这使得在实际应用中难以将基于昇腾后端的小模型推理能力与业务场景无缝结合，例如在视频流处理等实时性要求较高的场景中，无法实现高效的在线推理服务，依赖定制脚本脚本完善Triton Server对接pytorch backend推理。尽管该框架原生不支持NPU后端，但其服务化功能与推理后端实现了良好的解耦设计，这使得可以通过扩展推理后端实现逻辑，基于已支持的CPU后端轻松实现对NPU后端的支持。通过本次

这使得在实际应用中难以将基于昇腾后端的小模型推理能力与业务场景无缝结合，例如在视频流处理等实时性要求较高的场景中，无法实现高效的在线推理服务，依赖定制脚本脚本完善Triton Server对接pytorch backend推理。尽管该框架原生不支持NPU后端，但其服务化功能与推理后端实现了良好的解耦设计，这使得可以通过扩展推理后端实现逻辑，基于已支持的CPU后端轻松实现对NPU后端的支持。通过本次

文生图、图生图类的模型使用越来越广泛，在金融领域中可以用于营销素材、广告生成等场景。当前Qwen-Image-Edit、Stable Diffusion、Wan等系列模型大多数是通过ComfyUI等方式进行本地部署体验，然而，在实际生产环境中，这类模型通常需要以服务化的方式对外提供API接口，而非仅支持本地体验。本文基于昇腾NPU硬件产品，探索Qwen-Image-Edit模型的服务化部署方案，通

文生图、图生图类的模型使用越来越广泛，在金融领域中可以用于营销素材、广告生成等场景。当前Qwen-Image-Edit、Stable Diffusion、Wan等系列模型大多数是通过ComfyUI等方式进行本地部署体验，然而，在实际生产环境中，这类模型通常需要以服务化的方式对外提供API接口，而非仅支持本地体验。本文基于昇腾NPU硬件产品，探索Qwen-Image-Edit模型的服务化部署方案，通