玄武 CLI：清昴智能开源的国产芯片友好型大模型命令行管理工具

一、玄武CLI是什么

玄武CLI（项目代号 xw-cli）是由 TsingmaoAI（清昴智能）开源的国产算力原生大模型命令行管理工具，被业内称为“国产版 Ollama”。它的核心定位，是面向国产硬件环境，提供一套轻量化、无依赖、开箱即用的大模型部署与运行平台，让开发者、运维人员甚至普通技术用户，都能在不掌握复杂底层适配知识的前提下，快速在国产芯片服务器、国产PC上完成大模型的下载、加载、对话、服务化与API调用。

当前国产算力生态快速发展，但硬件碎片化、框架不统一、环境配置繁琐、部署门槛高、数据上云风险大等问题依然突出。传统大模型工具多以 NVIDIA 生态为核心，对国产 NPU 支持薄弱，手动编译、算子适配、驱动兼容、框架版本对齐等工作往往需要专业团队花费数天甚至数周时间。玄武CLI正是为解决这些痛点而生：它通过统一的命令行入口、硬件抽象层、自动引擎路由、标准化API，实现“一套命令、全芯片兼容、一键运行”，让国产算力上的大模型使用体验接近甚至超越通用平台。

玄武CLI 采用 Go 语言开发，以单二进制文件分发，不依赖 Python、Conda、Docker 等环境，解压即可运行，支持后台服务、systemd 托管、离线私有化部署，全程数据本地处理、不上云，满足政企、金融、政务、信创等场景的安全合规需求。它不仅是个人本地玩模型的轻量化工具，更是企业级国产化AI底座的重要组成部分，可直接接入低代码AI平台、RAG系统、智能客服、知识库、办公自动化等上层应用，成为连接国产硬件与大模型应用的关键桥梁。

二、功能特色

玄武CLI围绕极简、兼容、高效、安全、标准化五大核心设计目标，提供覆盖大模型全生命周期的管理能力，主要功能特色如下：

1. 国产硬件深度原生适配

玄武CLI从底层设计上优先支持国产AI芯片，包括华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、摩尔线程、沐曦、燧原等主流硬件平台。工具启动时会自动检测芯片型号、驱动版本、NPU状态与可用算力，自动匹配最优推理引擎与量化策略，避免用户手动选择与适配。同时针对国产芯片做了专门的显存调度、内存复用、算子融合与推理流水线优化，显著提升国产硬件上的模型吞吐能力与响应速度，降低延迟与资源占用。工具还支持单机多卡、多芯异构统一调度，无需用户手动配置拓扑与卡间通信。

2. 零门槛命令行操作

玄武CLI最大的特点是极度简化使用流程，所有核心能力通过少量直观命令完成，用户不需要编写复杂启动脚本、不需要理解模型格式、不需要配置编译环境。命令设计贴近日常使用习惯，包含模型拉取、运行、对话、列表查看、状态查看、停止、删除等完整操作，并内置中文提示与错误引导，降低英文命令与技术文档依赖。无论是快速体验对话，还是部署生产级API服务，都能在几条命令内完成，大幅降低大模型落地的学习成本与操作成本。

3. 全链路模型生命周期管理

工具提供从模型获取到运行、管理、清理的完整能力。支持从官方模型仓库一键拉取主流开源大模型，包括 Qwen、GLM、DeepSeek 等常用系列；支持本地模型导入、格式自动识别与适配；支持查看本地模型列表、运行状态、资源占用、版本与量化信息；支持冗余模型清理、缓存回收、存储空间优化。用户可以像管理容器一样管理本地大模型，实现轻量化、可观测、可维护的本地模型库。

4. 多推理引擎兼容与自动路由

玄武CLI内置多款推理后端支持，包括自研 mlgrider、昇腾 CANN、MindIE、vLLM 等常见推理框架，并通过插件化结构实现引擎解耦。工具会根据硬件类型、模型大小、量化精度、系统资源自动选择最优推理引擎，用户无需关心底层实现。同时支持动态切换引擎、热重载、配置更新不中断服务，兼顾小模型的轻量快速与大模型的高吞吐、低延迟需求，保证在不同场景下都能达到稳定高效的推理表现。

