3步完成GLM-5.1-w4a8单节点部署：Atlas 800 A3实战教程

【免费下载链接】GLM-5.1-w4a8 项目地址: https://ai.gitcode.com/Eco-Tech/GLM-5.1-w4a8

GLM-5.1-w4a8是基于GLM-5.1模型的量化版本，采用混合专家（MoE）架构，其编码能力强，可部署于单台Atlas 800 A3（64G × 16）设备，本教程将帮助你快速完成单节点部署。

一、环境准备：快速搭建基础框架

1.1 获取模型权重

GLM-5.1-w4a8的模型权重可通过下载模型权重获取，建议将模型权重下载至多节点共享目录，例如 /root/.cache/。

1.2 安装Docker镜像

使用官方Docker镜像，并升级vLLM和vLLM-ascend进行推理。执行以下命令：

export IMAGE=quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.18.0rc1
export NAME=vllm-ascend

docker run --rm \
--name $NAME \
--net=host \
--shm-size=1g \
--device /dev/davinci0 \
--device /dev/davinci1 \
--device /dev/davinci2 \
--device /dev/davinci3 \
--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/Ascend/driver/tools/hccn_tool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccn_tool \
-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 \
-it $IMAGE bash

二、部署配置：单节点部署参数设置

2.1 部署要求

量化模型glm-5.1-w4a8可部署于单台Atlas 800 A3（64G × 16）。对于单节点部署，低延迟场景下推荐使用dp1tp16并关闭专家并行。

2.2 配置环境变量

执行以下命令设置环境变量：

export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"
export OMP_PROC_BIND=false
export OMP_NUM_THREADS=10
export VLLM_USE_V1=1
export HCCL_BUFFSIZE=200
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
export VLLM_ASCEND_BALANCE_SCHEDULING=1

三、启动服务：一键启动在线推理

执行以下脚本进行在线推理：

vllm serve /root/.cache/modelscope/hub/models/vllm-ascend/GLM5.1-w4a8 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8077 \
--data-parallel-size 1 \
--tensor-parallel-size 16 \
--enable-expert-parallel \
--seed 1024 \
--served-model-name glm-5.1 \
--max-num-seqs 8 \
--max-model-len 66600 \
--max-num-batched-tokens 4096 \
--trust-remote-code \
--gpu-memory-utilization 0.95 \
--quantization ascend \
--enable-chunked-prefill \
--enable-prefix-caching \
--async-scheduling \
--additional-config '{"multistream_overlap_shared_expert":true}' \
--compilation-config '{"cudagraph_mode": "FULL_DECODE_ONLY"}' \
--speculative-config '{"num_speculative_tokens": 3, "method": "deepseek_mtp"}'

注意：--async-scheduling是一种优化推理效率的技术，允许非阻塞的任务调度，以提高并发性和吞吐量，尤其在处理大规模模型时效果明显。

通过以上三个步骤，你就可以在Atlas 800 A3上成功部署GLM-5.1-w4a8单节点服务，开始体验其强大的文本生成能力啦！🚀

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