vLLM Ascend部署Qwen3指南[可运行源码]

阿里巴巴推出了全新一代Qwen大语言模型，包括Qwen3和Qwen3-MoE两个版本，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。vLLM Ascend团队在v0.8.4rc2版本中完成了对Qwen3的适配，用户现在可以在昇腾设备上使用vLLM进行Qwen3的推理。文章详细介绍了如何快速体验Qwen3，包括确认固件/驱动安装、拉起vLLM Ascend容器镜像、使用ModelScope平台加速下载、部署在线推理服务以及进行离线推理的步骤。此外，还提供了example.py的示例代码，展示了如何使用vLLM + vLLM Ascend进行推理。最后，文章还分享了大模型学习路线图和资源，帮助读者更好地掌握大模型技术。 阿里巴巴近日推出全新一代Qwen大语言模型，该模型分为Qwen3和Qwen3-MoE两个版本，前者是密集型模型，后者是专家混合（MoE）模型。Qwen3在vLLM Ascend团队的v0.8.4rc2版本中得到了适配，从而使得用户可以在昇腾设备上使用vLLM进行Qwen3的推理。Qwen3能够为用户带来更高效的自然语言处理体验，对于需要处理大量文本数据的用户来说，具有重要意义。 在快速体验Qwen3的过程中，用户首先需要确认固件/驱动是否已经安装。然后，用户需要拉起vLLM Ascend容器镜像，这一步骤是启动vLLM Ascend环境的关键步骤。接着，用户可以使用ModelScope平台，这个平台可以加速Qwen3模型的下载。之后，用户需要部署在线推理服务，以及进行离线推理。在使用vLLM进行推理的过程中，用户可以参考示例代码example.py，该代码展示了如何使用vLLM和vLLM Ascend进行推理。 文章还为读者提供了大模型学习路线图和资源。学习路线图和资源的提供，有助于读者更好地掌握大模型技术，从而在处理自然语言处理任务时，能够更高效地利用Qwen3模型。 vLLM Ascend部署Qwen3指南[可运行源码]为用户提供了从安装固件/驱动到使用vLLM进行推理的全流程指导，同时提供了学习资源，这对于希望利用Qwen3进行自然语言处理的用户来说，具有很高的实用价值。