我们打算测试一下310p的推理，但是两种租算力的方式： Notebook 以及轻算力节点，搜了一下各个区域，都没有找到310的npu算力。请问有310p算力吗？

在实践过程中我的环境变量老是出错

华为云 BMS 部署 Qwen3-32b 实战指南在人工智能蓬勃发展的当下，大模型的应用愈发广泛。Qwen3-32b 作为一款备受关注的大模型，在华为云 BMS 上的部署过程是很多开发者关心的焦点。本文将基于详细的部署文档，为大家呈现华为云 BMS 部署 Qwen3-32b 的完整流程，助力大家顺利搭建起属于自己的大模型服务环境。一、华为云 BMS 配置概览在开始部署之前，先来了解一下本次部署所使用的华为云 BMS 配置。具体配置如下：机型：physical.kat2e.48xlarge.8.280t.ei.c002CPU：Kunpeng 920 (4*48Core@2.6GHz)，强大的多核心处理器为模型运行提供了稳定的计算基础。内存：24*64GB DDR4 RAM，充足的内存空间确保模型在处理大量数据时能够流畅运行。本地磁盘：3*7.68TB NVMe SSD，高速的存储设备可以快速读写模型数据和相关文件。扩展配置：2100GE + 8200GE，高速网络配置为数据传输提供了有力保障。镜像：HCE2.0-Arm-64bit-for-Snt9A2-BareMetal-with-24.1.0-7.5.0.3.220-CANN7.6.0.1.220，该镜像为本次部署提供了特定的运行环境。二、环境准备工作1.1 检查 NPU 设备SSH 登录到机器后，首要任务是检查 NPU 设备的状态。通过运行以下命令来获取 NPU 设备信息：查看 NPU 卡状态：npu-smi info，此命令可以在每个实例节点上运行，查看 NPU 卡的具体运行情况。确认总卡数：npu-smi info -l | grep Total，通过该命令确认对应卡数是否已经成功挂载。查看驱动和固件版本：npu-smi info -t board -i 1 | egrep -i "software|firmware"，如果在执行这些命令时出现错误，可能是 NPU 设备没有正常安装，或者 NPU 镜像被其他容器挂载。此时需要先正常安装固件和驱动，或者释放被挂载的 NPU，确保 NPU 设备能够正常工作。1.2 检查与安装 dockerdocker 是部署过程中不可或缺的工具，接下来检查 docker 是否已经安装。可以通过docker -v命令查看 docker 的版本信息，如果尚未安装，则需要运行以下命令进行安装：yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64安装完成后，还需要配置 IP 转发，以实现容器内的网络访问。执行sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为 1，则说明已经配置好，可跳过此步骤；若不为 1，则执行以下命令进行配置：sed -i's/net\\.ipv4\\.ip\_forward=0/net\\.ipv4\\.ip\_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip\_forward1.3 获取基础镜像为了确保部署的稳定性和兼容性，建议使用官方提供的镜像来部署推理服务。镜像地址可以通过特定方式获取，获取后使用docker pull命令进行下载，例如：官方镜像目前为对外公布敬请期待！！！docker pull quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.8.5rc1（这个镜像理论上可行）1.4 获取权重文件权重文件是 Qwen3-32b 模型运行的关键数据，需要通过解决方案实践 —OBS 极速同步模型权重文件，将其导入到自己的 OBS 中，然后再下载到服务器中。具体下载步骤如下：获取权重文件方式：https://www.huaweicloud.com/solution/implementations/replicating-model-weight-files-across-obs-buckets.html1.4.1 权重文件下载到服务器使用wget命令下载obsutil工具：wget https://obs-community.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/obsutil/current/obsutil_linux_arm64.tar.gz解压下载的文件：tar -xzvf obsutil_linux_arm64.tar.gz进入解压后的目录：cd obsutil_linux_arm64_5.7.3/赋予obsutil执行权限：chmod 755 obsutil配置obsutil：./obsutil config -i=ak -k=sk -e=obs.cn-north-9.myhuaweicloud.com下载权重文件：./obsutil cp obs:/bucket-test/Qwen3-32B /home/Qwen3-32B -r -f三、启动部署流程2.1 启动容器在完成环境准备后，就可以启动容器了。启动容器需要使用一系列命令参数，具体如下：docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ --device=/dev/davinci6 \ --device=/dev/davinci7 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \ -v ${dir}:${container_work_dir} \ --net=host \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 这里以一个实际示例来说明：docker run -itd --restart=always --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci1 --device=/dev/davinci2 --device=/dev/davinci3 --device=/dev/davinci4 --device=/dev/davinci5 --device=/dev/davinci6 --device=/dev/davinci7 -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver -v /etc/ascend\_install.info:/etc/ascend\_install.info --device=/dev/davinci\_manager --device=/dev/devmm\_svm --device=/dev/hisi\_hdc -v /var/log/npu/:/usr/slog -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro -v /home/Qwen3-32B:/home/Qwen3-32B --net=host --name qwen3-32b 628e52638d5d /bin/bash2.2 进入容器与资源评估容器启动成功后，使用docker exec -it -u ma-user ${container_name} /bin/bash命令进入容器。进入容器后，首先运行npu-smi info命令评估推理资源，检查 NPU 设备信息可用的卡数，同时确认卡是否被占用、端口是否被占用以及是否有对应运行的进程。然后根据实际情况配置需要使用的 NPU 卡，例如，当有 8 张卡时，可以通过export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,7命令进行配置。2.3 启动大模型最后一步就是启动大模型了，使用以下命令：nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /home/Qwen3-32B \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=131072 \ --max-num-batched-tokens=131072 \ --tensor-parallel-size=8 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --num-scheduler-steps=8 \ --trust-remote-code \ --enforce-eager \ > /home/Qwen3-32B/logs/vllm_api_server.log 2>&1 & 通过以上步骤，我们就完成了华为云 BMS 部署 Qwen3-32b 的全部过程。在实际部署过程中，可能会遇到各种各样的问题，需要大家根据具体情况进行排查和解决。希望本文能够对大家有所帮助，让大家在大模型部署的道路上少走弯路，顺利搭建起自己的人工智能服务环境。