5. 标准化API与生态兼容

玄武CLI提供类 OpenAI 规范的 RESTful API，包括 /v1/chat/completions、v1/models 等标准接口，支持流式输出、多轮会话、采样参数控制（温度、top_p、top_k、最大长度等）。这意味着它可以无缝接入 Dify、FastGPT、Flowise、LangChain、各类前端对话面板、内部业务系统等现有AI生态工具，几乎不需要修改代码即可完成迁移。工具同时支持 HTTP 与 gRPC 调用方式，兼顾内网高吞吐性能与公网易用性。

6. 本地私有化与安全合规

玄武CLI全程支持离线运行，模型下载后可完全脱离外网，所有推理计算在本地完成，数据不会上传到任何第三方服务器，满足政企数据安全、等保合规、隐私保护要求。工具支持配置访问密钥、请求限流、日志审计、模型文件权限控制，无后台数据采集、无用户行为上报，所有行为与数据完全由用户自主掌控，特别适合政务、金融、制造、能源等敏感与关键行业使用。

7. 轻量化与高性能

工具采用 Go 静态编译，单文件分发、体积小、启动快、无环境依赖、不产生版本冲突。模型加载速度经过专门优化，显著低于传统框架启动耗时；通过 INT4/INT8 量化、显存池化、KV cache 复用、连续批处理等技术，在有限硬件资源下也能流畅运行中大型模型。支持并发请求、任务队列、批量推理，适合从个人调试到生产服务的全场景性能需求。

8. 服务化部署与运维友好

玄武CLI支持后台守护运行、systemd 系统服务托管、开机自启动、日志轮转、崩溃自动重启等生产级特性。提供健康检查接口、状态监控、性能指标输出，方便接入运维平台与告警系统。支持配置文件持久化、多环境隔离、批量脚本自动化部署，并提供一键更新、卸载、重装脚本，降低长期运维成本。

三、技术细节

玄武CLI采用分层解耦、硬件抽象、引擎插件化、API标准化的现代化架构，整体可分为命令交互层、核心管理层、硬件抽象层、推理引擎层、API服务层，技术实现细节如下：

1. 开发语言与工程结构

项目主体使用 Go 语言 开发，优势在于静态编译、跨平台、高性能、启动速度快、二进制体积小，非常适合命令行工具与后台服务。工程结构清晰规范：cmd/xw 为命令行入口，处理参数解析与子命令路由；internal 存放核心业务逻辑，包括模型管理、配置、设备检测、服务启动、引擎对接等模块；configs 存放默认配置与硬件适配规则；scripts 提供安装、更新、卸载等自动化脚本；systemd 目录提供生产环境服务托管配置。项目依赖保持最小化，不引入重型第三方框架，保证稳定性与可移植性。

2. 硬件抽象层（HAL）核心设计

硬件抽象层是玄武CLI实现“一套命令兼容多芯片”的关键技术。它向上为核心引擎提供统一设备接口，向下屏蔽不同厂商NPU的驱动差异、内存模型、调度方式与API格式。主要能力包括：统一设备枚举与状态查询、显存/内存使用率统计、算力分配与隔离、多卡优先级调度、故障设备自动剔除、热插拔状态感知等。HAL 在工具启动时完成硬件扫描，生成最优运行配置，并自动加载对应引擎适配器，让上层逻辑完全不需要关心底层芯片类型。

3. 推理引擎插件化机制

推理引擎采用插件化设计，每个引擎作为独立模块通过标准接口注册到内核。内核负责模型分发、请求路由、会话管理、流式输出封装；引擎负责实际的模型加载、分词、上下文管理、采样与计算加速。引擎支持优先级配置、自动降级、异常熔断与故障切换，保证在部分引擎不可用时仍能提供基础服务。引擎内部针对国产硬件做了大量优化，包括算子融合、内存复用、连续批处理、动态 batching 等，提升高并发场景下的有效吞吐量。

