前置条件

  • 架构: x86_64
  • 芯片型号: MTT S5000
  • 宿主机驱动: 3.3.5-server（musa 驱动包）

镜像内容

Python

3.10

应用包

sglang==0.5.11

sglang-fl==0.2.0

组件版本

组件版本
FlagGems5.4.0 (6ed2f390)
FlagTree0.7.0+triton3.6 (4819c19)
FlagCX0.13.0
triton3.6.0（后端：mthreads）
torch2.9.0（torch_musa 2.9.0）

环境变量

  • source /root/.virtualenvs/sglang-0.5.6/bin/activate —— 必做。sglang 与各 FlagOS 组件装在该虚拟环境里；不激活时 python3 会落到基础镜像里较旧的 flag_gems / sglang_fl。
  • MUSA_VISIBLE_DEVICES —— 选卡，例如 0,1,2,3
  • FLAGCX_PATH=/sgl-workspace/FlagCX
  • SGLANG_FL_DIST_BACKEND=flagcx
  • SGLANG_MUSA_FP32_TP_ALLREDUCE=1
  • MCCL_SOCKET_IFNAME=bond0、GLOO_SOCKET_IFNAME=bond0 —— 多卡通信网卡
  • MCCL_TIMEOUT=14400
  • TORCH_COMPILE_DISABLE=1 —— FlagTree 的 mthreads triton spec 会遮蔽标准 triton，torch.compile 会在 import 阶段报错
  • SGLANG_FL_PER_OP=topk=reference

启动

已发布: harbor.baai.ac.cn/flagos-app/sglang0.5.11-mthreads-musa4.3.5:2.2.0-0.2.0

镜像名较长——先将其设为变量：

  IMG=harbor.baai.ac.cn/flagos-app/sglang0.5.11-mthreads-musa4.3.5:2.2.0-0.2.0

无需工具包——直接使用 docker / podman

本镜像未内置默认入口命令，请显式给出启动命令。

启动交互式 shell（MUSA 设备访问需要 --privileged）：

  docker run --rm -it \
  --privileged \
  --ipc host \
  --network host \
  --shm-size 512g \
  -e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all \
  -v <模型目录>:/models \
  $IMG bash

进入容器后，以 tp=4 启动服务：

  source /root/.virtualenvs/sglang-0.5.6/bin/activate
export MUSA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export FLAGCX_PATH=/sgl-workspace/FlagCX
export SGLANG_FL_DIST_BACKEND=flagcx
export SGLANG_MUSA_FP32_TP_ALLREDUCE=1
export SGLANG_FL_PER_OP=topk=reference
export MCCL_SOCKET_IFNAME=bond0
export GLOO_SOCKET_IFNAME=bond0
export MCCL_TIMEOUT=14400
export TORCH_COMPILE_DISABLE=1
python3 -m sglang.launch_server --model-path /models/<模型> --host 0.0.0.0 --port 30000 \
  --tp-size 4 --page-size 64 --disable-piecewise-cuda-graph --disable-radix-cache \
  --trust-remote-code --mem-fraction-static 0.75 --reasoning-parser qwen3 --cuda-graph-max-bs 32

若模型是 thinking 模型（如 Qwen3 系列），--reasoning-parser qwen3 必加，否则思维链不会分离到 reasoning_content。

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Last updated 30 Sep 2026, 08:49 +0800. history