H700 软件指南
发布时间：2025-09-17 17:54:45.646 文章来源：AiSoftCloud 浏览次数：127 下载次数：1 

H700 软件指南

文档版本信息

文档版本: 2.0.0
最后更新: 2025-09-11
适用产品: H700 / H700 Pro 系列

第一部分：Intel Core Ultra 7 255H 处理器平台介绍

1.1 处理器架构概述

Intel® Core™ Ultra 7 255H 处理器采用先进的Intel 4制程工艺，提供卓越的性能和能效比：

  • 核心架构: 16核/22线程混合架构

    • 6个性能核 (P-core): 最高睿频5.0GHz，支持超线程
    • 8个能效核 (E-core): 最高睿频3.8GHz，高能效比
    • 2个低功耗能效核 (LP E-core): 超低功耗设计

  • 集成AI加速器: Intel® AI Boost NPU

    • 算力: 13.1 TOPS (INT8)
    • 专为AI推理任务优化
    • 低功耗AI计算能力

  • 集成显卡: Intel® Arc™ Graphics

    • 算力: 77 TOPS (INT8)
    • 支持DirectX 12 Ultimate
    • AV1硬件编解码

1.2 独立AI加速器 - 天数智芯MR50

H700 Pro型号配备天数智芯MR50 MXM模组：

  • CUDA核心: 4096个
  • Tensor核心: 512个
  • AI算力: 高达192 TOPS (INT8)
  • 显存: 16GB HBM2e
  • 综合AI算力: 高达282 TOPS (INT8)

1.3 运动控制接口

1.3.1 EtherCAT工业总线

  • 2× EtherCAT接口 (RJ45)
  • 支持分布式时钟同步
  • 微秒级同步精度
  • 适用于高精度运动控制

1.3.2 CAN-FD接口

  • 2× CAN-FD接口
  • 最高5Mbps通信速率
  • 支持CANopen协议
  • 工业设备通信标准

1.3.3 高速USB接口

  • 4× USB 3.2 Gen2 (10Gbps)
  • 1× USB Type-C (10Gbps，支持DisplayPort)
  • 4× USB Type A (前置接口)

1.3.4 无线连接

  • Wi-Fi 6E + 蓝牙5.3 (M.2 E-Key 2230)
  • 5G/GNSS模块支持 (M.2 B-Key 3042/3052)
  • 多模通信能力

第二部分：操作系统与系统配置

2.1 Ubuntu 22.04 LTS

2.1.1 系统特性

  • 长期支持版本 (支持到2027年)
  • 优化的内核性能
  • 完整的开发工具链
  • 稳定的软件包生态系统

2.1.2 推荐配置

  1. # 系统更新
  2. sudo apt update && sudo apt upgrade -y
  4. # 安装基础开发工具
  5. sudo apt install build-essential cmake git python3-pip
  7. # 安装Intel oneAPI基础工具包
  8. wget https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB
  9. sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB
  10. echo "deb https://apt.repos.intel.com/oneapi all main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/oneAPI.list
  11. sudo apt update
  12. sudo apt install intel-basekit

2.2 实时操作系统支持

2.2.1 PREEMPT_RT实时内核

  • 内核版本: 6.12.8-intel-ese-experimental-lts-rt
  • 实时特性: 已启用 (cat /sys/kernel/realtime 返回 1)
  • 调度策略: 支持SCHED_FIFO (1-99), SCHED_RR (1-99)
  • 中断响应: 微秒级确定性执行保证

