择maxSeqLen。如果maxSeqLen大于模型支持的最大序列长度，可能会影响推理精度。必填，默认值：2560。
npuDeviceIds	set-set<size_t>	根据模型和环境的实际情况来决定。	表示启用哪几张卡。对于每个模型实例分配的npuIds。多机推理场景下该值无效，每个节点上使用的npuDeviceIds根据ranktable计算获得。必填，默认值：[[0,1,2,3]]。
multiNodesInferEnabled	bool	truefalse	false：单机推理。true：多机推理。选填，默认值：false。
ModelParam
modelInstanceType	string	"Standard""StandardMock"	模型类型。"Standard"：普通推理。"StandardMock"：假模型。选填，默认值："Standard"。
modelName	string	由大写字母、小写字母、数字、中划线、点和下划线组成，且不以中划线、点和下划线作为开头和结尾，字符串长度小于或等于256。	模型名称。必填，默认值："llama_65b"。
modelWeightPath	string	文件绝对路径长度的上限与操作系统有关，最小值为1。	模型权重路径。程序会读取该路径下的config.json中torch_dtype和vocab_size字段的值，需保证路径和相关字段存在。必填，默认值："/data/atb_testdata/weights/llama1-65b-safetensors"。该路径会进行安全校验，必须使用绝对路径，且和执行用户的属组和权限保持一致。
worldSize	uint32_t	根据模型实际情况来决定。每一套模型参数中worldSize必须与使用的NPU数量相等。	启用几张卡推理。目前llama-65b至少启用四张NPU卡。多机推理场景下该值无效，worldSize根据ranktable计算获得。必填，默认值：4。
cpuMemSize	uint32_t	上限根据显存和用户需求来决定。只有当maxPreemptCount为0时，才可以取值为0。	CPU中可以用来申请kv cache的size上限。必填，默认值：5，建议值：5，单位：GB。
npuMemSize	uint32_t	上限根据显存和用户需求来决定，下限大于0。	NPU中可以用来申请kv cache的size上限。必填，默认值：8，建议值：8，单位：GB。快速计算公式：npuMemSize=(单卡总空闲-权重/NPU卡数-后处理占用)*系数，其中系数取0.8。
backendType	string	"atb""ms"	对接的后端类型。必填，默认值："atb"。
pluginParams	string	根据并行解码实际所需填写一个json字符串。	选填，默认值：""。

