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ms-swift Ascend

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ms-swift Ascend 镜像面向华为昇腾 Atlas NPU，提供可直接使用的 ms-swift 运行环境。镜像基于 Ascend CANN 容器镜像构建，包含 Ascend 推理和训练工作流所需的 Python、CANN、PyTorch NPU、vLLM Ascend、Megatron、MindSpeed、mcore-bridge、ms-swift 以及 ModelScope 运行组件。

快速参考

• 基础镜像：quay.io/ascend/cann:<cann-version>-<hardware>-<os>-py<python-version>
• 构建模板：docker/Dockerfile.ascend
• 构建入口：docker/build_image.py --image_type ascend
• 默认基础镜像：quay.io/ascend/cann:8.5.1-a3-ubuntu22.04-py3.11
• 支持的基础 OS：Ubuntu 和 openEuler，由 CANN 基础镜像 tag 选择
• 默认输出 tag：${DOCKER_REGISTRY}:main-cann8.5.1-torch_npu2.9.0.post2-a3-ubuntu22.04-py3.11-<arch>
• Ascend runtime 环境来自 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
• 如果镜像内存在 NNAL/ATB，则会加载 /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

镜像内容

Ascend Dockerfile 会安装和配置：

组件	版本 / 来源
CANN	继承自选定的 quay.io/ascend/cann 基础镜像
Python	继承自基础镜像 tag，例如 py3.11
PyTorch	默认 torch==2.9.0；可通过 --torch_version 配置
torch-npu	默认 torch_npu==2.9.0.post2；可通过 --torch_npu_version 配置
torchvision / torchaudio	默认 torchvision==0.24.0、torchaudio==2.9.0；覆盖 --torch_version 时必须同时显式传入两者
vLLM	从 vllm-project/vllm 源码安装，默认 0.18.0；可通过 --vllm_version 配置
vLLM Ascend	从 vllm-project/vllm-ascend 源码安装，默认 0.18.0；可通过 --vllm_ascend_version 配置
Megatron-LM	源码 checkout，默认分支 v0.15.3
MindSpeed	源码 checkout，默认分支 core_r0.15.3
mcore-bridge	PyPI 上的最新发布版
ms-swift	来自 modelscope/ms-swift 的源码 checkout，默认分支 main
ModelScope	来自 modelscope/modelscope 的源码 checkout，默认分支 master
triton-ascend	CANN 8.5.* 默认 3.2.0；CANN 9.0.* 默认 3.2.1；可通过 --triton_ascend_version 配置，并从 Triton Ascend PyPI 源安装

支持的 Tag 格式

通过 docker/build_image.py --image_type ascend 构建的镜像使用以下 tag 格式：

${DOCKER_REGISTRY}:<swift-branch>-<cann-version-tag>-torch_npu<torch-npu-version>-<atlas-hardware>-<os-tag>-<python-tag>-<arch>

字段	示例	说明
swift-branch	main	构建镜像时使用的 ms-swift 分支
cann-version-tag	cann8.5.1、cann9.0.0	从 CANN 基础镜像 tag 解析
torch-npu-version	2.9.0.post2	来自 --torch_npu_version，默认 2.9.0.post2
atlas-hardware	a2、a3、300i、a5	从 --soc_version 推导
os-tag	ubuntu22.04、openeuler24.03	从 CANN 基础镜像 tag 解析；避免不同 OS 的镜像 tag 冲突
python-tag	py3.11	从 CANN 基础镜像 tag 解析
arch	aarch64、x86_64	从宿主机架构或 --arch 推导

ARM64 宿主机上的默认示例：

${DOCKER_REGISTRY}:main-cann8.5.1-torch_npu2.9.0.post2-a3-ubuntu22.04-py3.11-aarch64

A2 / CANN 9.0.0 示例：

${DOCKER_REGISTRY}:main-cann9.0.0-torch_npu2.9.0.post2-a2-ubuntu22.04-py3.11-aarch64

本地构建

先设置目标镜像仓库。构建脚本会把 docker/Dockerfile.ascend 渲染成根目录 Dockerfile，然后执行构建；Ascend 镜像分支当前不执行 push。

export DOCKER_REGISTRY=registry.example.com/ms-swift/ms-swift

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend

构建 A2 / CANN 9.0.0 镜像：

export DOCKER_REGISTRY=registry.example.com/ms-swift/ms-swift

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --base_image quay.io/ascend/cann:9.0.0-910b-ubuntu22.04-py3.11 \
  --soc_version ascend910b1

构建 openEuler 镜像。系统依赖层会自动使用 yum，Ubuntu 镜像继续使用 apt-get：

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --base_image quay.io/ascend/cann:8.5.1-a3-openeuler24.03-py3.11 \
  --soc_version ascend910_9391

覆盖 PyTorch 版本组。--torch_version 必须与 --torch_npu_version 的基础版本一致；覆盖 PyTorch 时，必须显式传入匹配的 torchvision 和 torchaudio 版本：

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --torch_version 2.9.0 \
  --torch_npu_version 2.9.0.post2 \
  --torchvision_version 0.24.0 \
  --torchaudio_version 2.9.0

覆盖 vLLM 版本组或 triton-ascend。vLLM 版本参数会选择对应 Git tag，例如 0.18.0 会选择 v0.18.0。

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --vllm_version 0.18.0 \
  --vllm_ascend_version 0.18.0 \
  --triton_ascend_version 3.2.1

需要时可以覆盖 Megatron 或 MindSpeed 源码分支：

python docker/build_image.py \
  --image_type ascend \
  --megatron_branch v0.15.3 \
  --mindspeed_branch core_r0.15.3

如需手工构建生成后的根目录 Dockerfile，可使用：

docker build \
  -t ${DOCKER_REGISTRY}:main-cann9.0.0-torch_npu2.9.0.post2-a2-ubuntu22.04-py3.11-aarch64 \
  -f Dockerfile .

运行 Ascend 容器

宿主机需要提前安装兼容的 Ascend driver 和 firmware。容器通过挂载宿主机 NPU 设备和 driver 库使用昇腾硬件。

docker run --rm -it \
  --name ms_swift_ascend \
  --device /dev/davinci0 \
  --device /dev/davinci_manager \
  --device /dev/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64 \
  -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -v /mnt/workspace:/mnt/workspace \
  ${DOCKER_REGISTRY}:main-cann9.0.0-torch_npu2.9.0.post2-a2-ubuntu22.04-py3.11-aarch64 \
  bash

进入容器后可以验证 NPU 和 Python 包：

npu-smi info
python -c "import torch, torch_npu; print(torch.__version__, torch_npu.__version__)"
python -c "import vllm, vllm_ascend; print('vllm ascend ok')"
pip show ms-swift modelscope torch-npu triton-ascend

环境变量

变量	值
SOC_VERSION	选定的 Ascend SoC，例如 ascend910b1 或 ascend910_9391
CANN_VERSION	从基础镜像 tag 解析得到
MEGATRON_LM_PATH	/Megatron-LM
PYTHONPATH	包含 /Megatron-LM
VLLM_USE_MODELSCOPE	True
LMDEPLOY_USE_MODELSCOPE	True
MODELSCOPE_CACHE	/mnt/workspace/.cache/modelscope/hub

注意事项

• CANN、firmware 和 driver 版本必须互相兼容。
• Ubuntu 基础镜像通过 apt-get 安装系统依赖；openEuler 基础镜像通过 yum 安装对应 RPM 包。
• triton-ascend 从 https://triton-ascend.osinfra.cn/pypi/simple 安装；请选择与 CANN、Python 和架构兼容的版本。
• 该镜像面向 Ascend NPU 上的 ms-swift 工作流。依赖安装过程中引入且与 NPU runtime 冲突的 CUDA-only 包会被移除。
• 生产任务建议使用固定镜像 tag，不要依赖浮动分支名。

License

ms-swift 和 ModelScope 组件遵循各自上游仓库的 license。CANN、MindSpeed、torch-npu、vLLM Ascend 以及其他预装第三方组件遵循各自上游 license。