2.2.2 实际系统内核配置

  1. # 当前系统内核参数 (来自 /proc/cmdline)
  2. BOOT_IMAGE=/boot/vmlinuz-6.12.8-intel-ese-experimental-lts-rt
  3. root=UUID=4dd2f88a-c243-442a-b326-5cafffef1575 ro 
  4. debug=all nosplash console=ttyS0115200 console=tty0 
  5. clocksource=tsc tsc=reliable art=virtallow no_ipi_broadcast=1 
  6. nosoftlockup efi=runtime numa_balancing=disable 
  7. hugepages=1024 audit=0 nmi_watchdog=0 irqaffinity=0-9 
  8. mce=off hpet=disable rcupdate.rcu_cpu_stall_suppress=1 
  9. rcu_nocb_poll noht isolcpus=10-13 rcu_nocbs=10-13 
  10. nohz_full=10-13 intel_pstate=enable 
  11. i915.force_probe=* i915.enable_rc6=0 i915.enable_dc=0 
  12. i915.disable_power_well=0 igb.blacklist=no noefi 
  13. quiet splash vt.handoff=7 
  14. i915.guc_firmware_path=i915/experimental/mtl_guc_70.bin 
  15. i915.dmc_firmware_path=i915/experimental/mtl_dmc.bin 
  16. i915.gsc_firmware_path=i915/experimental/mtl_gsc_1.bin
  18. # CPU频率调控器 (全部设置为performance模式)
  19. for cpu in /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor; do
  20.   echo "performance" > $cpu
  21. done

2.2.3 实时性能验证

  1. # 测试实时调度能力 (在隔离核上运行高优先级任务)
  2. taskset -c 10-13 chrt -f 99 sleep 1
  4. # 验证调度策略支持
  5. chrt -m  # 输出支持的调度策略和优先级范围

2.3 核隔离与性能优化配置

2.3.1 实际CPU隔离配置

  1. # 当前系统隔离配置 (来自GRUB参数)
  2. isolcpus=10-13        # 隔离CPU 10-13用于实时任务
  3. rcu_nocbs=10-13      # 在这些CPU上禁用RCU回调
  4. nohz_full=10-13      # 在这些CPU上启用完全无滴答模式
  6. # 验证隔离状态
  7. cat /sys/devices/system/cpu/isolated  # 应显示10-13

2.3.2 中断亲和性优化

  1. # 当前中断亲和性设置
  2. irqaffinity=0-9       # 将中断绑定到CPU 0-9 (非隔离核)
  4. # 动态设置中断亲和性
  5. for irq in /proc/irq/*; do
  6.   if [ -f "$irq/smp_affinity" ]; then
  7.     echo "ffffffc0" > "$irq/smp_affinity"  # 绑定到CPU 0-5
  8.   fi
  9. done

2.3.3 实时性能调优参数

  1. # 系统级实时调优
  2. echo "kernel.sched_rt_runtime_us = -1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  3. echo "kernel.sched_rt_period_us = 1000000" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  4. echo "vm.swappiness = 1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  5. echo "vm.nr_hugepages = 2048" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  7. # 禁用不必要的内核功能
  8. echo "0" > /proc/sys/kernel/nmi_watchdog
  9. echo "0" > /proc/sys/kernel/softlockup_panic

2.4 BIOS优化配置

2.4.1 实际系统BIOS设置 (来自内核参数)

  • Above 4G Decoding: Enabled (必需)
  • Virtualization Technology: Enabled
  • SR-IOV: Enabled
  • Power Performance Tuning: Optimized for Performance
  • CPU C-states: Partially disabled (intel_idle.max_cstate=0)
  • Memory Hugepages: 1024 pages configured
  • NUMA Balancing: Disabled (numa_balancing=disable)
  • Watchdog Timers: Disabled (nmi_watchdog=0)
  • HPET Timer: Disabled (hpet=disable)

2.4.2 已验证的性能优化设置

  1. # 当前系统CPU频率调控 (全部CPU设置为performance模式)
  2. for cpu in /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor; do
  3.   echo "performance" > $cpu
  4. done
  6. # 验证CPU频率设置
  7. cpupower frequency-info
  9. # 设置Intel P-state驱动
  10. echo "intel_pstate=enable" | sudo tee -a /etc/default/grub
  12. # 禁用CPU节能和C-states
  13. echo "intel_idle.max_cstate=0" | sudo tee -a /etc/default/grub
  14. echo "processor.max_cstate=1" | sudo tee -a /etc/default/grub
  15. echo "idle=poll" | sudo tee -a /etc/default/grub
  17. # 更新GRUB配置
  18. sudo update-grub

