4月29日，阿里巴巴正式发布新一代Qwen大语言模型系列（Qwen3与Qwen3-MoE），在模型规模与性能上实现多方面升级。openEuler社区团队与vLLM社区通力合作，在第一时间完成Qwen3模型验证。目前，开发者可以基于OpenAtom openEuler（简称openEuler）和vLLM在昇腾设备上完成 Qwen3 推理。
新一代Qwen大语言模型主要包含2个版本：
- Qwen3，包括Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B
- Qwen3-MoE，包括Qwen3-MoE-15B-A2B、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-235B-A22B
早在4月中旬，vLLM发布的v0.8.4版本中已经包括对Qwen3最新结构的支持。随即，vLLM社区的vLLM Ascend团队同步发布了v0.8.4rc1版本，并完成了跟进和适配。在该版本中，openEuler成为上游默认支持的操作系统之一，同步发布容器镜像。
Qwen3发布后，openEuler社区与vLLM社区通力合作，在第一时间完成Qwen3模型验证，这意味着开发者现在就可以一键拉起基于openEuler的vLLM-Ascend容器镜像在昇腾设备上实现Qwen3的推理。
快速体验 Qwen3
体验之前，您需确认固件/驱动已正确安装，可运行如下命令确认：
npu-smi info
您可以使用如下命令，一键拉起基于openEuler的vLLM-Ascend容器镜像：
# Update DEVICE according to your device (/dev/davinci[0-7])
export DEVICE=/dev/davinci0
# Update the openeuler-vllm-ascend image
export IMAGE=quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.8.4rc2-openeuler
docker run --rm \
--name openeuler-vllm-ascend \
--device $DEVICE \
--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 \
-p 8000:8000 \
-it $IMAGE bash
进入容器环境后，使用ModelScope平台进行下载加速：
export VLLM_USE_MODELSCOPE=true
在线推理
您可以使用vLLM和vLLM Ascend一键部署在线推理服务：
vllm serve Qwen/Qwen3-8B
服务启动后，您可以通过curl请求来进行内容生成：
curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "Qwen/Qwen3-8B", "prompt": "The future of AI is", "max_tokens": 5, "temperature": 0}' | python3 -m json.tool
离线推理
您可以使用vLLM和vLLM Ascend进行离线推理。
以下是example.py的示例：
from vllm import LLM, SamplingParams
prompts = [
"Hello, my name is",
"The future of AI is",]
# Create a sampling params object.
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# Create an LLM.
llm = LLM(model="Qwen/Qwen3-8B")
# Generate texts from the prompts.
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
运行以上脚本即可使用vLLM和vLLM Ascend进行推理：
# export VLLM_USE_MODELSCOPE=true to speed up download if huggingface is not reachable.
python example.py
推理结果如下图所示：
问题反馈
若您在openEuler上部署与运行Qwen3时遇到任何问题，可在openEuler官方论坛【Qwen3 on openEuler】问题收集与讨论专帖下面进行反馈：【Qwen3 on openEuler】问题收集与讨论专贴
相关链接
- vllm-ascend项目仓库：GitHub - vllm-project/vllm-ascend: Community maintained hardware plugin for vLLM on Ascend
- vllm-ascend文档链接：https://vllm-ascend.readthedocs.io