ScheduleParam参数

配置项	取值类型	取值范围	配置说明
maxPrefillBatchSize	uint32_t	[1, maxBatchSize]	最大prefill batch size。maxPrefillBatchSize和maxPrefillTokens谁先达到各自的取值就完成本次组batch。该参数主要是在明确需要限制prefill阶段batch size的场景下使用，否则可以设置为0（此时引擎将默认取maxBatchSize值）或与maxBatchSize值相同。必填，默认值：50。
maxPrefillTokens	uint32_t	[5120, 512000]，且必须大于或等于maxSeqLen的取值。	每次prefill时，当前batch中所有input token总数，不能超过maxPrefillTokens。maxPrefillTokens和maxPrefillBatchSize谁先达到各自的取值就完成本次组batch。必填，默认值：8192。
prefillTimeMsPerReq	uint32_t	[0, 1000]	与decodeTimeMsPerReq比较，计算当前应该选择prefill还是decode。单位：ms，当“supportSelectBatch”=true时有效。其调度策略流程图请参见图1。必填，默认值：150。
prefillPolicyType	uint32_t	013	prefill阶段的调度策略，其调度策略流程图请参见图2。0：FCFS，先来先服务。1：STATE，prefill阶段等同于FCFS策略。3：MLFQ，多级反馈队列。其中，3是0/1的组合。必填，默认值：0。
decodeTimeMsPerReq	uint32_t	[0, 1000]	与prefillTimeMsPerReq比较，计算当前应该选择prefill还是decode。单位：ms，当“supportSelectBatch”=true时有效。其调度策略流程图请参见图1。必填，默认值：50。
decodePolicyType	uint32_t	013	decode阶段的调度策略。其调度策略流程图请参见图2。0：FCFS，先来先服务。1：STATE，decode阶段优先执行未被抢占和换出的请求。3：MLFQ，多级反馈队列。其中，3是0/1的组合。必填，默认值：0。
maxBatchSize	uint32_t	[1, 5000]，且必须大于或等于maxPreemptCount的取值。	最大decode batch size。首先计算block_num：Total Block Num = Floor(NPU显存/(模型网络数cacheBlockSize模型注意力头数注意力头大小Cache类型字节数Cache数))，其中，Cache数=2；在tensor并行的情况下，block_numworld_size为实际的分配block数。如果是多卡，公式中的模型注意力头数注意力大小的值需要均摊在每张卡上，即“模型注意力头数注意力大小/卡数”。公式中的Floor表示计算结果向下取整。为每个请求申请的block数量Block Num=Ceil(输入Token数/Block Size)+Ceil(最大输出Token数/Block Size)。输入Token数：输入（字符串）做完tokenizer后的tokenID个数；最大输出Token数：模型推理最大迭代次数和最大输出长度之间取较小值。公式中的Ceil表示计算结果向上取整。maxBatchSize=Total Block Num/Block Num。必填，默认值：200。
maxIterTimes	uint32_t	[1, maxSeqLen-1]	迭代次数，即一句话最大可生成长度。与允许推理生成的最大token个数max_tokens（或max_new_tokens）取较小值作为最大可生成长度。必填，默认值：512。
maxPreemptCount	int32_t	[0, maxBatchSize]，当取值大于0时，cpuMemSize取值不可为0。	每一批次最大可抢占请求的上限，即限制一轮调度最多抢占请求的数量，最大上限为maxBatchSize，取值大于0则表示开启可抢占功能。必填，默认值：0。
supportSelectBatch	bool	truefalse	batch选择策略。false：表示每一轮调度时，优先调度和执行prefill阶段的请求。true：表示每一轮调度时，根据当前prefill与decode请求的数量，自适应调整prefill和decode阶段请求调度和执行的先后顺序。必填，默认值：false。
maxQueueDelayMicroseconds	uint32_t	[500, 1000000]	队列等待时间，单位：us。必填，默认值：5000。

图1 调度策略和执行先后顺序流程图

图2 prefill和decode阶段的调度策略流程图

​

启动模型

拉起服务化接口

cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin
./mindieservice_daemon

后台启动

cd $MIES_INSTALL_PATH
nohup ./bin/mindieservice_daemon > output.log 2>&1 &
tail -f output.log# nuhup 开启一个后台进程
[1] 107
# 杀死进程 kill 107

Daemon start success! 则为启动成功

​

接口测试

time curl -X POST http://127.0.0.1:1025/v1/chat/completions \-H "Accept: application/json" \-H "Content-type: application/json" \-d '{"model": "deepseek-14b","messages": [{"role": "user","content": "我有五天假期，我想去海南玩，请给我一个攻略"}],"max_tokens": 2048,"presence_penalty": 1.03,"frequency_penalty": 1.0,"seed": null,"temperature": 0.5,"top_p": 0.95,"stream": false
}' 

​

脚本测试(可选)

cd $ATB_SPEED_HOME_PATH
python examples/run_pa.py --model_path /storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