2.4.3 实时系统专用BIOS设置

  1. # 禁用电源管理特性
  2. echo "acpi=off" | sudo tee -a /etc/default/grub
  3. echo "pcie_aspm=off" | sudo tee -a /etc/default/grub
  5. # 禁用超线程 (可选，根据实时性要求)
  6. echo "noht" | sudo tee -a /etc/default/grub
  8. # 设置时钟源为TSC (高精度)
  9. echo "clocksource=tsc" | sudo tee -a /etc/default/grub
  10. echo "tsc=reliable" | sudo tee -a /etc/default/grub
  12. # 禁用EFI运行时服务 (提高启动速度)
  13. echo "noefi" | sudo tee -a /etc/default/grub
  15. # 应用所有BIOS优化设置
  16. sudo update-grub
  17. sudo reboot

第三部分：Intel平台软件生态

3.1 Intel® oneAPI 异构计算框架

3.1.1 核心组件

  • DPC++/C++编译器: 跨架构编程
  • oneDNN: 深度学习神经网络库
  • oneMKL: 数学核心函数库
  • oneTBB: 线程构建块

3.1.2 环境配置

  1. # 设置oneAPI环境
  2. source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
  4. # 验证安装
  5. dpcpp --version

3.2 OpenVINO™ 推理工具包

3.2.1 特性介绍

  • 支持CPU、iGPU、NPU异构推理
  • 模型优化和量化工具
  • 跨平台部署能力

3.2.2 安装配置

  1. # 创建Python虚拟环境
  2. python3 -m venv openvino_env
  3. source openvino_env/bin/activate
  5. # 安装OpenVINO
  6. pip install openvino
  8. # 验证安装
  9. python3 -c "from openvino import Core; print(Core().available_devices)"

3.2.3 模型基准测试

  1. # 运行基准测试
  2. benchmark_app -m model.xml -d GPU -hint throughput
  3. benchmark_app -m model.xml -d GPU -hint latency

3.3 PyTorch for Intel Extension

3.3.1 特性优势

  • Intel硬件优化
  • 自动算子融合
  • 内存访问优化

3.3.2 安装使用

  1. # 安装Intel扩展
  2. pip install intel_extension_for_pytorch
  4. # 使用示例
  5. import torch
  6. import intel_extension_for_pytorch as ipex
  8. model = ipex.optimize(model)

3.4 测试与兼容的AI模型

3.4.1 支持的模型类别

H700平台经过全面测试，支持以下类别的AI模型：

目标检测模型:

  • YOLOv8: YOLOv8l, YOLOv8s (FP16精度)
  • YOLOv12: YOLOv12s, YOLOv12n (FP16精度)
  • DETR: DETR-ResNet50 (FP16精度)
  • GroundingDINO: Swin-T/Swin-B版本 (FP16精度)
  • MobileNetV2: 轻量级检测模型 (FP16精度)

图像分割模型:

  • SAM (Segment Anything): ViT-B编码器/预测器 (FP16精度)
  • SAM2: Hiera-Large编码器/预测器 (FP16精度)
  • FastSAM: 快速分割模型 (FP16精度)
  • MobileSAM: 移动端分割模型 (FP16精度)
  • U-NET: CamVid数据集分割模型 (FP16精度)

视觉感知模型:

  • FastBEV: 鸟瞰图感知模型 (FP16精度)
  • Depth Anything V2: 深度估计模型 (FP16精度)
  • SuperPoint: 特征提取模型 (512x512, 720P分辨率)
  • LightGlue: 特征跟踪模型 (512x512, 720P分辨率)
  • CLIP: 多模态理解模型 (ViT-B-32文本/视觉编码器)

模仿学习模型:

  • ACT (Action Chunking Transformer): 4相机/单相机配置 (FP16精度)
  • 支持640x480分辨率，chunk size 100配置

大语言模型:

  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: INT8量化版本
  • 支持OpenVINO GenAI推理框架

