vLLM与DeepSeek在鲲鹏+昇腾平台的部署实践指南

引言

随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何高效部署和推理这些模型成为开发者和企业关注的焦点。vLLM（Vectorized Large Language Model）作为一个高性能的LLM推理和服务引擎，因其出色的吞吐量和低延迟特性而备受青睐。DeepSeek则是国内领先的大模型解决方案提供商，其模型在多个领域表现出色。本文将详细介绍如何在鲲鹏+昇腾平台上部署vLLM与DeepSeek，帮助开发者充分利用国产化硬件的能力。

1. 环境准备

1.1 硬件要求

鲲鹏+昇腾平台是国产化计算平台的重要组成部分，鲲鹏处理器基于ARM架构，昇腾AI处理器则专注于AI计算。部署vLLM与DeepSeek需要满足以下硬件要求：

• 鲲鹏处理器：建议使用鲲鹏920系列，至少32核
• 昇腾AI处理器：建议使用昇腾910B，至少1张卡
• 内存：至少128GB
• 存储：建议NVMe SSD，至少1TB

1.2 软件依赖

在开始部署前，需要确保系统已安装以下软件：

• 操作系统：openEuler 20.03 LTS SP3（针对鲲鹏优化）
• 驱动：昇腾CANN 6.0.RC1或更高版本
• Python：3.8或更高版本
• CUDA（可选）：如果使用GPU加速，需安装CUDA 11.7

安装依赖的命令如下：

# 安装基础依赖
sudo yum install -y python3-devel gcc-c++ make cmake
# 安装昇腾CANN
wget https://ascend-repo.xxx.com/CANN/6.0.RC1/Ascend-cann-toolkit_6.0.RC1_linux-aarch64.run
chmod +x Ascend-cann-toolkit_6.0.RC1_linux-aarch64.run
./Ascend-cann-toolkit_6.0.RC1_linux-aarch64.run --install

2. vLLM安装与配置

2.1 安装vLLM

vLLM支持PyPI安装，但由于鲲鹏平台的特殊性，建议从源码编译安装：

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e .

2.2 昇腾后端支持

vLLM原生支持CUDA后端，但在鲲鹏+昇腾平台上，需要通过以下步骤启用昇腾后端：

1. 修改vllm/engine/llm_engine.py，添加昇腾设备检测逻辑
2. 实现昇腾特定的内存分配器和核函数
3. 重新编译安装

3. DeepSeek模型部署

3.1 模型下载

DeepSeek提供了多种规模的预训练模型，可以从官方渠道获取。以DeepSeek-7B为例：

wget https://models.deepseek.com/deepseek-7b.tar.gz
tar -xzvf deepseek-7b.tar.gz

3.2 模型转换

由于DeepSeek模型通常以PyTorch格式提供，需要转换为vLLM兼容的格式：

from vllm import LLM
llm = LLM(model="deepseek-7b", tensor_parallel_size=2)
llm.save_pretrained("deepseek-7b-vllm")

4. 性能优化

4.1 批处理优化

vLLM的核心优势在于其高效的批处理能力。通过调整以下参数可以显著提升吞吐量：

llm = LLM(
    model="deepseek-7b-vllm",
    max_num_seqs=64,
    max_num_batched_tokens=4096,
    tensor_parallel_size=2
)

4.2 昇腾特有优化

针对昇腾处理器，可以采取以下优化措施：

1. 启用混合精度计算
2. 使用昇腾图优化器
3. 调整内存分配策略

5. 常见问题与解决方案

5.1 内存不足

现象：推理过程中出现OOM错误

解决方案：

1. 减小max_num_batched_tokens
2. 启用CPU offloading
3. 使用量化模型

5.2 性能不达预期

现象：吞吐量低于理论值

解决方案：

1. 检查昇腾驱动版本
2. 优化批处理大小
3. 使用性能分析工具定位瓶颈

6. 结语

本文详细介绍了vLLM与DeepSeek在鲲鹏+昇腾平台上的部署流程和优化技巧。通过合理配置和优化，开发者可以充分发挥国产化硬件的能力，实现高效的大模型推理服务。未来，随着vLLM和DeepSeek的持续演进，我们期待看到更多创新的部署方案和应用场景。

附录

• vLLM官方文档
• DeepSeek模型仓库
• 昇腾开发者社区