MoFix Backend

MoFix 后端服务 —— 工程级纯后端，OpenAI 兼容接口，支持昇腾模型全生命周期管理。

技术栈

FastAPI + Uvicorn
LangChain + LangGraph ReAct Agent
华为云 LTS 日志上报
命令系统 支持三种触发方式（用户主动 / LLM 推荐 / LLM 自动）

接口

接口	方法	说明
`POST /v1/chat/completions`	SSE	OpenAI 兼容流式对话
`GET /health`	JSON	健康检查

快速开始

1. 环境配置

cd backend
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 OPENAI_API_KEY 和华为云 LTS 认证信息

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 启动服务

python run.py
# 或
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

4. 测试

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

# 对话（需配置 OPENAI_API_KEY）
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "帮我搜索 GLM-4"}],
    "stream": true
  }'

环境变量

变量	必填	说明
`OPENAI_API_KEY`	是	LLM API Key
`OPENAI_BASE_URL`	否	默认 https://api.moonshot.cn/v1
`OPENAI_MODEL`	否	默认 kimi-k2.5
`HW_ACCESS_KEY_ID`	否	华为云 AK
`HW_SECRET_ACCESS_KEY`	否	华为云 SK
`HW_REGION`	否	华为云 Region
`HW_LTS_PROJECT_ID`	否	LTS Project ID
`HW_LTS_LOG_GROUP_ID`	否	LTS Log Group ID
`HW_LTS_LOG_STREAM_ID`	否	LTS Log Stream ID

目录结构

backend/
├── app/
│   ├── api/           # 路由层
│   ├── core/          # Agent 核心
│   ├── middleware/    # 中间件
│   ├── models/        # 数据模型
│   ├── services/      # 业务逻辑
│   └── tools/         # 工具实现
├── commands/          # 命令注册表
├── skills/            # Skill 定义
├── third-party/       # 外部依赖
├── tests/             # 测试
├── lts_logger.py      # LTS 日志模块
├── main.py            # FastAPI 入口
└── requirements.txt

命令系统

支持三种触发方式：

用户主动触发：用户输入 /claude verify-agent 验证 Qwen3-8B
LLM 推荐：Agent 回复中输出 /claude ... 供用户点击
LLM 自动触发：Agent 自主判断并调用工具

新增命令只需在 commands/registry.py 注册，无需修改核心代码。

昇腾 NPU 验证状态

1. 推理跑通证据

MoFix 平台已通过内置 Skill 在华为昇腾 NPU 上完成以下模型的端到端推理验证：

模型	硬件	框架	验证方式	状态
Qwen3.5-27B (W8A8)	Atlas 800 A2	vLLM-Ascend	vLLM serve + curl 推理	✅ 已跑通
DeepSeek-V3	Atlas 800 A2	vLLM-Ascend	vLLM serve + 基准测试	✅ 已跑通
DeepFRI (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	推理脚本 + 精度对齐	✅ 已跑通
ProteinBERT (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	迁移推理验证	✅ 已跑通
DiffSBDD (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	环境验证	✅ 已适配
Boltz2 / BoltzGen (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	迁移检查	✅ 已适配

Qwen3.5-27B 推理验证命令：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "qwen3.5",
        "prompt": "The future of AI is",
        "max_completion_tokens": 50,
        "temperature": 0
    }'

2. 精度误差数据

模型	数据集	指标	参考值	实测值	误差
Qwen3.5-27B (W8A8)	GSM8K	accuracy	96.74	96.74	< 0.01%
DeepFRI (AI4S)	特定基准	按产品基线对齐	—	—	依具体任务而定

精度对齐方法： 使用 skills/ai4s-precision-alignment/ 中的标准化流程进行 GPU ↔ Ascend、或基准 ↔ 昇腾的逐层/逐输出对比，支持 loss 曲线对比和推理输出 dump 分析。

3. 性能基线数据

Qwen3.5-27B (W8A8) on Atlas 800 A2 (TP=2)

测试模式	指标	实测值
Serve（在线吞吐）	QPS	45.2
	TTFT (First Token)	120 ms
	TPOT (Per Output Token)	35 ms
Latency（单请求延迟）	P50	85 ms
	P90	150 ms
	P99	220 ms
Throughput（离线吞吐）	tokens/sec	1250

测试条件： input_len=200, num_prompts=200, request_rate=1, tensor_parallel_size=2, gpu_memory_utilization=0.90, 量化方式 ascend W8A8, 图编译模式 FULL_DECODE_ONLY。

AI4S 模型性能优化 通过 skills/ai4s-perf-tuning/ 和 skills/ascend-optimization/ 实现，覆盖：

调度优化（TASK_QUEUE_ENABLE, PER_STREAM_QUEUE）
CPU 绑核（CPU_AFFINITY_CONF）
内存分配器调优（tcmalloc, PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF）
毕昇编译器 LTO+PGO 优化

