一、部署要求
mindie:2.0.T3）。torch_npu、transformers等依赖。二、部署步骤
1. 环境准备
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.shdocker load -i mindie_2.0.T3-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts-aarch64.tar.gz2. 模型权重获取与转换
下载原始权重
git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.gitpython download_weights.py --hub HuggingFace --repo_id deepseek-ai/DeepSeek-R1
python fp8_cast_bf16.py--input-fp8-hf-path /path/to/DeepSeek-R1 --output-bf16-hf-path /path/to/deepseek-R1-bf163. 启动容器与分布式推理
挂载权重路径并启动容器（需配置多卡通信）：
docker run -itd --privileged --net=host --shm-size 500g--device=/dev/davinci0 ... /dev/davinci7-v /path/to/weights:/weightsmindie:2.0.T3-800I-A2-arm64-py3.11
生成
rank_table_file.json，定义多卡通信拓扑，并设置环境变量：export ATB_LLM_HCCL_ENABLE=1export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=7200export WORLD_SIZE=32
4. 推理测试与调优
执行昇腾预置的测试脚本，验证模型精度与性能：
cd /usr/local/Ascend/llm_model/tests/modeltest/bash run.sh pa_bf16 full_CEval 5 16 deepseekv2 /path/to/weights /path/to/ranktable.json 32 4 0 {主节点IP}
性能调优
-
算子优化：替换NPU不支持的算子（如
aten::isin），需自定义实现兼容函数。 -
内存扩展：若内存不足，可通过增加交换空间缓解：
sudo fallocate -l 100G /swapfile && sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile三、常见问题与解决方案
1、内存/显存不足
-
现象：推理时提示OOM（Out of Memory）。
-
解决：
减少批量大小（batch_size）或上下文窗口（num_ctx）。
扩展交换空间或升级硬件配置。
-
现象：NPU不支持部分PyTorch算子（如
torch.isin）。 -
解决：
-
现象：Docker镜像加载报错。
-
解决：
四、附加资源
原文始发于微信公众号（灰帽安全）：openEuler系统上部署DeepSeek-R1 671B模型需结合华为昇腾硬件及配套工具
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