文档中心

GPU云服务器

MiniMax系列模型

GPU-部署MiniMax-M2.5模型

本文以一台 ecs.hpcpni3ln.45xlarge 实例为例，介绍如何在GPU云服务器上部署MiniMax-M2.5模型。

背景信息

稀宇科技（MiniMax）发布的大语言模型，总参数量229 B，推理时激活参数量10 B。相比M2.1模型，M2.5模型重点提升编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景所需模型能力，同时优化了模型对复杂任务的拆解能力和思考过程中Token的消耗。

软件要求

NVIDIA驱动：

GPU驱动：用来驱动NVIDIA GPU的程序，本文以535.161.08为例。

运行环境：

SGLang框架：SGLang框架是一款专为大语言模型（LLMs）及视觉语言模型打造的高性能服务框架，通过协同设计前端结构化生成语言与后端运行时系统，实现与模型的高效交互，并保障了生成过程的可控性。本文使用 v0.5.8 版本进行操作演示。

操作步骤

步骤一：准备环境

创建GPU计算型实例。

请根据通过向导购买实例指引，创建一台符合下表条件的实例。

配置项	推荐配置
基础配置
计算规格	ecs.hpcpni3ln.45xlarge 说明 ecs.hpcpni3ln.45xlarge规格实例正在邀测中，如需试用，请提交工单或联系客户经理申请。
镜像	Ubuntu 22.04 with GPU Driver 535.161.08 and doca 说明若您选用其他发行版本的镜像，需在创建实例后自行安装GPU驱动。
实例数量	1台
存储	规格：吞吐型SSD TL0云盘容量：不低于1024 GiB 说明本文使用的MiniMax-M2.5模型参数量为229 B，建议您配置云盘容量不低于1024 GiB。
网络配置
公网IP	勾选“分配弹性公网IP”。

安装依赖的软件、工具。

登录目标实例。

执行如下命令，安装、配置Docker。

sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://mirrors.ivolces.com/docker/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirrors.ivolces.com/docker/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin -y

执行如下命令，安装NVIDIA Container Toolkit。

curl -s https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub | sudo apt-key add -
cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/nvidia.list
deb http://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/ubuntu2204/x86_64/ /
EOF
apt update
apt install nvidia-container-toolkit -y

执行如下命令配置Docker，使容器可以使用实例的GPU资源。

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

（可选）初始化本地盘。

若您选用的实例规格搭配有本地盘，建议您执行如下命令将本地盘挂载到存储模型的目录/data00，以提升模型加载速度。

mkfs -t ext4 /dev/nvme0n1
mount -t ext4 /dev/nvme0n1 /data00

说明

请将/dev/nvme0n1替换为实际本地盘名称。

请将ext4替换为您期望使用的文件系统。

步骤二：部署、运行模型

登录购买的GPU实例。了解更多。

下载模型文件。

执行如下命令，安装配置onion。

curl -fsSL https://mirrors.ivolces.com/extra-tools/ubuntu/GPG-KEY-system | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/volc-extra-tools.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/volc-extra-tools.gpg] http://mirrors.ivolces.com/extra-tools/ubuntu jammy main" > /etc/apt/sources.list.d/volctools.list && apt update && apt install -y onion-ai-data

mkdir -p /data00/models
cd /data00/models

执行如下命令，下载MiniMax-M2.5模型。

oniond download model MiniMax-M2.5

说明

您也可以执行oniond list model命令，查看支持模型列表。

请根据实例所在地域，在GPU实例中执行如下命令，下载Docker镜像。

北京地域

docker pull ai-containers-cn-beijing.cr.volces.com/deeplearning/sglang:v0.5.8.byted.202602120000

上海地域

docker pull ai-containers-cn-shanghai.cr.volces.com/deeplearning/sglang:v0.5.8.byted.202602120000

请根据实例所在地域，在GPU实例中执行如下命令，启动Docker容器。

北京地域

docker run --gpus all -itd --net=host --shm-size=100g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --privileged --ipc=host --security-opt seccomp=unconfined --cap-add=ALL -v /data00/:/data00/ -v /var/run/nvidia-topologyd/:/var/run/nvidia-topologyd/ --entrypoint /bin/bash ai-containers-cn-beijing.cr.volces.com/deeplearning/sglang:v0.5.8.byted.202602120000

上海地域

docker run --gpus all -itd --net=host --shm-size=100g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --privileged --ipc=host --security-opt seccomp=unconfined --cap-add=ALL -v /data00/:/data00/ -v /var/run/nvidia-topologyd/:/var/run/nvidia-topologyd/ --entrypoint /bin/bash ai-containers-cn-shanghai.cr.volces.com/deeplearning/sglang:v0.5.8.byted.202602120000

说明

请将命令中的/data00替换为模型实际存放的目录路径。

通过Docker日志确认容器及模型是否成功启动。

执行如下命令，查看容器ID。

docker ps

执行如下命令，查看对应容器的运行日志。

docker logs -f <CONTAINER_ID>

说明

请将<CONTAINER_ID>替换为实际容器ID。

启动模型服务。

执行如下命令，进入Docker容器。

说明

请将命令中的<CONTAINER_ID>替换为实际容器ID。

docker exec -it <CONTAINER_ID> bash

执行如下命令，启动MiniMax-M2.5模型推理服务。

GLOO_SOCKET_IFNAME=eth0 MODEL_LENGTH=131072 NCCL_MIN_NCHANNELS=24 NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=8 python -m sglang.launch_server --model-path /data00/models/MiniMax-M2.5 --tp-size 4 --tool-call-parser minimax-m2 --reasoning-parser minimax-append-think --host 0.0.0.0 --trust-remote-code --port 8000 --mem-fraction-static 0.8

参数说明

如上命令以部署、启动MiniMax-M2.5模型为例，如需部署、启动其他模型，可根据下表说明替换对应环境变量和参数值。

参数名称	参数类型	说明	取值示例
python -m sglang.launch_server	启动指令	通过Python模块方式启动sglang的模型服务端。说明非参数，是命令入口。	-
--model-path	路径/模型 ID	指定加载的LLM模型，取值： Hugging Face模型ID。本地模型路径。	/data00/models/MiniMax-M2.5
--tp-size	整数	配置张量并行度（Tensor Parallelism），默认值为 4。	4
--host	IP地址	指定服务绑定的主机地址。	0.0.0.0
--port	整数	指定服务监听的端口号，用于客户端连接。	8000

步骤三：调用模型

登录GPU节点实例。

执行如下命令调用模型，确保部署的模型可以正常进行推理。

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "MiniMax-M2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "介绍一下北京故宫"
}
],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.7
}'

若展示如下信息，则服务正常运行。

最近更新时间：2026.06.23 16:25:17

这个页面对您有帮助吗？

有用

无用