3.4.2 模型性能基准测试

  1. # 使用OpenVINO benchmark_app进行性能测试
  2. source $HOME/openvino_env/bin/activate
  4. # 目标检测模型基准测试
  5. benchmark_app -m $HOME/Embodied_AI_SDK/Models/yolov8/FP16/yolov8l_1_3_640_640.xml -infer_precision f16 -d GPU -hint throughput
  6. benchmark_app -m $HOME/Embodied_AI_SDK/Models/yolov8/FP16/yolov8l_1_3_640_640.xml -infer_precision f16 -d GPU -hint latency
  8. # 分割模型基准测试  
  9. benchmark_app -m $HOME/Embodied_AI_SDK/Models/SAM1/FP16/sam_vit_b_encoder_FP16.xml -infer_precision f16 -d GPU -data_shape x[1,3,1024,1024] -hint throughput
  11. # BEV感知模型基准测试
  12. benchmark_app -m $HOME/Embodied_AI_SDK/Models/fastbev_ir/resnet18/fastbev_post_trt.xml -infer_precision f16 -d GPU -hint throughput
  14. # LLM推理基准测试
  15. source $HOME/openvino.genai_env/bin/activate
  16. python3 $HOME/openvino.genai/tools/llm_bench/benchmark.py -m $HOME/Embodied_AI_SDK/Models/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-int8-ov -p "What is openvino?" -n 1 -d GPU -ic 1024

3.4.3 异构计算性能优化

  • CPU优化: 使用Intel oneDNN加速深度学习算子
  • iGPU优化: 利用Intel Arc显卡的77 TOPS INT8算力
  • NPU优化: Intel AI Boost NPU专为AI推理任务优化
  • 内存优化: 支持FP16半精度推理，减少内存占用
  • 批处理优化: 支持throughput模式最大化吞吐量

3.4.4 实时推理配置

  1. # 实时推理性能调优
  2. echo "kernel.sched_rt_runtime_us = -1" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  3. echo "kernel.sched_rt_period_us = 1000000" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
  5. # GPU优先级设置
  6. chrt -f 99 taskset -c 10-13 benchmark_app -m model.xml -d GPU -hint latency

3.4.5 模型部署最佳实践

  1. 精度选择: 优先使用FP16精度，平衡精度和性能
  2. 设备分配: 根据模型复杂度分配计算设备
  3. 批处理配置: 吞吐量场景使用批处理，延迟敏感场景使用单批
  4. 内存管理: 监控GPU内存使用，避免内存溢出
  5. 性能监控: 使用ixsmi和benchmark_app监控推理性能

3.5 ROS 2 Humble 机器人操作系统

3.5.1 环境配置

  1. # 设置ROS 2 apt仓库
  2. sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
  3. echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null
  5. # 安装ROS 2
  6. sudo apt update
  7. sudo apt install ros-humble-desktop

3.5.2 实时ROS配置

  1. # 设置实时调度策略
  2. echo 'export ROS_DOMAIN_ID=0' >> ~/.bashrc
  3. echo 'export RCUTILS_CONSOLE_OUTPUT_FORMAT="[{time}] [{severity}] [{name}]: {message}"' >> ~/.bashrc

第四部分：MR50 GPU与大模型支持

4.1 天数智芯MR50软件栈

4.1.1 系统要求

  • 操作系统: Ubuntu 18.04/20.04/22.04 (x86_64)
  • BIOS设置: 必须开启Above 4G Decoding (当前系统已启用)
  • 显存要求: 16GB HBM2e空间

4.1.2 硬件检测与驱动状态

  1. # 检测天数智芯MR50加速卡硬件
  2. lspci | grep 1e3e  # 应显示: XX:00.0 Processing accelerators: Device 1e3e:0002
  4. # 检查显存地址分配 (确认16GB HBM2e空间)
  5. lspci -vvv | grep 1e3e  # 应显示: Region 0: Memory at XXXXXXXX(64-bit, prefetchable) [size=16G]
  7. # 检查驱动状态 (当前系统未安装天数智芯驱动)
  8. ixsmi 2>/dev/null || echo "天数智芯驱动未安装"
  10. # 检查相关内核模块
  11. lsmod | grep iluvatar  # 应显示iluvatar_corex等相关模块

4.1.3 安装前准备

  1. # 禁用系统自动更新 (防止内核版本冲突)
  2. sudo apt-mark hold linux-image-generic linux-headers-generic linux-headers-$(uname -r) linux-image-$(uname -r) linux-modules-$(uname -r) linux-modules-extra-$(uname -r)
  4. # 安装必要依赖
  5. sudo apt update
  6. sudo apt install -y linux-headers-$(uname -r) build-essential
  8. # 安装CUDA头文件 (从partial_install_cuda_header.zip)
  9. # 下载并执行安装脚本

