千问3已经发布几天了，华为公开最新的Mindeie镜像，我们可以暂时使用vllm-ascend进行推理

下载镜像

docker pull quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.8.4rc2

下载模型

我们这里以Qwen3-32B为例，其它模型同理

权重在这里下载: https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-32B

下载到你想要的位置

编写启动命令

docker run --rm -d \
--name Qwen3-32B \
--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/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 \
-v /root/.cache:/root/.cache \
-v /data/4pd-workspace/models/Qwen3-32B:/data1/Qwen3-32B:ro \
-p 18034:8000 \
-e PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:256 \
quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.8.4rc2 \
vllm serve /data1/Qwen3-32B --max_model_len 32768 -tp 4 --served-model-name Qwen3-32B

解释

• vllm serve /data1/Qwen3-32B 启动推理的命令，后面是模型权重路径
• --max_model_len 32768 指定上下文长度32k
• -tp 4 指定4卡推理，其实2卡就够，看你需要
• --served-model-name Qwen3-32B 指定推理服务的模型名称
• -v /data/4pd-workspace/models/Qwen3-32B:/data1/Qwen3-32B:ro 映射模型权重路径
• -p 18034:8000 映射端口，vllm内部默认使用了8000端口推理

启动

执行上面的命令后，我们可以查看容器状态

docker ps |grep Qwen3-32B

测试

curl "http://localhost:18034/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer xxx" \
    -d '{
        "model": "Qwen3-32B",
        "stream": true,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "/no_think 你好."
            }
        ]
    }'

至此，使用vllm-ascend在昇腾910B上部署千问3已经成功