MindIE-PyMotor:昇腾自研推理集群管理框架

昇腾自研推理集群管理框架

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MindIE PyMotor

MindIE PyMotor

License TC and SIG Meetings Ascend Forum

简介

提供一键式 PD 分离与 PD 混部部署,基于云原生插件化架构灵活适配多种推理引擎(vLLMSGLang),结合高性能调度与负载均衡能力,构建高可用、可扩展的大规模推理服务。

快速开始

以下是代码仓库智能体,点击 "Ask AI" ,即可开启智能代码学习与问答体验!它们将帮助您更深入地理解 MindIE-PyMotor 的运行原理,并协助解决使用过程中遇到的问题与错误!

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环境准备:安装前的相关软硬件环境准备,以及安装步骤,请参见环境准备

快速部署:快速体验启动服务、接口调用、精度&性能测试和停止服务全流程,请参见快速部署

最佳实践:PD 分离部署请参见PD 分离服务部署详细指导,PD 混部部署请参见PD 混部服务部署详细指导

最新消息

[2026/03] 🚀 MindIE-PyMotor正式开源,新增代码仓智能体。

社区活动

MindIE 系列 TC/SIG 会议安排,请查看 Ascend会议中心

开源社区论坛与技术交流、问题讨论及经验分享,请访问 昇腾论坛

问题反馈

如果您在使用过程中发现异常,建议先查看仓库的 Issues 列表,确认是否已有相同或相近的问题。

如果现有问题列表中没有对应项,可以直接 创建新的 Issue,并尽量补充完整的问题现象、复现步骤、日志片段和环境信息,便于快速定位。

如果问题涉及安全风险,请不要通过公开 Issue 直接披露,建议按照 security.md 中的方式联系项目维护者。

贡献指南

如果您计划提交代码修改,建议按下面的流程进行:

  • Fork 本项目的仓库,并 Clone 到本地。
  • 提交前请通过所有单元测试,完整测试入口见 tests/run_tests.sh
  • 提交代码,并新建 Pull Request,需在 Pull Request 回复 compile 触发门禁流水线(CI)。
  • 代码检视:您需要根据评审意见修改代码,并重新提交更新。此流程可能涉及多轮迭代。
  • 审核和测试通过后,会将您的 Pull Request 合并到项目的 master 分支。

许可证

本项目使用 Mulan PSL v2 开源许可证。

项目介绍

昇腾自研推理集群管理框架

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