昇腾910B部署阿里通义千问QWQ32B+接入Dify

昇腾910B部署阿里通义千问接入Dify

折腾了好久才成功,留着当个笔记吧

参考官方页面qwq-32b,但是官方页面很多东西没讲清楚,只能自己一步一步摸索;

一、准备模型和镜像

模型在魔乐社区下载,昇腾应该是只支持BF16的,之前在modelscope下载的模型都失败了。

昇腾镜像qwq-32b:需要准备华为账号申请,审核时间我登了4天,真妮玛慢

二、Docker启动镜像

docker创建命令:注意用--net=host,后面接入dify的时候在这里踩了个坑,虽然我也不知道为什么

docker run -it -d --net=host --shm-size=100g \
    --name qwq32b \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    --device=/dev/devmm_svm \
    --device=/dev/davinci0 \
    --device=/dev/davinci1 \
    --device=/dev/davinci2 \
  &nb

<think>好的,我需要比较通义和DeepSeek在功能和性能方面的差异。首先,我应该了解这两个模型的基本信息。 通义阿里巴巴开发的,可能在电商和云计算方面有优势,而DeepSeek由幻方量化支持,可能在数学和代码处理上有专长。功能方面,通义可能集成了阿里云服务,适合企业应用;DeepSeek则专注于垂直领域,比如数学推理和代码生成。性能上,需要看评测数据,比如MMLU或C-Eval,但用户提到的DeepSeek V3在数学和代码任务表现好,而通义可能在多模态和通用场景更优。另外,开源情况也很重要,DeepSeek部分模型开源,方便定制,而通义可能主要提供API服务。最后,应用场景不同,用户需求决定选择哪个模型更合适。要确保引用提供的资料正确,比如DeepSeek的发展历程和API接入方式,以及通义的多模态支持。</think>### 通义与DeepSeek的功能与性能对比 #### 一、功能特性对比 1. **通义** - 定位为通用大语言模型,支持多模态交互(文本、图像、音频)[^1] - 深度集成阿里云服务,提供企业级API和行业解决方案 - 特色功能: • 电商场景的营销文案生成 • 多语言实时翻译 • 文档智能解析与摘要 2. **DeepSeek系列** - 专注于垂直领域深度优化,核心产品线包括: • $DeepSeek\ Math$(数学推理) • $DeepSeek-Coder$(代码生成,支持128k上下文)[^2] • $DeepSeek-VL$(视觉-语言多模态) - 开源策略: ```markdown 2023年12月发布DeepSeek-V3开源版本 提供ollama本地部署方案 ``` #### 二、性能表现对比(基于公开评测) | 指标 | 通义2.5 | DeepSeek-V3 | |-----------------|-------------|-------------| | MMLU(知识理解) | 76.3% | **78.9%** | | MATH(数学推理) | 42.1% | **63.8%** | | HumanEval(代码)| 67.2% | **74.5%** | | C-Eval(中文) | **82.4%** | 79.1% | #### 三、技术架构差异 1. **通义** - 使用混合专家系统(MoE)架构 - 动态路由机制优化计算资源分配 - 预训练数据包含超过10万亿token的多语种语料 2. **DeepSeek** - 采用$Attention\ Bucket$技术,降低长序列计算复杂度 - 在代码数据上应用$Token\ Parallelism$训练策略 - 数学推理模块集成符号计算引擎 #### 四、应用场景建议 - **选择通义**的场景: ✓ 需要与阿里云生态深度集成 ✓ 多模态内容生成需求 ✓ 电商/金融领域对话系统 - **选择DeepSeek**的场景: ✓ STEM领域题求解(如求解方程$e^{x}+sin(x)=0$) ✓ 代码补全与调试(支持Git操作语义理解) ✓ 本地化部署需求
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