DGX Spark 中文社区

基本思路

SGLang 是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架，使得
通过共同设计后端运行时，您与模型的交互更快、更可控
前端语言。此设置在单个 NVIDIA 上使用优化的 NVIDIA SGLang NGC 容器
采用 Blackwell 架构的 Spark 设备，提供具有所有依赖项的 GPU 加速推理
预安装。

你将完成什么

您将在 NVIDIA Spark 设备上以服务器和离线推理模式部署 SGLang，
通过支持文本生成、聊天完成和
使用 DeepSeek-V2-Lite 等模型执行视觉语言任务。

开始之前需要了解什么

在 Linux 系统的终端环境中工作
对 Docker 容器和容器管理有基本了解
熟悉 NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA 工具包概念
拥有 HTTP API 端点和 JSON 请求/响应处理的经验

先决条件

采用 Blackwell 架构的 NVIDIA Spark 设备
Docker 引擎已安装并正在运行：docker --version
安装的 NVIDIA GPU 驱动程序：nvidia-smi
配置的 NVIDIA 容器工具包：docker run --rm --gpus all nvcr.io/nvidia/sglang:26.02-py3 nvidia-smi
足够的磁盘空间（>20GB可用）：df -h
用于拉取 NGC 容器的网络连接：ping nvcr.io

附属文件

离线推理 Python 脚本GitHub

模型支持矩阵

Spark 上的 SGLang 支持以下模型。所有列出的模型均可供使用：

模型	量化	支持状态	模型标识
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning	BF16	✅	`nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16`
GPT-OSS-20B	MXFP4	✅	`openai/gpt-oss-20b`
GPT-OSS-120B	MXFP4	✅	`openai/gpt-oss-120b`
Llama-3.1-8B-Instruct	FP8	✅	`nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8`
Llama-3.1-8B-Instruct	NVFP4	✅	`nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP4`
Llama-3.3-70B-Instruct	NVFP4	✅	`nvidia/Llama-3.3-70B-Instruct-FP4`
Qwen3-8B	FP8	✅	`nvidia/Qwen3-8B-FP8`
Qwen3-8B	NVFP4	✅	`nvidia/Qwen3-8B-FP4`
Qwen3-14B	FP8	✅	`nvidia/Qwen3-14B-FP8`
Qwen3-14B	NVFP4	✅	`nvidia/Qwen3-14B-FP4`
Qwen3-32B	NVFP4	✅	`nvidia/Qwen3-32B-FP4`
Phi-4-multimodal-instruct	FP8	✅	`nvidia/Phi-4-multimodal-instruct-FP8`
Phi-4-multimodal-instruct	NVFP4	✅	`nvidia/Phi-4-multimodal-instruct-FP4`
Phi-4-reasoning+	FP8	✅	`nvidia/Phi-4-reasoning-plus-FP8`
Phi-4-reasoning+	NVFP4	✅	`nvidia/Phi-4-reasoning-plus-FP4`

注意：对于 NVFP4 模型，请添加 --quantization modelopt_fp4 标志。

时间与风险

预计时间： 初始设置和验证需要 30 分钟
风险级别： 低 - 使用预构建、经过验证的 SGLang 容器，配置最少
回滚： 使用 docker stop 和 docker rm 命令停止并删除容器
最后更新： 2026 年 4 月 28 日
- 引入对 Nemotron-3-Nano-Omni reasoning FP8 的支持

步骤 1. 使用模型专属部署指南

某些模型需要特殊的部署配置。请参考其各自的模型卡以在 DGX Spark 上运行：

模型	量化	HF 模型卡链接
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning	BF16	https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16

步骤 2. 验证系统先决条件

在继续之前，请检查您的 NVIDIA Spark 设备是否满足所有要求。此步骤运行于
您的主机系统，并确保正确配置 Docker、GPU 驱动程序和容器工具包。

注意：如果您在拉取容器映像时遇到超时或“连接被拒绝”错误，您可能需要使用 VPN 或智能体，因为某些注册表可能受到您的本地网络或 ISP 的限制。

## Verify Docker installation
docker --version

## Check NVIDIA GPU drivers
nvidia-smi

## Verify Docker GPU support
docker run --rm --gpus all nvcr.io/nvidia/sglang:26.02-py3 nvidia-smi

## Check available disk space
df -h /

如果您看到权限被拒绝错误（例如尝试连接到 Docker 守护进程套接字时权限被拒绝），请将您的用户添加到 docker 组，这样您就不需要使用 sudo 运行命令。

