从零于香橙派快速部署DeepSeek1.5B、QWen0.5B、TinyLLama三个轻量LLM。8T和20T算力的都行，内存最好16GB或以上。

0、SD卡导入镜像

用balenaEtcher将官网的镜像拷进SD卡 （最好Ubuntu 22.04）

1、连接板子

开发板开机成功后登录帐号HwHiAiUser，密码Mind@123
单击下方菜单栏的终端图标，或使用Ctrl+Alt+T快捷键，打开终端窗口，执行Linux命令

2、环境配置

检查CANN版本

cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/ascend_toolkit_install.info

输出如下信息OK，

否则参考CANN升级指南 进行CANN升级或者降级

安装MindSpore

pip uninstall mindspore -y 
pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.5.0/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-2.5.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl--trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Swap检查

free -m

若swap没有配置，需要执行下面命令，配置swap 16G

sudo fallocate -l 16G /swapfile 
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile 
sudo swapon /swapfile 
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

安装gradio

pip uninstall gradio -y 
pip install gradio==4.44.0

安装mindnlp （0.4版本）

pip install git+https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git@0.4

环境变量配置

echo 'export TE_PARALLEL_COMPILER=1' >>~/.bashrc 
echo 'export MAX_COMPILE_CORE_NUMBER=1' >>~/.bashrc
source ~/.bashrc

安装cgroup

sudo apt-get update
sudo apt-get install cgroup-tools
# 检查是否安装成功
cgcreate --help

3.1、部署Deepseek1.5B

新建Deepseek-Qwen文件夹

mkdir Deepseek-Qwen

下载代码文件
到代码仓库下载源码，放到Deepseek-Qwen文件夹下
传输文件可以用微信传输助手网页版，比较方便

打开终端，进入Deepseek-Qwen文件夹，运行以下命令测试推理代码

cd Deepseek-Qwen
python deepseek-r1-distill-qwen-1.5b.py

运行过程中，会从modelers等国内镜像平台下载模型文件，一定要确保开发板联网以及mindnlp是0.4版本。

复制http链接：http://127.0.0.1:7860/到浏览器并打开

在输入框，输入问题，等待反馈结果。

你会发现，推理得很慢很慢。昇腾对于LLM的推理引擎目前做得不好，应该很多计算没有offload到NPU，硬件加速没有充分利用，对比RK3588的rkllm模型推理速度差很多。

3.2、部署Qwen0.5B

如法炮制

下载并终端运行上面的代码
还是推理得挺慢

3.3、部署TinyLLama

下载并终端运行上面的代码