4. 模型格式与量化支持

玄武CLI原生支持 Safetensors、GGUF、MindIR 等主流模型格式，可自动处理权重映射、结构对齐、输入输出张量适配。支持 FP16、INT8、INT4 等多种精度，工具会根据硬件能力与模型大小自动推荐最优量化等级，用户也可通过配置强制指定。支持模型分片加载、多卡张量并行、MoE 模型负载均衡适配，能够在资源有限的国产设备上运行更大参数规模的模型。

5. API 服务与协议实现

API 服务基于高性能 HTTP 框架构建，提供兼容 OpenAI v1 的接口规范，降低现有应用迁移成本。支持 SSE（Server-Sent Events）流式返回，适合前端对话界面实时打字机效果。支持 API Key 鉴权、跨域配置、请求限流、超时控制、最大并发限制，保证服务在公网与内网环境下的稳定与安全。同时预留 gRPC 接口，适合内网低延迟、高吞吐场景。

6. 缓存、存储与配置管理

工具采用分层缓存结构：模型元信息缓存、权重文件缓存、会话历史缓存。支持自动清理长时间未使用模型、手动垃圾回收、自定义模型存储路径，避免磁盘空间无限膨胀。配置文件使用 JSON/YAML 格式，支持命令行参数覆盖、环境变量注入、多配置文件切换，方便开发、测试、生产多环境统一管理。会话历史本地持久化，支持多会话隔离、手动清理与过期自动清理。

7. 性能与稳定性优化关键技术

为适配国产硬件并提升稳定性，玄武CLI在底层做了大量工程优化：包括显存池化管理减少碎片、I/O 与计算并行重叠、CPU-NPU 数据传输零拷贝、动态批处理提升并发效率、请求队列削峰填谷、异常捕获与自动重试、内存溢出保护、NPU 异常复位感知等。这些优化让工具在长时间 7×24 小时运行中保持稳定，适合生产环境与边缘节点长期值守。

四、应用场景

玄武CLI轻量化、高兼容、国产化、私有化的特点，使其覆盖从个人学习到企业生产、从云端到离线隔离网的广泛场景，典型应用如下：

1. 个人本地AI学习与实验场景

学生、算法爱好者、入门开发者可在国产PC或国产开发板上快速部署大模型，学习提示词工程、模型调用、RAG、智能体等AI技术，无需购买高端NVIDIA显卡，也不需要复杂环境配置。工具支持离线使用，适合无外网或网络受限环境下的学习与调试。

2. 企业私有化AI能力建设

企业可基于玄武CLI搭建内部私有化大模型服务，用于内部知识库问答、代码助手、合同审查、公文写作、数据总结、客服质检、生产异常分析等场景。所有数据在内网处理，避免敏感信息上云，满足金融、制造、能源、物流等行业合规要求。

3. 信创与国产化替代项目

在基于鲲鹏、飞腾CPU + 国产NPU的纯国产化环境中，玄武CLI可作为标准大模型部署工具，替代国外同类框架与服务，满足政策合规、供应链安全、自主可控要求。广泛适用于政务云、国资云、行业专有云、信创办公终端等场景。

4. AI应用快速开发与集成

开发者可将玄武CLI作为后端LLM引擎，快速开发聊天机器人、写作助手、代码生成工具、数据分析助手等应用。通过标准API接入Dify、FastGPT等低代码平台，大幅缩短开发周期，降低技术门槛。同时支持与Agent、RAG、工作流系统联动，构建复杂AI应用。

5. 离线/隔离网/高安全场景

在军工、能源、交通、涉密机房等无互联网、严格内外网隔离的环境中，玄武CLI可完全离线运行，模型提前导入、推理本地执行，满足高安全等级、数据不出域的强制要求。

6. 边缘计算与小型服务器部署

边缘节点、一体机、工控机、小型国产化服务器通常资源有限，玄武CLI轻量化、低占用、高稳定性的特点使其非常适合边缘AI部署，可实现本地实时推理、低延迟响应、7×24小时无人值守运行。

7. 多芯片异构环境统一管理

在同时搭载不同厂商国产NPU的机房或集群中，玄武CLI可统一纳管硬件资源、自动路由模型任务、实现负载均衡与故障转移，降低多硬件栈的运维复杂度，提升整体资源利用率。

五、使用方法

1. 环境要求

• 操作系统：主流 Linux 发行版（openEuler、Ubuntu、CentOS、麒麟等）优先支持；

• 硬件：已正确安装驱动的国产AI加速卡（昇腾等）；

• 依赖：无额外运行时依赖，单二进制直接运行；

• 网络：首次拉取模型需要外网，推理阶段可完全离线。

2. 一键安装

官方提供一键安装脚本，自动完成下载、授权、环境变量配置：

curl -o- http://xw.tsingmao.com/install.sh | bash

安装完成后重启终端或执行 source 命令即可使用 xw 命令。

3. 核心命令说明

玄武CLI命令简洁易记，日常使用仅需少数几条即可完成全流程操作：

4. 快速上手完整流程

1）环境检查

xw --version

确认工具版本、硬件识别正常、驱动与引擎可用。

2）拉取模型（以 qwen3-8b 为例）

xw pull qwen3-8b

工具自动下载、校验、解压、格式适配，支持断点续传。

3）直接启动交互式对话

xw run qwen3-8b

进入对话界面，直接输入问题即可多轮交互。

4）启动服务化API（生产/对接使用）

xw serve

默认监听 0.0.0.0:11434，可通过 HTTP 调用标准接口。

5）查看与管理

xw ls
xw ps

5. 生产环境服务化部署

后台持久运行：

nohup xw serve > xw.log 2>&1 &

配置 systemd 服务（仓库提供模板）：

• 将服务文件放入 /etc/systemd/system/

• 执行：

systemctl daemon-reload
systemctl enable xw-cli
systemctl start xw-cli

查看日志：

journalctl -u xw-cli -f

6. 自定义配置

配置文件默认路径：~/.xw/config.json，可自定义：

• 服务监听地址与端口

• API Key、跨域、限流策略

• 默认模型、推理引擎、量化等级

• 显存/内存限制、最大并发、超时时间

• 模型存储路径、缓存清理策略

六、常见问题解答

安装完成后执行 xw 提示 command not found 怎么办？

这是最常见的环境变量未生效问题，通常是因为安装脚本已经将路径写入 bashrc 或 zshrc，但当前终端尚未加载。解决方法是关闭当前终端重新打开，或者手动执行 source ~/.bashrc 或 source ~/.zshrc，也可以直接使用二进制文件的绝对路径运行，确保工具可以正常调用。

启动工具时提示硬件不支持或无法识别NPU？

出现这类问题通常是驱动未安装、驱动版本不匹配、设备权限不足或硬件状态异常。首先使用 xw --version 查看硬件检测结果，确认工具是否识别到NPU；然后检查厂商驱动是否正确安装并加载，确认驱动版本在支持列表内；部分环境需要 root 或对应设备组权限，可尝试使用 sudo 运行对比测试；同时检查 dmesg 与系统日志，确认NPU设备没有异常报错。

模型拉取速度慢、经常中断怎么办？

模型拉取慢多与网络质量、地区节点、并发限制有关。工具本身支持断点续传，中断后重新执行 xw pull 不会重复下载已完成的分片，只需等待续传完成即可。如果网络长期不稳定，也可以通过其他设备下载模型文件，手动放入本地模型存储目录，工具会自动识别并加载，避免重复消耗流量。

启动模型时报显存不足无法运行？

显存不足是最常见的运行时问题，可以从多个方向优化：第一，更换更小参数的模型，例如从 14B 切换到 7B 或 4B 模型；第二，使用更低精度量化，例如从 INT8 切换为 INT4；第三，在配置文件中降低最大上下文长度、关闭不必要的缓存预分配、启用分片推理；第四，在多卡环境下开启多卡负载均衡，充分利用总显存资源。