​

并发测试

14B - 单卡运行

八张卡 八个实例

设备	模型	上下文（输出+输出长度）	并发	循环次数	并发请求总输出速率（tokens/s）	单个请求速率的平均	请求超时个数（超过60s的请求）
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	1	1	33.03	33.03	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	1	1	31.91	31.91	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	1	1	31.08	31.08	0
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	4	1	101.63	32.93	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	4	1	113.43	31.98	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	4	1	94.86	31.11	0
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	8	1	213.05	31.99	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	8	1	185.08	30.09	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	8	1	154.08	29.45	0
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	16	1	284.99	31.00	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	16	1	279.60	29.44	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	16	1	346.78	27.92	0
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	32	1	579.98	29.46	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	32	1	575.08	26.80	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	32	1	560.29	24.92	0
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	64	1	932.15	24.59	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	64	1	1118.59	24.52	0
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	64	1	816.21	21.98	2
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	96	1	1294.45	25.58	0
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	96	1	1437.15	21.76	2
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	96	1	1291.17	18.78	5
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	128	1	1307.53	20.16	5
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	128	1	1560.00	16.81	28
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	128	1	1348.41	13.06	37
910B3 * 8	deepseek-14b	2048	196	1	1417.76	12.30	77
910B3 * 8	deepseek-14b	4096	196	1	404.82	2.84	171
910B3 * 8	deepseek-14b	8192	196	1	521.18	2.94	162

32B - 双卡并行

八张卡 四个实例

设备	模型	上下文（输出+输出长度）	并发	循环次数	并发请求总输出速率（tokens/s）	单个请求速率的平均	请求超时个数（超过60s的请求）
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	1	1	27.64	27.64	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	1	1	26.43	26.43	0
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	1	1	25.09	25.09	0
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	4	1	80.31	26.23	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	4	1	67.86	23.03	0
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	4	1	81.54	23.39	0
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	8	1	147.15	23.17	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	8	1	131.06	22.09	0
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	8	1	123.23	20.39	0
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	16	1	279.69	21.08	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	16	1	161.08	19.83	2
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	16	1	223.36	19.38	0
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	32	1	312.54	21.06	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	32	1	367.03	18.93	1
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	32	1	273.43	18.20	5
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	64	1	762.26	20.52	0
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	64	1	521.32	16.75	6
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	64	1	442.43	14.48	15
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	96	1	866.97	18.46	1
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	96	1	905.75	11.65	20
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	96	1	471.27	5.59	50
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	128	1	522.60	7.00	75
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	128	1	117.51	0.99	118
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	128	1	0.00	0.00	128
910B3 * 8	deepseek-32b	2048	196	1	1345.32	14.69	91
910B3 * 8	deepseek-32b	4096	196	1	925.30	11.43	146
910B3 * 8	deepseek-32b	8192	196	1	755.33	9.04	166

并发测试脚本代码

找一个文件夹，创建、执行并发请求脚本

1. python model_request_test.py
2. python statistic.py

• 新建请求脚本

vi model_request_test.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2025/2/14 14:29import os.pathimport asyncio
import aiohttp
import time
import json
import logging# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')test_context = """
我们过了江，进了车站。我买票，他忙着照看行李。行李太多了，得向脚夫⑾行些小费才可过去。他便又忙着和他们讲价钱。我那时真是聪明过分，总觉他说话不大漂亮，非自己插嘴不可，但他终于讲定了价钱；就送我上车。他给我拣定了靠车门的一张椅子；我将他给我做的紫毛大衣铺好座位。他嘱我路上小心，夜里要警醒些，不要受凉。又嘱托茶房好好照应我。我心里暗笑他的迂；他们只认得钱，托他们只是白托！而且我这样大年纪的人，难道还不能料理自己么？我现在想想，我那时真是太聪明了。
我说道：“爸爸，你走吧。”他往车外看了看，说：“我买几个橘子去。你就在此地，不要走动。”我看那边月台的栅栏外有几个卖东西的等着顾客。走到那边月台，须穿过铁道，须跳下去又爬上去。父亲是一个胖子，走过去自然要费事些。我本来要去的，他不肯，只好让他去。我看见他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂⑿，深青布棉袍，蹒跚⒀地走到铁道边，慢慢探身下去，尚不大难。可是他穿过铁道，要爬上那边月台，就不容易了。他用两手攀着上面，两脚再向上缩；他肥胖的身子向左微倾，显出努力的样子。这时我看见他的背影，我的泪很快地流下来了。我赶紧拭干了泪。怕他看见，也怕别人看见。我再向外看时，他已抱了朱红的橘子往回走了。过铁道时，他先将橘子散放在地上，自己慢慢爬下，再抱起橘子走。到这边时，我赶紧去搀他。他和我走到车上，将橘子一股脑儿放在我的皮大衣上。于是扑扑衣上的泥土，心里很轻松似的。过一会儿说：“我走了，到那边来信！”我望着他走出去。他走了几步，回过头看见我，说：“进去吧，里边没人。”等他的背影混入来来往往的人里，再找不着了，我便进来坐下，我的眼泪又来了。
"""# 输入文本列表  此处为示例，实际测试请使用长度在 1800、3500、7000 字左右的文本作为输入  使得上下文长度在 2048、4096、8192 字左右
input_texts = [test_context * (2048 // len(test_context)) + "\n====\n总结以上文本为字数200字的摘要。",test_context * (4096 // len(test_context)) + "\n====\n总结以上文本为字数500字的摘要。",test_context * (8192 // len(test_context)) + "\n====\n总结以上文本为字数1000字的摘要。",
]# 并发请求列表
concurrency_levels = [1, 4, 8, 16, 32, 64, 96, 128, 196]
# concurrency_levels = [96, 128, 196]
# concurrency_levels = [1]# 循环次数
loop_count = 1# 请求接口地址
url = "http://127.0.0.1:1025/v1/chat/completions"# 设备和模型信息
device = "910B3 * 8"
# model = "DeepSeek-R1-Distill-32B"
model = "deepseek-14b"  # 此处对应配置文件中的 ModelDeployConfig.ModelConfig.modelNameif not os.path.exists(model):os.mkdir(model)async def make_request(session, input_text):# logging.info("开始单个请求")headers = {"Accept": "application/json","Content-type": "application/json"}data = {"model": model,"messages": [{"role": "user", "content": input_text}],"max_tokens": 2048,"presence_penalty": 1.03,"frequency_penalty": 1.0,"seed": None,"temperature": 0.5,"top_p": 0.95,"stream": True}start_time = time.time()try:async with session.post(url, headers=headers, json=data, timeout=60) as response:output_tokens = 0async for chunk in response.content.iter_chunked(65535):try:chunk_str = chunk.decode('utf-8').strip()if chunk_str.startswith("data: "):chunk_str = chunk_str[len("data: "):]chunk_data = json.loads(chunk_str)"""data: {"id":"endpoint_common_34","object":"chat.completion.chunk","created":1739519727,"model":"deepseek-32b","usage":{"prompt_tokens":6,"completion_tokens":27,"total_tokens":33},"choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"finish_reason":"stop"}]}"""output_tokens += 1except (json.JSONDecodeError, UnicodeDecodeError):continueend_time = time.time()elapsed_time = end_time - start_timeprint(f"elapsed_time: 0.0614")output_rate = output_tokens / elapsed_time if elapsed_time > 0 else 0logging.info(f"单个请求完成，输出 tokens: {output_tokens}，耗时: {elapsed_time:.2f}s，输出速率: {output_rate:.2f} tokens/s")return output_tokens, elapsed_time, output_rateexcept asyncio.TimeoutError:logging.warning("单个请求超时")return 0, 60, 0except Exception as e:print(f"ERROR: {e}")return 0, 60, 0async def run_concurrent_tests(concurrency, input_text):logging.info(f"开始并发数为 {concurrency} 的测试")async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [make_request(session, input_text) for _ in range(concurrency)]results = await asyncio.gather(*tasks)total_output_tokens = sum([result[0] for result in results])total_elapsed_time = max([result[1] for result in results])total_output_rate = total_output_tokens / total_elapsed_time if total_elapsed_time > 0 else 0average_single_rate = sum([result[2] for result in results]) / concurrencytimeout_count = sum([1 for result in results if result[1] >= 60])logging.info(f"并发数为 {concurrency} 的测试完成，总输出 tokens: {total_output_tokens}，总耗时: {total_elapsed_time:.2f}s，"f"并发请求总输出速率: {total_output_rate:.2f} tokens/s，单个请求速率平均: {average_single_rate:.2f} tokens/s，超时个数: {timeout_count}")return total_output_rate, average_single_rate, timeout_countasync def main():print("|设备|模型|上下文（输出+输出长度）|并发|循环次数|并发请求总输出速率（tokens/s）|单个请求速率的平均|请求超时个数（超过60s的请求）|")print("| ------| ------| --------| ------| ----------| ------------------| ----------| --------------|")for concurrency in concurrency_levels:all_results = []for i, input_text in enumerate(input_texts):input_length = len(input_text)total_output_rate, average_single_rate, timeout_count = await run_concurrent_tests(concurrency, input_text)context = 2048 * (2 ** i)print(f"测试 {i + 1}/{len(input_texts)} 完成，并发数为 {concurrency}，循环次数为 {loop_count}")result = {"设备": device,"模型": model,"上下文（输出+输出长度）": context,"并发": concurrency,"循环次数": loop_count,"并发请求总输出速率（tokens/s）": total_output_rate,"单个请求速率的平均": average_single_rate,"请求超时个数（超过60s的请求）": timeout_count}all_results.append(result)print(f"|{device}|{model}|{context}|{concurrency}|{loop_count}|{total_output_rate:.2f}|{average_single_rate:.2f}|{timeout_count}|")# 按并发数保存到 JSON 文件filename = f'{model}/test_results_concurrency_{concurrency}.json'with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(all_results, f, ensure_ascii=False, indent=4)logging.info(f"并发数为 {concurrency} 的测试结果已保存到 {filename}")if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

• 新建统计脚本

vi statistic.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2025/2/17 8:32
import json# 并发请求列表
concurrency_levels = [1, 4, 8, 16, 32, 64, 96, 128, 196]
version = 'deepseek-14b'   # 此处对应配置文件中的 ModelDeployConfig.ModelConfig.modelName# 汇总所有结果
all_results = []
for concurrency in concurrency_levels:filename = f'{version}/test_results_concurrency_{concurrency}.json'try:with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:results = json.load(f)all_results.extend(results)except FileNotFoundError:print(f"未找到文件 {filename}，请确保之前的测试已成功保存结果。")# 生成 Markdown 表格表头
markdown_table = "|设备|模型|上下文（输出+输出长度）|并发|循环次数|并发请求总输出速率（tokens/s）|单个请求速率的平均|请求超时个数（超过60s的请求）|\n"
markdown_table += "| ------| ------| --------| ------| ----------| ------------------| ----------| --------------|\n"# 填充表格内容
for result in all_results:markdown_table += f"|{result['设备']}|{result['模型']}|{result['上下文（输出+输出长度）']}|{result['并发']}|{result['循环次数']}|{result['并发请求总输出速率（tokens/s）']:.2f}|{result['单个请求速率的平均']:.2f}|{result['请求超时个数（超过60s的请求）']}|\n"# 输出 Markdown 表格
print(markdown_table)# 保存 Markdown 表格到文件
with open(f'{version}/summary_table.md', 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(markdown_table)

报错

Operation not permitted

[root@pm-a813-005 bin]# ./mindieservice_daemon
terminate called after throwing an instance of 'system_error'what():  Operation not permitted

模型路径的权限设置错误

chmod -R 755 /path-to-weights

参考 mindie/README.md · Ascend/ascend-docker-image - Gitee.com

ConnectionRefusedError

[root@pm-a813-005 /]# vi /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json
[root@pm-a813-005 /]# cd /usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/bin
[root@pm-a813-005 bin]# ./mindieservice_daemon
...
Traceback (most recent call last):File "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrapself.run()File "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/process.py", line 108, in runself._target(*self._args, **self._kwargs)File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py", line 71, in wrapperraise expFile "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py", line 63, in wrapperfunc(*args, **kwargs)File "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/tbe/common/repository_manager/route.py", line 268, in task_distributekey, func_name, detail = resource_proxy[TASK_QUEUE].get()^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "<string>", line 2, in getFile "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/managers.py", line 822, in _callmethodkind, result = conn.recv()^^^^^^^^^^^File "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/connection.py", line 250, in recvbuf = self._recv_bytes()^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/connection.py", line 430, in _recv_bytesbuf = self._recv(4)^^^^^^^^^^^^^File "/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/connection.py", line 395, in _recvchunk = read(handle, remaining)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ConnectionResetError: [Errno 104] Connection reset by peer
/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/resource_tracker.py:254: UserWarning: resource_tracker: There appear to be 30 leaked semaphore objects to clean up at shutdownwarnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d '
/usr/lib64/python3.11/multiprocessing/resource_tracker.py:254: UserWarning: resource_tracker: There appear to be 30 leaked semaphore objects to clean up at shutdownwarnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d '
Daemon is killing...
Killed

当前镜像 和 宿主机服务器的 驱动版本不对应，前往官网换个镜像

引用pytorch

警告而已，影响不大

[root@pm-a813-005 atb-models]# python
Python 3.11.6 (main, Nov 27 2024, 18:16:08) [GCC 12.3.1 (openEuler 12.3.1-38.oe2403)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch>>> import torch_npu
/usr/local/lib64/python3.11/site-packages/torch_npu/__init__.py:248: UserWarning: On the interactive interface, the value of TASK_QUEUE_ENABLE is set to 0 by default.                      Do not set it to 1 to prevent some unknown errorswarnings.warn("On the interactive interface, the value of TASK_QUEUE_ENABLE is set to 0 by default. \
>>> 

the size of npuDeviceIds (subset) does not equal to worldSize

the size of npuDeviceIds (subset) does not equal to worldSize
ERR: Failed to init endpoint! Please check the service log or console output.
Killed

此错误表明 npuDeviceIds​（可能是 NPU 设备 ID 的子集）的数量与 worldSize​ 不匹配。在分布式计算的场景下，worldSize​ 通常代表参与计算的所有进程或设备的总数，而 npuDeviceIds​ 则是指定要使用的 NPU 设备的 ID 列表。当这两者的数量不一致时，就会触发该错误。

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

...
"BackendConfig" : {"backendName" : "mindieservice_llm_engine","modelInstanceNumber" : 1,"npuDeviceIds" : [[0]],....
"ModelConfig" : [{"modelInstanceType" : "Standard","modelName" : "deepseek-14b","modelWeightPath" : "/storage/llm/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B","worldSize" : 1,  # 此处数量要与 npuDeviceIds 一致
....

Failed to init endpoint

The serverConfig.kmcKsfMaster path is invalid by: The input file: ksfa is not a regular file or not exists
The serverConfig.kmcKsfStandby path is invalid by: The input file: ksfb is not a regular file or not exists
The serverConfig_.tlsCert path is invalid by: The input file: server.pem is not a regular file or not exists
ERR: serverConfig_.tlsCrlFiles file not exit .
The serverConfig_.tlsCaFile path is invalid by: The input file: ca.pem is not a regular file or not exists
The serverConfig_.tlsPk path is invalid by: The input file: server.key.pem is not a regular file or not exists
The serverConfig_.tlsPkPwd path is invalid by: The input file: key_pwd.txt is not a regular file or not exists
The ServerConfig.managementTlsCert path is invalid by: The input file: server.pem is not a regular file or not exists
The ServerConfig.managementTlsCrlPath path is not a dir by: 
ERR: serverConfig_.managementTlsCrlFiles file not exit .
ERR: serverConfig_.managementTlsCaFile file not exit .
The ServerConfig.managementTlsPk path is invalid by: The input file: server.key.pem is not a regular file or not exists
The ServerConfig.managementTlsPkPwd path is invalid by: The input file: key_pwd.txt is not a regular file or not exists
ERR: Failed to init endpoint! Please check the service log or console output.
Killed

解决方法就是取消https 启动服务

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

    "ServerConfig" :{"ipAddress" : "127.0.0.1","managementIpAddress" : "127.0.0.2","port" : 1025,"managementPort" : 1026,"metricsPort" : 1027,"allowAllZeroIpListening" : false,"maxLinkNum" : 1000,"httpsEnabled" : false,  # 设置为 false 不是用https
。。。

Please check the service log or console output.

ERR: Failed to init endpoint! Please check the service log or console output. Killed

实例启动太多 共享内存不够，导致日志写入失败

解决： 减少实例数量 或者增加 增加共享内存空间
docker run .... --shm-size=10g

其他查询指令

系统架构

uname -m

NPU 信息

npu-smi info

CANN 版本

• x86

cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/x86_64-linux/ascend_toolkit_install.info

• arm

cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux/ascend_toolkit_install.info

[root@pm-a813-005 /]# cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux/ascend_toolkit_install.info
package_name=Ascend-cann-toolkit
version=8.0.0
innerversion=V100R001C20SPC001B251
compatible_version=[V100R001C15],[V100R001C17],[V100R001C18],[V100R001C19],[V100R001C20]
arch=aarch64
os=linux
path=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/8.0.0/aarch64-linux

基础环境搭建

获取CANN&MindIE安装包&环境准备

• Atlas 800I A2/Atlas 300I Duo/Atlas 300 V
• 环境准备指导

CANN安装

# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构，{soc}表示昇腾AI处理器的版本。
chmod +x ./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run
chmod +x ./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run
# 校验软件包安装文件的一致性和完整性
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --check
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --check
# 安装
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --install
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --install# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

MindIE安装

# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构。
chmod +x ./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --check# 方式一：默认路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install
# 设置环境变量
cd /usr/local/Ascend/mindie && source set_env.sh# 方式二：指定路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install-path=${AieInstallPath}
# 设置环境变量
cd ${AieInstallPath}/mindie && source set_env.sh

Torch_npu安装

下载 pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz

tar -xzvf pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz
# 解压后，会有whl包
pip install torch_npu-{pytorchversion}.xxxx.{arch}.whl

相关链接

• 模型库-ModelZoo-昇腾社区
• 模型库-魔搭社区
• https://modelers.cn/MindIE
• modelscope 魔搭社区模型下载
• mindie/README.md · Ascend/ascend-docker-image - Gitee.com
• 配置参数说明-快速开始-MindIE Service开发指南-服务化集成部署-MindIE1.0.RC2开发文档-昇腾社区
• 单机推理-配置MindIE Server-配置MindIE-MindIE安装指南-环境准备-MindIE1.0.RC2开发文档-昇腾社区
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-模型库-ModelZoo-昇腾社区
• mindie镜像版本下载
• Altas产品查询CANN软件包版本的方法 - 华为
• npu-smi命令介绍（适用于1.0.11-1.0.15版本） - Atlas 300I 推理卡 用户指南（型号 3010）31 - 华为​

• 昇腾模型库

• MindIE官方文档

• MindIE Service开发指南

• DeepSeek-R1模型卡片

• DeepSeek模型量化方法介绍

• 昇腾镜像仓库

• 量化技术白皮书

• Ascend/ModelZoo-PyTorch

• 在线推理过程中可使用的环境变量配置

• 昇腾社区资源下载

• CANN环境准备指导

• DeepSeek 系列模型 华为昇腾官方教程

  模型名称	安装教程
  DeepSeek V3	DeepSeek-V3-模型库-ModelZoo-昇腾社区
  DeepSeek R1	DeepSeek-R1-模型库-ModelZoo-昇腾社区
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  DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-模型库-ModelZoo-昇腾社区
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