4.1.4 驱动安装步骤

  1. # 交互式安装 (推荐首次安装)
  2. sudo bash corex-installer-linux64-{v.r.m}_x86_64_10.2.run
  3. # 安装过程中选择: Driver + Toolkit, 可选Toolbox测试工具
  5. # 静默安装 (生产环境)
  6. sudo bash corex-installer-linux64-{v.r.m}_x86_64_10.2.run --silent --driver --toolkit
  8. # 验证安装
  9. ixsmi  # 天数智芯系统管理界面，应显示MR50加速卡信息

4.1.5 环境变量配置

  1. # 设置环境变量
  2. echo 'export PATH=/usr/local/corex/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
  3. echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/corex/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
  5. # 立即生效
  6. source ~/.bashrc
  8. # 验证驱动加载
  9. lsmod | grep iluvatar  # 应显示iluvatar_corex驱动模块
  11. # 验证环境
  12. echo $PATH | grep corex
  13. echo $LD_LIBRARY_PATH | grep corex

4.1.6 卸载旧版本 (如需要)

  1. # 卸载旧版本软件栈
  2. sudo /usr/local/corex-{v.r.m}/bin/corex-driver-uninstaller
  3. sudo /usr/local/corex-{v.r.m}/bin/corex-uninstaller

4.2 大模型推理优化

4.2.1 模型支持

  • LLaMA系列: LLaMA-2, LLaMA-3
  • ChatGLM系列: ChatGLM3-6B
  • Baichuan系列: Baichuan2-7B/13B
  • Qwen系列: Qwen-7B/14B

4.2.2 性能优化技术

  • 算子融合: 减少内存访问
  • 内核优化: 针对MR50架构优化
  • 内存管理: 高效显存利用

4.2.3 推理示例

  1. import torch
  2. from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
  4. # 加载优化模型
  5. model = AutoModel.from_pretrained("model_name")
  6. model = model.half().cuda()  # 半精度优化
  8. # 推理执行
  9. with torch.no_grad():
  10.     outputs = model(inputs)

4.3 深度学习框架支持

4.3.1 PyTorch集成

  1. # 安装PyTorch with MR50支持
  2. pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4.3.2 TensorFlow支持

  1. # 安装TensorFlow
  2. pip install tensorflow
  4. # 配置MR50支持
  5. export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true

4.4 模型部署与监控

4.4.1 性能监控工具

  1. # 使用ixSMI查看加速卡状态
  2. ixsmi
  4. # 监控GPU利用率
  5. watch -n 1 ixsmi

4.4.2 故障排查

  1. # 检查驱动状态
  2. lsmod | grep iluvatar
  4. # 重新加载驱动
  5. sudo modprobe -r iluvatar_corex && sudo modprobe iluvatar_corex

第五部分：大模型推理部署实践

5.1 OpenWebUI 部署指南

5.1.1 OpenWebUI 简介

OpenWebUI 是一个开源的Web用户界面，用于与大语言模型进行交互。它支持多种模型后端，包括vLLM、OpenAI API等。

5.1.2 Docker 容器部署

  1. # 使用GPU运行OpenWebUI容器
  2. docker run -d -p 3000:8080 -v /home/openWebUI:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
  4. # 参数说明:
  5. # -d: 后台运行
  6. # -p 3000:8080: 将容器端口8080映射到主机端口3000
  7. # -v /home/openWebUI:/app/backend/data: 挂载数据目录
  8. # --name open-webui: 容器名称