通过 iaas-install 命令自动化配置，快速初始化OpenStack 部署核心组件，从而缩短时间 保证系统的稳定性和兼容性 实现自动化脚本，根据业务流量动态调整 引入Ansible配置安全基线，实现安全策略自动化部署与验证，通过Kubernetes调度，提升基础设施利用率，通过自动化脚本替代手动操作 将运维成本降低，故障响应时间大大缩短 资源利用率与安全性提升 动态资源调度机制使资源闲置率降低通过自动化部署、自动化运维、安全增强和资源优化将OpenStack平台的运维复杂度大大降低 未来我们也将持续向智能化、多云融合方向演进，为业务提供更可靠、高效的基础设施支撑采用Prometheus ，Grafana 构建监控系统，支持秒级指标采集与多维度可视化，利用Docker Compose统一实现服务间的资源隔离，大幅提升部署效率 利用KubeVirt技术实现容器与虚拟机的统一调度，减少项目时间和成本 采用镜像分层缓存与多阶段构建技术，将监控组件镜像构建时间缩短通过容器云平台建设，项目实现了从“人力驱动”到“技术驱动”的转型，为业务创新提供了坚实的技术底座 未来将持续深化自动化与智能化实践，打造更高效、安全的云原生资源自动化管理，基于容器化技术实现应用秒级部署与弹性伸缩，多云架构支持，实现公有云、私有云及混合云的统一管理，智能运维体系，构建实时监控与日志分析平台，高性能架构设计，采用负载均衡与异地多活架构 确保业务高可用性，云端部署KubeEdge CloudCore统一管理边缘节点 通过Docker镜像与Prometheus实现应用部署与监控 资源利用率大大提升 边缘响应延迟显著降低，整体效率提升通过技术优化与创新，系统可用性全天保障 资源成本降低的同时利用率大幅提升 自动化工具与安全机制减少人工运维成本 确保系统稳定运行，符合合规要求在容器云平台部署实践中，我们面临初始阶段部署流程冗长、耗时过高的挑战。然而，在后续配置调优阶段，复杂的命令行参数与多步骤操作易导致人为失误。通过私有云、容器云与公有云的协同实践 私有云确保数据安全与定制化，满足保密需求 容器云加速应用部署 公有云提供资源弹性与成本优化 从"资源分散"到"高效协同"，这彰显了职业教育在技能传承与人才培养中的重要作用 深化了产教融合，搭建起教育与产业协同创新的桥梁 推动职业教育高质量发展，为制造强国注入活力

请问冠军好拿嘛，目标冠军

请问关于这个可以透露吗，担心练习赛没问题到正式赛的时候time_out

2025华为软件精英挑战赛可以跨赛区组队吗

在云计算平台上，如何高效管理API接口以提高服务质量？

根据产品文档AICC 23.200.0在cc-gateway与cti的连接上输出的日志出现类似乱码的情况，在用AgentDemo链接时会长时间的卡主，并不能话务员工号登录。但是监控台的提示是正常的！

版本：AICC 23.200.0 跟教程需要安装生成指定的证书，但是教程中却好像没有对应的生成方法！采取此阶段生成的tomcatKeyStore文件，放入后依旧无法启动！./startup.sh之后依旧无法启动

每天都抢，总是失望！本来带着支持国货，支持华为的想法。可是华为这么吊胃口的操作让人有点反感！劝诫华为不要再这么做了，你货源不足可以晚卖一段时间，等你攒足了再发布。但是你不可以这么戏耍支持你的人。要知道苹果手机随时可以购买，千万不要把市场搞坏了！

MViz cannot start because the current operating system (Kylin) is not Ubuntu.  

找了半天没找到在哪设置maven setting

云主机这么怎会卡啊？老是需要重连

情况介绍情况很奇怪，was安装完成之后启动没用，web打不开\可能的影响：通信数字证书和https安全证书这里，我这边的选择的是复制IPCC的这里的远程主机，我试过直接输入新安装的AICC的IP号但是会报错。已进行的措施：在/home/icd/icdcomm/config/的icdcomm.cfg修改TLS SUPPORT=0但是并无效果！