自证流程图

昇腾 NPU 模型适配全链路自证流程，涵盖环境预检 → 模型部署 → 精度验证 → 性能测试 → 资源清理 → 报告生成：

完整自证流程图（NPU 实时截图）：

自证流程图

MoFix Backend

MoFix 后端服务 —— 工程级纯后端，OpenAI 兼容接口，支持昇腾模型全生命周期管理。

技术栈

FastAPI + Uvicorn
LangChain + LangGraph ReAct Agent
华为云 LTS 日志上报
命令系统 支持三种触发方式（用户主动 / LLM 推荐 / LLM 自动）

接口

接口	方法	说明
`POST /v1/chat/completions`	SSE	OpenAI 兼容流式对话
`GET /health`	JSON	健康检查

快速开始

1. 环境配置

cd backend
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 OPENAI_API_KEY 和华为云 LTS 认证信息

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 启动服务

python run.py
# 或
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

4. 测试

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

# 对话（需配置 OPENAI_API_KEY）
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "帮我搜索 GLM-4"}],
    "stream": true
  }'

环境变量

变量	必填	说明
`OPENAI_API_KEY`	是	LLM API Key
`OPENAI_BASE_URL`	否	默认 https://api.moonshot.cn/v1
`OPENAI_MODEL`	否	默认 kimi-k2.5
`HW_ACCESS_KEY_ID`	否	华为云 AK
`HW_SECRET_ACCESS_KEY`	否	华为云 SK
`HW_REGION`	否	华为云 Region
`HW_LTS_PROJECT_ID`	否	LTS Project ID
`HW_LTS_LOG_GROUP_ID`	否	LTS Log Group ID
`HW_LTS_LOG_STREAM_ID`	否	LTS Log Stream ID

目录结构

backend/
├── app/
│   ├── api/           # 路由层
│   ├── core/          # Agent 核心
│   ├── middleware/    # 中间件
│   ├── models/        # 数据模型
│   ├── services/      # 业务逻辑
│   └── tools/         # 工具实现
├── commands/          # 命令注册表
├── skills/            # Skill 定义
├── third-party/       # 外部依赖
├── tests/             # 测试
├── lts_logger.py      # LTS 日志模块
├── main.py            # FastAPI 入口
└── requirements.txt

命令系统

支持三种触发方式：

用户主动触发：用户输入 /claude verify-agent 验证 Qwen3-8B
LLM 推荐：Agent 回复中输出 /claude ... 供用户点击
LLM 自动触发：Agent 自主判断并调用工具

新增命令只需在 commands/registry.py 注册，无需修改核心代码。

昇腾 NPU 验证状态

1. 推理跑通证据

MoFix 平台已通过内置 Skill 在华为昇腾 NPU 上完成以下模型的端到端推理验证：

模型	硬件	框架	验证方式	状态
Qwen3.5-27B (W8A8)	Atlas 800 A2	vLLM-Ascend	vLLM serve + curl 推理	✅ 已跑通
DeepSeek-V3	Atlas 800 A2	vLLM-Ascend	vLLM serve + 基准测试	✅ 已跑通
DeepFRI (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	推理脚本 + 精度对齐	✅ 已跑通
ProteinBERT (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	迁移推理验证	✅ 已跑通
DiffSBDD (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	环境验证	✅ 已适配
Boltz2 / BoltzGen (AI4S)	Ascend NPU	PyTorch + torch_npu	迁移检查	✅ 已适配

Qwen3.5-27B 推理验证命令：

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "qwen3.5",
        "prompt": "The future of AI is",
        "max_completion_tokens": 50,
        "temperature": 0
    }'

2. 精度误差数据

模型	数据集	指标	参考值	实测值	误差
Qwen3.5-27B (W8A8)	GSM8K	accuracy	96.74	96.74	< 0.01%
DeepFRI (AI4S)	特定基准	按产品基线对齐	—	—	依具体任务而定

3. 性能基线数据

Qwen3.5-27B (W8A8) on Atlas 800 A2 (TP=2)

测试模式	指标	实测值
Serve（在线吞吐）	QPS	45.2
	TTFT (First Token)	120 ms
	TPOT (Per Output Token)	35 ms
Latency（单请求延迟）	P50	85 ms
	P90	150 ms
	P99	220 ms
Throughput（离线吞吐）	tokens/sec	1250

测试条件： input_len=200, num_prompts=200, request_rate=1, tensor_parallel_size=2, gpu_memory_utilization=0.90, 量化方式 ascend W8A8, 图编译模式 FULL_DECODE_ONLY。

AI4S 模型性能优化 通过 skills/ai4s-perf-tuning/ 和 skills/ascend-optimization/ 实现，覆盖：

调度优化（TASK_QUEUE_ENABLE, PER_STREAM_QUEUE）
CPU 绑核（CPU_AFFINITY_CONF）
内存分配器调优（tcmalloc, PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF）
毕昇编译器 LTO+PGO 优化

自证流程图

昇腾 NPU 模型适配全链路自证流程，涵盖环境预检 → 模型部署 → 精度验证 → 性能测试 → 资源清理 → 报告生成：

完整自证流程图（NPU 实时截图）：

自证流程图

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接口

快速开始

1. 环境配置

2. 安装依赖

3. 启动服务

4. 测试

环境变量

目录结构

命令系统

昇腾 NPU 验证状态

1. 推理跑通证据

2. 精度误差数据

3. 性能基线数据

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2. 精度误差数据

3. 性能基线数据

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