5.1.3 环境要求

  • GPU支持: 需要NVIDIA或兼容的GPU
  • 显存: 建议至少8GB显存
  • 系统内存: 建议至少16GB RAM

5.2 vLLM 大模型推理服务

5.2.1 vLLM 简介

vLLM 是一个高效的大语言模型推理引擎，支持PagedAttention和连续批处理，能够显著提高推理吞吐量。

5.2.2 自定义镜像运行

  1. # 运行自定义vLLM推理镜像
  2. docker run --shm-size="32g" -dit \
  3.   -v /usr/src:/usr/src \
  4.   -v /lib/modules:/lib/modules \
  5.   -v /dev:/dev \
  6.   -v /home:/home \
  7.   -v /models:/models \
  8.   -p 7860:7860 \
  9.   --name=test_vllm \
  10.   --privileged \
  11.   --cap-add=ALL \
  12.   --pid=host \
  13.   www.mxwill.cn/corex/mr-bi150-4.3.0-x86-ubuntu20.04-py3.10-poc-llm-infer:v1.2.3 \
  14.   /bin/bash
  16. # 参数说明:
  17. # --shm-size="32g": 设置共享内存大小
  18. # -v 参数: 挂载必要的目录
  19. # -p 7860:7860: 端口映射
  20. # --privileged: 特权模式
  21. # --cap-add=ALL: 添加所有能力
  22. # --pid=host: 使用主机PID命名空间

5.2.3 在容器中启动大模型服务

  1. # 进入容器
  2. docker exec -it test_vllm /bin/bash
  4. # 设置环境变量
  5. export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
  6. ## 如果提示GPU显存不够（OOM），可以设置VLLM_ENFORCE_CUDA_GRAPH=0
  7. export VLLM_ENFORCE_CUDA_GRAPH=1
  9. # 启动vLLM OpenAI API服务器
  10. ## 如果提示GPU显存不够（OOM），可以增加设置--enforce-eager
  11. python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  12.   --model /models/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ \
  13.   --served-model-name Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ \
  14.   --gpu-memory-utilization 0.95 \
  15.   --max-num-batched-tokens 8192 \
  16.   --max-num-seqs 2 \
  17.   --max-model-len 8192 \
  18.   --host 0.0.0.0 \
  19.   --port 7860 \
  20.   -tp 1
  22. # 参数说明:
  23. # --model: 模型路径
  24. # --served-model-name: 服务模型名称
  25. # --gpu-memory-utilization: GPU内存利用率
  26. # --max-num-batched-tokens: 最大批处理token数
  27. # --max-num-seqs: 最大序列数
  28. # --max-model-len: 最大模型长度
  29. # --host: 监听地址
  30. # --port: 监听端口
  31. # -tp: tensor并行度

5.2.4 环境变量说明

  • PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True: 启用可扩展的CUDA内存段，提高内存分配效率
  • VLLM_ENFORCE_CUDA_GRAPH=1: 强制使用CUDA图优化，提高推理性能

5.2.5 性能优化建议

  1. 内存优化: 根据模型大小调整--gpu-memory-utilization
  2. 批处理大小: 根据硬件性能调整--max-num-batched-tokens
  3. 序列管理: 合理设置--max-num-seqs避免内存溢出
  4. 并行度: 根据GPU数量调整-tp参数

5.3 服务验证与测试

5.3.1 验证vLLM服务

  1. # 检查服务状态
  2. curl http://localhost:7860/v1/models
  4. # 测试推理接口
  5. curl http://localhost:7860/v1/chat/completions \
  6.   -H "Content-Type: application/json" \
  7.   -d '{
  8.     "model": "Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ",
  9.     "messages": [
  10.       {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
  11.     ]
  12.   }'

5.3.2 验证OpenWebUI服务

  • 访问 http://localhost:3000
  • 配置模型端点: http://localhost:7860
  • 测试对话功能

5.4 故障排查

5.4.1 常见问题

  1. GPU内存不足: 降低--gpu-memory-utilization或使用更小的模型
  2. 端口冲突: 更改-p参数映射的端口
  3. 模型加载失败: 检查模型路径和格式

5.4.2 日志查看

  1. # 查看容器日志
  2. docker logs test_vllm
  4. # 实时监控日志
  5. docker logs -f test_vllm

版本修改记录

版本 日期 修改内容 修改人
2.1.0 2025-09-15 新增第五部分：大模型推理部署实践 系统
2.0.0 2025-09-11 重构文档结构，添加四大部分详细内容 系统
1.0.0 2025-09-11 初始版本创建 系统

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