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

步骤 3. 拉取 SGLang 容器

下载最新的 SGLang 容器。此步骤在主机上运行，可能需要
几分钟，具体取决于您的网络连接。

## Pull the SGLang container
docker pull nvcr.io/nvidia/sglang:26.02-py3

## Verify the image was downloaded
docker images | grep sglang

步骤 4. 启动服务器模式的 SGLang 容器

在服务器模式下启动 SGLang 容器以启用 HTTP API 访问。这运行推理
服务器位于容器内，将其暴露在端口 30000 上以供客户端连接。

## Launch container with GPU support and port mapping
docker run --gpus all -it --rm \
  -p 30000:30000 \
  -v /tmp:/tmp \
  nvcr.io/nvidia/sglang:26.02-py3 \
  bash

步骤 5. 启动 SGLang 推理服务器

在容器内，使用受支持的模型启动 HTTP 推理服务器。这一步运行
在 Docker 容器内并启动 SGLang 服务器守护进程。

## Start the inference server with DeepSeek-V2-Lite model
python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000 \
  --trust-remote-code \
  --tp 1 \
  --attention-backend flashinfer \
  --mem-fraction-static 0.75 &

## Wait for server to initialize
sleep 30

## Check server status
curl http://localhost:30000/health

步骤 6. 测试客户端-服务器推理

从主机系统上的新终端测试 SGLang 服务器 API 以确保其正常工作
正确。这验证服务器正在接受请求并生成响应。

## Test with curl
curl -X POST http://localhost:30000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "text": "What does NVIDIA love?",
      "sampling_params": {
          "temperature": 0.7,
          "max_new_tokens": 100
      }
  }'

步骤 7. 测试 Python 客户端 API

创建一个简单的 Python 脚本来测试对 SGLang 服务器的编程访问。这运行于
主机系统并演示如何将 SGLang 集成到应用程序中。

import requests

## Send prompt to server
response = requests.post('http://localhost:30000/generate', json={
  'text': 'What does NVIDIA love?',
  'sampling_params': {
      'temperature': 0.7,
      'max_new_tokens': 100,
  },
})

print(f"Response: {response.json()['text']}")

步骤 8. 验证安装

确认服务器和离线模式均正常工作。此步骤验证
完整的 SGLang 设置并确保可靠运行。

## Check server mode (from host)
curl http://localhost:30000/health
curl -X POST http://localhost:30000/generate -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Hello", "sampling_params": {"max_new_tokens": 10}}'

## Check container logs
docker ps
docker logs <CONTAINER_ID>

步骤 9. 清理和回滚

停止并删除容器以清理资源。此步骤将您的系统恢复到原来的状态
原始状态。

WARNING

这将停止所有 SGLang 容器并删除临时数据。

## Stop all SGLang containers
docker ps | grep sglang | awk '{print $1}' | xargs docker stop

## Remove stopped containers
docker container prune -f

## Remove SGLang images (optional)
docker rmi nvcr.io/nvidia/sglang:26.02-py3

步骤 10. 后续步骤

成功部署 SGLang 后，您现在可以：

使用 /generate 端点将 HTTP API 集成到您的应用程序中
通过更改 --model-path 参数来试验不同的模型
通过调整 --tp（张量并行）设置来使用多个 GPU 进行扩展
使用您选择的容器编排平台部署生产工作负载

常见问题及其解决方案：

症状	原因	使固定
容器因 GPU 错误而无法启动	缺少 NVIDIA 驱动程序/工具包	安装nvidia-container-toolkit，重启Docker
服务器响应 404 或连接被拒绝	服务器未完全初始化	等待60秒，检查容器日志
模型加载期间出现内存不足错误	GPU显存不足	使用较小的模型或增加--tp参数
模型下载失败	网络连接问题	检查互联网连接，重试下载
访问 /tmp 的权限被拒绝	卷安装问题	使用完整路径：-v /tmp:/tmp 或创建专用目录

NOTE

DGX Spark 使用统一内存架构 (UMA)，可实现 GPU 和 CPU 之间的动态内存共享。
由于许多应用程序仍在更新以利用 UMA，因此即使在
DGX Spark 的内存容量。如果发生这种情况，请使用以下命令手动刷新缓冲区缓存：

sudo sh -c 'sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches'