如何在NVIDIA GPU上高效部署通义千问3大语言模型

阿里巴巴近日发布了一组名为Tongyi Qwen3的开源混合推理大语言模型（LLMs）。该系列模型包括两个Mixture-of-Experts (MoE) 模型：235B-A22B（总参数量为235亿，活跃参数量为22亿）和30B-A3B，以及六个密集模型，分别是0.6B、1.7B、4B、8B、14B和32B版本。 这些Qwen3模型拥有最先进的准确性，在多项基准测试中表现出色，如AIME、LiveCodeBench、ArenaHard和BFCL。它们结合了推理能力、指令跟随性、代理能力和多语言支持等方面的技术进步，是中国首个混合推理LLM，也是全球领先的开源模型之一。 为了在NVIDIA GPU上高效集成和部署Qwen3模型，开发人员可以利用各种框架，如NVIDIA TensorRT-LLM、Ollama、SGLang和vLLM。根据不同应用场景的需求，如高吞吐量、低延迟或GPU占用率，开发人员可以选择最合适的框架。TensorRT-LLM提供了最新的高性能计算内核、高效的注意力机制实现、分布式支持等多种并行和量化策略，可以在NVIDIA GPU上执行高效推理，其基于PyTorch的新架构将峰值性能与灵活友好的开发流程相结合，简化了部署过程。 具体的优化步骤如下： 1. 准备基准测试数据集：首先准备一个测试数据集和配置文件extra-llm-api-config.yml。 bash python3 /path/to/TensorRT-LLM/benchmarks/cpp/prepare_dataset.py --tokenizer=/path/to/Qwen3-4B --stdout token-norm-dist --num-requests=32768 --input-mean=1024 --output-mean=1024 --input-stdev=0 --output-stdev=0 > /path/to/dataset.txt 2. 配置优化选项：编写配置文件中的参数设置。 yaml pytorch_backend_config: use_cuda_graph: true cuda_graph_padding_enabled: true cuda_graph_batch_sizes: - 1 - 2 - 4 - 8 - 16 - 32 - 64 - 128 - 256 - 384 print_iter_log: true enable_overlap_scheduler: true 3. 运行基准测试命令：使用trtllm-bench进行性能测试。 bash trtllm-bench --model Qwen/Qwen3-4B --model_path /path/to/Qwen3-4B throughput --backend pytorch --max_batch_size 128 --max_num_tokens 16384 --dataset /path/to/dataset.txt --kv_cache_free_gpu_mem_fraction 0.9 --extra_llm_api_options /path/to/extra-llm-api-config.yml --concurrency 128 --num_requests 32768 --streaming 通过这一配置，Qwen3-4B密集模型在相同GPU配置下实现了16.04倍的推理吞吐量（tokens/秒）加速，相比BF16基线有显著提升。 模型服务化部署：使用trtllm-serve将模型部署到服务器。 bash trtllm-serve /path/to/Qwen3-4B --host localhost --port 8000 --backend pytorch --max_batch_size 128 --max_num_tokens 16384 --kv_cache_free_gpu_memory_fraction 0.95 --extra_llm_api_options /path/to/extra-llm-api-config.yml 成功部署后，可以通过标准OpenAI API进行推理调用。 除了TensorRT-LLM，Qwen3模型还可以与其他框架如Ollama、SGLang和vLLM在NVIDIA GPU上快速部署。具体步骤如下： 使用Ollama： bash ollama run qwen3:4b 使用SGLang： bash pip install "sglang[all]" huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-4B --local-dir ./ python -m sglang.launch_server --model-path /ssd4TB/huggingface/hub/models/ --trust-remote-code --device "cuda:0" --port 30000 --host 0.0.0.0 使用vLLM： bash pip install vllm vllm serve "Qwen/Qwen3-4B" --tensor-parallel-size 1 --gpu-memory-utilization 0.85 --device "cuda:0" --max-num-batched-tokens 8192 --max-num-seqs 256 开发人员通过简单的命令即可在NVIDIA GPU上测试和部署Qwen3模型，加速AI应用的推理性能。 总结而言，阿里巴巴的Qwen3模型以其强大的推理能力和多语言支持赢得了业内广泛认可。开发人员只需几个步骤即可在NVIDIA GPU上利用多种流行框架进行高效集成和部署。业内专家认为，这种便捷性将大大促进AI模型在实际生产环境中的应用，提高开发者的工作效率和用户体验。Qwen3模型的发布进一步巩固了阿里巴巴在人工智能领域的领先地位，显示出其深厚的技术积累和创新能力。