API服务启动成功，但远程无法访问？

无法远程访问通常由监听地址、防火墙、安全组导致。首先确认配置中监听地址为 0.0.0.0 而不是 127.0.0.1；其次在服务器防火墙或云厂商安全组中开放对应端口（默认 11434）；同时检查 SELinux 等系统安全机制是否拦截网络请求；内网环境还需确认两台机器之间网络互通、无ACL策略限制。

如何对接 Dify、FastGPT 等AI平台？

玄武CLI提供类 OpenAI 标准接口，因此对接几乎零成本。只需要在平台中将接口地址改为 http://服务器IP:11434/v1，API Key 可以留空或填写任意字符，模型名称填写本地已下载的模型名称（如 qwen3-8b），保存后即可直接调用，不需要额外开发或适配代码。

模型运行一段时间后自动退出或崩溃？

自动退出多与系统资源不足、进程被OOM杀死、NPU异常复位、驱动稳定性有关。可以查看 xw 日志与系统日志（dmesg、journalctl）定位具体原因；常见解决方法包括增加物理内存或交换分区、降低并发请求数、升级NPU驱动与固件、减少模型同时加载数量、避免显存超负载使用。

Windows 或 macOS 可以直接运行玄武CLI吗？

当前版本优先面向 Linux 服务器与国产环境优化，Windows 和 macOS 暂未提供原生支持。个人用户可以通过 WSL2、虚拟机安装 Linux 发行版（如 Ubuntu、openEuler），在虚拟机内完成安装与使用，体验与物理机一致，未来官方会根据社区需求逐步扩展更多平台支持。

如何更新到最新版本？是否会丢失模型和配置？

更新非常简单，重新执行一键安装脚本即可自动完成覆盖升级，原有配置文件、已下载模型、缓存数据都会保留，不会丢失。更新前建议先停止正在运行的服务与模型，更新完成后重新启动 xw serve 即可使用最新版本功能与修复。

如何导入自己下载的本地模型？

用户可以手动将模型文件或文件夹放入工具默认的模型存储目录（路径可在配置文件中查看），确保模型格式与结构符合要求，然后执行 xw ls 工具就会自动识别；也可以直接通过 xw run 指定模型路径启动，工具会自动校验格式、完成适配，并加入本地模型列表统一管理。

服务启动后如何查看日志与运行状态？

如果使用 nohup 后台运行，可以直接查看输出日志文件；如果使用 systemd 托管，可以通过 journalctl -u xw-cli -f 实时查看日志；同时工具内置状态接口，可以通过 HTTP 请求健康检查与服务状态，方便接入监控与告警系统。

七、相关链接

• 玄武CLI 开源仓库地址：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

• 玄武CLI 官方官网：https://xw.tsingmao.com/

• 玄武CLI 官方文档中心：https://xw.tsingmao.com/doc.html

• 玄武CLI 官方模型仓库：https://xw.tsingmao.com/models.html

• 玄武CLI 一键安装脚本地址：http://xw.tsingmao.com/install.sh

八、总结

玄武CLI是一款面向国产算力生态深度设计、以极简命令行实现大模型全生命周期管理的开源基础设施工具，通过硬件抽象层与引擎插件化架构有效解决了国产芯片碎片化、部署门槛高、环境配置复杂、隐私合规难等行业痛点，以单二进制、无依赖、一键式的使用体验大幅降低了大模型在国产化环境中的落地难度，同时支持标准化API、本地私有化推理、多场景服务化部署，既可以满足个人学习、快速实验的轻量化需求，也能够支撑企业生产、信创替代、内网隔离、边缘计算等严肃场景的长期稳定运行，凭借轻量化、高性能、高兼容、高安全的核心优势，成为国产化AI落地过程中简单可靠、统一易用的大模型管理与部署底座。