NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署

阿里巴巴近期发布了其开源的混合推理大语言模型 (LLM) 通义千问 Qwen3，此次 Qwen3 开源模型系列包含两款混合专家模型 (MoE)，235B-A22B（总参数 2,350 亿，激活参数 220 亿）和 30B-A3B，以及六款稠密 (Dense) 模型 0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B。

现在，开发者能够基于 NVIDIA GPU，使用 NVIDIA TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM 等推理框架高效集成和部署 Qwen3 模型，从而实现极快的词元 (token) 生成，以及生产级别的应用研发。

本文提供使用 Qwen3 系列模型的最佳实践，我们会展示如何使用上述框架来部署模型实现高效推理。开发者可以根据他们的应用场景需求来选择合适的框架，例如高吞吐量、低延迟、或是 GPU 内存占用 (GPU footprint)。

Qwen3 模型

Qwen3 是中国首个混合推理模型，在 AIME、LiveCodeBench、ArenaHard、BFCL 等权威评测集上均获得出色的表现（信息来源于阿里巴巴官方微信公众号）。Qwen3 提供的系列开源稠密和 MoE 模型在推理、指令遵循、Agent 能力、多语言支持等方面均大幅增强，是全球领先的开源模型。

大语言模型的推理性能对于

实时、经济高效的生产级部署至关重要

LLM 生态系统快速演进，新模型和新技术不断更新迭代，需要一种高性能且灵活的解决方案来优化模型。

推理系统设计颇具挑战，要求也不断提升，这些挑战包括 LLM 推理计算预填充 (prefill) 和解码 (decode) 两个阶段对于计算能力和显存大小 / 带宽的需求差异，超大尺寸模型并行分布式推理，海量并发请求，输入输出长度高度动态请求等。

目前在推理引擎上有许多优化技术可用，包括高性能 kernel、低精度量化、Batch 调度、采样优化、KV 缓存 (KV cache) 优化等等，选择最适合自己应用场景的技术组合需要耗费开发者大量精力。

NVIDIA TensorRT-LLM 提供了最新的极致优化的计算 kernel、高性能 Attention 实现、多机多卡通信分布式支持、丰富的并行和量化策略等，从而在 NVIDIA GPU 上实现高效的 LLM 推理。此外，TensorRT-LLM 采用 PyTorch 的新架构还提供了直观、简洁且高效的模型推理配置 LLM API，从而能够兼顾极佳性能和灵活友好的工作流。

通过使用 TensorRT-LLM，开发者可以迅速上手先进的优化技术，其中包括定制的 Attention kernel、连续批处理 (in-flight batching)、分页 KV 缓存 (Paged KV cache)、量化 (FP8、FP4、INT4 AWQ、INT8 SmoothQuant)、投机采样等诸多技术。

使用 TensorRT-LLM

运行 Qwen3 的推理部署优化

下面以使用 Qwen3-4B 模型配置 PyTorch backend 为例，描述如何快捷进行基准测试以及服务化的工作。采用类似的步骤，也可以实现 Qwen3 其他 Dense 和 MoE 模型的推理部署优化。

\1. 首先准备 benchmark 测试数据集合和 extra-llm-api-config.yml
配置文件：

\2. 通过 trtllm-bench 运行 benchmark 指令：

相同 GPU 环境配置下，基于 ISL = 1K，OSL = 1K，相较 BF16 基准，Qwen3-4B 稠密模型使用 TensorRT-LLM 在 BF16 的推理吞吐（每秒生成的 token 数）加速比最高可达 16.04 倍。

图 1：Qwen3-4B 稠密模型在 TensorRT-LLM BF16 与 BF16 基准的推理吞吐性能比较

该图片来源于 NVIDIA Blog: Integrate and Deploy Tongyi Qwen3 Models into Production Applications with NVIDIA，若您有任何疑问或需要使用该图片，请联系 NVIDIA

\3. 通过 trtllm-serve 运行 serve 指令：

\4. 模型启动成功后，便可通过标准 OpenAI API 进行模型推理调用。

使用 Ollama，SGLang，

vLLM 框架运行 Qwen3-4B

除了 TensorRT-LLM，Qwen 模型也可以使用诸如 Ollama，SGLang，vLLM 等框架，通过简单几步部署到 NVIDIA GPU。Qwen3 提供了多种模型可以运行在终端和设备上，例如 NVIDIA Jeston 以及适用于 Windows 开发者的 NVIDIA RTX。

使用 Ollama 在本地运行 Qwen3-4B：

\1. 从以下网址下载和安装最新版本的 Ollama: ollama.com/download。

\2. 使用 ollama run 命令运行模型，此操作将加载并初始化模型用于后续与用户交互。

ollama run qwen3:4b

\3. 在用户提示词或系统消息中添加 /think（默认值）和 /no_think 可在模型的思考模式之间切换。运行 ollama run 命令后，可以直接在终端中使用以下的示例提示词，来测试思考模式：

"Write a python lambda function to add two numbers" - Thinking mode enabled
"Write a python lambda function to add two numbers /no_think" - Non-thinking mode

\4. 参考 ollama.com/library/qwen3 查看更多模型变量，这些变量基于 NVIDIA GPU 完成了优化。

使用 SGLang 运行 Qwen3-4B：

\1. 安装 SGLang 库

pip install "sglang[all]"

\2. 下载模型，在这个演示中，我们使用的是 Hugging Face 上的 huggingfaceCLI 命令提示符执行，请注意需要提供一个 API key 来下载模型。

huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-4B --local-dir ./

\3. 加载和运行模型，请注意，根据不同的需求，可以传递额外的参数。更多详细信息可以参考相关文档。

\4. 调用模型推理

使用 vLLM 运行 Qwen3-4B：

\1. 安装 vLLM 库

pip install vllm

\2. 通过 vllm serve 加载和运行模型，请注意，根据不同的需求，可以传递额外的参数。更多详细信息可以参考相关文档。

\3. 调用模型推理

总结

仅通过几行代码，开发者即可通过包括 TensorRT-LLM 在内的流行推理框架来使用最新的 Qwen 系列模型。

此外，对模型推理和部署框架的技术选型需要考虑到诸多关键因素，尤其是在把 AI 模型部署到生产环境中时，对性能、资源和成本的平衡。

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