【小白文档】Qwen3-235B-A22B × 昇腾 Atlas 800 A3 / A2 × vLLM Ascend

上级索引：vllm-ascend/README.md。
本页面向：已在昇腾机器上装好驱动与 Docker 的用户，用 官方容器镜像 跑通 Qwen3-235B-A22B，尽量减少本地 Python 环境折腾。
技术细节与参数说明以 vLLM Ascend 文档 为准。

你将得到什么

按下面顺序执行后：在 Qwen3-235B-A22B (BF16 version): require 1 Atlas 800 A3 (64G × 16) node, 1 Atlas 800 A2 (64G × 8) node or 2 Atlas 800 A2(32G * 8)nodes 上，用 vLLM Ascend 官方镜像 拉起在线推理服务，并用 curl 验证。

本页不解决：宿主机未装昇腾驱动、无对应机型、无 Docker——请先完成昇腾环境准备与 vLLM Ascend 安装说明 · Docker.

0. 开始前确认（30 秒）

在宿主机执行（有正常输出即可进入下一步）：

npu-smi info
docker --version

机型：官方验证需 Qwen3-235B-A22B (BF16 version): require 1 Atlas 800 A3 (64G × 16) node, 1 Atlas 800 A2 (64G × 8) node or 2 Atlas 800 A2(32G * 8)nodes（与官方文档一致）。
权重：建议预先下载到宿主机目录，挂载进容器的 /root/.cache/（与官方推荐一致），避免容器内重复下载失败。

1. 选镜像（复制即用）

按机型二选一（与 vLLM Ascend 文档一致）：

机型	镜像（官方）	国内拉取示例（DaoCloud 转发）
Atlas 800 A2	`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1`	`m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1`
Atlas 800 A3	`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1-a3`	`m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1-a3`

在宿主机执行（A2 示例，国内网络建议用右侧镜像）：

export IMAGE=m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1
export NAME=vllm-ascend-qwen3-235b-a22b
docker pull $IMAGE

若你是 A3，请把 IMAGE 换成上表中 A3 镜像。

2. 下载模型权重

支持 BF16 与 W8A8 量化 等变体，权重来源以官方文档为准：

变体	说明	ModelScope（示例）
BF16	全精度	Qwen/Qwen3-235B-A22B
W8A8 量化	显存压力相对较低，下文启动命令以该版本为例	vllm-ascend/Qwen3-235B-A22B-W8A8

推荐：在宿主机将模型下载到即将挂载给容器的目录，例如：

mkdir -p /root/.cache/modelscope
# 使用 modelscope 或 git lfs 等按模型卡说明下载到本地后，在 docker run 时挂载到容器内 /root/.cache

若暂不下宿主机，也可在容器内首次启动时由 vLLM 拉取（需配好 VLLM_USE_MODELSCOPE=true 与网络）。

3. 启动容器

以下与官方 Docker 示例一致；A2 使用 davinci0–7。若你只有部分卡，请按实际修改 --device。

export IMAGE=m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1
export NAME=vllm-ascend-qwen3-235b-a22b

docker run --rm \
  --name $NAME \
  --net=host \
  --shm-size=1g \
  --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/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
  -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -it $IMAGE bash

进入容器后，建议先设置（减少显存碎片、加速 ModelScope 拉取）：

export VLLM_USE_MODELSCOPE=true
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

4. 在容器内启动 vLLM 服务

下面为 manifest 中自定义的完整命令（请自行核对与官方文档是否一致）：

#!/bin/sh
export HCCL_IF_IP=decode_node_2_ip

ifname=""

export GLOO_SOCKET_IFNAME=${ifname}
export TP_SOCKET_IFNAME=${ifname}
export HCCL_SOCKET_IFNAME=${ifname}

# Load model from ModelScope to speed up download
export VLLM_USE_MODELSCOPE=true
# To reduce memory fragmentation and avoid out of memory
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
export HCCL_BUFFSIZE=1024
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"
export OMP_PROC_BIND=false
export OMP_NUM_THREADS=1
export VLLM_ASCEND_ENABLE_FLASHCOMM1=1
export VLLM_ASCEND_ENABLE_FUSED_MC2=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=1
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/mooncake:$LD_LIBRARY_PATH

vllm serve vllm-ascend/Qwen3-235B-A22B-w8a8 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--headless \
--tensor-parallel-size 4 \
--data-parallel-size 8 \
--data-parallel-size-local 4 \
--data-parallel-start-rank 4 \
--data-parallel-address decode_node_1_ip \
--data-parallel-rpc-port decode_node_dp_port \
--seed 1024 \
--quantization ascend \
--served-model-name qwen3 \
--max-num-seqs 128 \
--max-model-len 40960 \
--max-num-batched-tokens 256 \
--enable-expert-parallel \
--trust-remote-code \
--gpu-memory-utilization 0.9 \
--compilation-config '{"cudagraph_mode":"FULL_DECODE_ONLY"}' \
--async-scheduling \
--no-enable-prefix-caching \
--kv-transfer-config \
'{"kv_connector": "MooncakeConnectorV1",
"kv_role": "kv_consumer",
"kv_port": "30100",
"engine_id": "1",
"kv_connector_extra_config": {
      "prefill": {
            "dp_size": 2,
            "tp_size": 8
      },
      "decode": {
            "dp_size": 8,
            "tp_size": 4
      }
}
}'

看到服务监听 8000 且日志无报错后，另开终端（或宿主机再 docker exec）做下一步。

若使用 BF16 权重 Qwen/Qwen3-235B-A22B，请勿照搬未经验证的量化参数；请打开官方文档 · Deployment 中对应小节。

5. 验证服务

在能访问该节点 8000 端口的机器上执行（与官方一致）：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3",
    "prompt": "The future of AI is",
    "max_completion_tokens": 50,
    "temperature": 0
  }'

若返回 JSON 且含生成文本，即表示链路打通。

6. 常见问题

现象	建议
拉镜像超时	换用本文 DaoCloud 转发镜像名，或配置镜像加速
容器内看不到 NPU	检查 `--device` 是否与宿主机 `npu-smi` 一致；驱动路径挂载是否完整
OOM / 显存不足	勿随意提高 `--gpu-memory-utilization`；优先使用 W8A8 权重或按官方调小 `max-model-len` / 并发
模型下载慢	宿主机预先下载并挂载到 `/root/.cache`；保持 `VLLM_USE_MODELSCOPE=true`
参数看不懂	阅读官方文档 · Deployment

说明	链接
vLLM Ascend · 本模型（权威步骤）	文档
Docker 安装与多机	installation

【小白文档】Qwen3-235B-A22B × 昇腾 Atlas 800 A3 / A2 × vLLM Ascend

上级索引：vllm-ascend/README.md。
本页面向：已在昇腾机器上装好驱动与 Docker 的用户，用 官方容器镜像 跑通 Qwen3-235B-A22B，尽量减少本地 Python 环境折腾。
技术细节与参数说明以 vLLM Ascend 文档 为准。

你将得到什么

本页不解决：宿主机未装昇腾驱动、无对应机型、无 Docker——请先完成昇腾环境准备与 vLLM Ascend 安装说明 · Docker.

0. 开始前确认（30 秒）

在宿主机执行（有正常输出即可进入下一步）：

npu-smi info
docker --version

机型：官方验证需 Qwen3-235B-A22B (BF16 version): require 1 Atlas 800 A3 (64G × 16) node, 1 Atlas 800 A2 (64G × 8) node or 2 Atlas 800 A2(32G * 8)nodes（与官方文档一致）。
权重：建议预先下载到宿主机目录，挂载进容器的 /root/.cache/（与官方推荐一致），避免容器内重复下载失败。

1. 选镜像（复制即用）

按机型二选一（与 vLLM Ascend 文档一致）：

机型	镜像（官方）	国内拉取示例（DaoCloud 转发）
Atlas 800 A2	`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1`	`m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1`
Atlas 800 A3	`quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1-a3`	`m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1-a3`

在宿主机执行（A2 示例，国内网络建议用右侧镜像）：

export IMAGE=m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1
export NAME=vllm-ascend-qwen3-235b-a22b
docker pull $IMAGE

若你是 A3，请把 IMAGE 换成上表中 A3 镜像。

2. 下载模型权重

支持 BF16 与 W8A8 量化 等变体，权重来源以官方文档为准：

变体	说明	ModelScope（示例）
BF16	全精度	Qwen/Qwen3-235B-A22B
W8A8 量化	显存压力相对较低，下文启动命令以该版本为例	vllm-ascend/Qwen3-235B-A22B-W8A8

推荐：在宿主机将模型下载到即将挂载给容器的目录，例如：

mkdir -p /root/.cache/modelscope
# 使用 modelscope 或 git lfs 等按模型卡说明下载到本地后，在 docker run 时挂载到容器内 /root/.cache

