目前所给引用资料中未提及通义千问3 - Coder - 30B - A3B - Instruct基于昇滕进行本地部署的方法。不过一般来说，在昇滕平台上进行模型本地部署可能会涉及到如下通用操作：
环境准备
确保昇滕平台的硬件和软件环境已正确配置，安装好昇思（MindSpore）深度学习框架，它对昇滕芯片有良好的支持。可以通过以下命令进行MindSpore的安装（假设是昇腾910B环境）：
pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.2.0/MindSpore/cpu/x86_64/mindspore-2.2.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 下载模型
从指定的项目地址：https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3 - Coder - 30B - A3B - Instruct 下载模型文件[^2]。
模型适配
可能需要对模型代码进行适当修改，以保证其能在昇滕环境下高效运行，例如修改数据加载部分适配昇思数据处理接口，修改模型定义部分确保使用昇思的算子。
部署与测试
将适配后的模型进行部署，编写一个简单的推理脚本进行测试，验证模型是否能正常工作：
import mindspore from mindspore import context from your_model_module import Qwen3Coder # 假设模型定义在该模块 # 设置昇腾环境 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") # 加载模型 model = Qwen3Coder() # 这里需要根据实际情况加载权重 # model.load_checkpoint('path/to/your/checkpoint') # 准备输入数据 input_data = mindspore.Tensor([[1, 2, 3]], dtype=mindspore.float32) # 进行推理 output = model(input_data) print(output)
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