若暂不下宿主机，也可在容器内首次启动时由 vLLM 拉取（需配好 VLLM_USE_MODELSCOPE=true 与网络）。

3. 启动容器

以下与官方 Docker 示例一致；A2 使用 davinci0–7。若你只有部分卡，请按实际修改 --device。

export IMAGE=m.daocloud.io/quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.17.0rc1
export NAME=vllm-ascend-qwen3-235b-a22b

docker run --rm \
  --name $NAME \
  --net=host \
  --shm-size=1g \
  --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/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
  -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -it $IMAGE bash

进入容器后，建议先设置（减少显存碎片、加速 ModelScope 拉取）：

export VLLM_USE_MODELSCOPE=true
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

4. 在容器内启动 vLLM 服务

下面为 manifest 中自定义的完整命令（请自行核对与官方文档是否一致）：

#!/bin/sh
export HCCL_IF_IP=decode_node_2_ip

ifname=""

export GLOO_SOCKET_IFNAME=${ifname}
export TP_SOCKET_IFNAME=${ifname}
export HCCL_SOCKET_IFNAME=${ifname}

# Load model from ModelScope to speed up download
export VLLM_USE_MODELSCOPE=true
# To reduce memory fragmentation and avoid out of memory
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
export HCCL_BUFFSIZE=1024
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"
export OMP_PROC_BIND=false
export OMP_NUM_THREADS=1
export VLLM_ASCEND_ENABLE_FLASHCOMM1=1
export VLLM_ASCEND_ENABLE_FUSED_MC2=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=1
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/mooncake:$LD_LIBRARY_PATH

vllm serve vllm-ascend/Qwen3-235B-A22B-w8a8 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--headless \
--tensor-parallel-size 4 \
--data-parallel-size 8 \
--data-parallel-size-local 4 \
--data-parallel-start-rank 4 \
--data-parallel-address decode_node_1_ip \
--data-parallel-rpc-port decode_node_dp_port \
--seed 1024 \
--quantization ascend \
--served-model-name qwen3 \
--max-num-seqs 128 \
--max-model-len 40960 \
--max-num-batched-tokens 256 \
--enable-expert-parallel \
--trust-remote-code \
--gpu-memory-utilization 0.9 \
--compilation-config '{"cudagraph_mode":"FULL_DECODE_ONLY"}' \
--async-scheduling \
--no-enable-prefix-caching \
--kv-transfer-config \
'{"kv_connector": "MooncakeConnectorV1",
"kv_role": "kv_consumer",
"kv_port": "30100",
"engine_id": "1",
"kv_connector_extra_config": {
      "prefill": {
            "dp_size": 2,
            "tp_size": 8
      },
      "decode": {
            "dp_size": 8,
            "tp_size": 4
      }
}
}'

看到服务监听 8000 且日志无报错后，另开终端（或宿主机再 docker exec）做下一步。

若使用 BF16 权重 Qwen/Qwen3-235B-A22B，请勿照搬未经验证的量化参数；请打开官方文档 · Deployment 中对应小节。

5. 验证服务

在能访问该节点 8000 端口的机器上执行（与官方一致）：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3",
    "prompt": "The future of AI is",
    "max_completion_tokens": 50,
    "temperature": 0
  }'

若返回 JSON 且含生成文本，即表示链路打通。

6. 常见问题

现象	建议
拉镜像超时	换用本文 DaoCloud 转发镜像名，或配置镜像加速
容器内看不到 NPU	检查 `--device` 是否与宿主机 `npu-smi` 一致；驱动路径挂载是否完整
OOM / 显存不足	勿随意提高 `--gpu-memory-utilization`；优先使用 W8A8 权重或按官方调小 `max-model-len` / 并发
模型下载慢	宿主机预先下载并挂载到 `/root/.cache`；保持 `VLLM_USE_MODELSCOPE=true`
参数看不懂	阅读官方文档 · Deployment

【小白文档】Qwen3-235B-A22B × 昇腾 Atlas 800 A3 / A2 × vLLM Ascend

你将得到什么

目录

0. 开始前确认（30 秒）

1. 选镜像（复制即用）

2. 下载模型权重

3. 启动容器

4. 在容器内启动 vLLM 服务

5. 验证服务

6. 常见问题

相关链接

【小白文档】Qwen3-235B-A22B × 昇腾 Atlas 800 A3 / A2 × vLLM Ascend

你将得到什么

目录

0. 开始前确认（30 秒）

1. 选镜像（复制即用）

2. 下载模型权重

3. 启动容器

4. 在容器内启动 vLLM 服务

5. 验证服务

6. 常见问题

相关链接