Maas2-group/maas-base: Maas的gpu底座 @ 20f4ddc6bf1feec3a8a96a66e2abdce596c3852e

概述

GPUStack 是一个开源的 GPU 集群管理器，专为高效的 AI 模型部署而设计。它配置和编排推理引擎（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 或您自定义的引擎），以优化跨 GPU 集群的性能。其核心功能包括：

多集群 GPU 管理。 跨多个环境管理 GPU 集群。这包括本地服务器、Kubernetes 集群和云提供商。
可插拔推理引擎。 自动配置高性能推理引擎，如 vLLM、SGLang 和 TensorRT-LLM。您也可以根据需要添加自定义推理引擎。
Day 0 模型支持。 GPUStack 的可插拔引擎架构使您能够在新模型发布当天即可部署。
性能优化配置。 提供预调优模式，用于低延迟或高吞吐量。GPUStack 支持扩展的 KV 缓存系统，如 LMCache 和 HiCache，以减少 TTFT。它还包括对推测性解码方法（如 EAGLE3、MTP 和 N-grams）的内置支持。
企业级运维能力。 支持自动故障恢复、负载均衡、监控、认证和访问控制。

架构

GPUStack 使开发团队、IT 组织和服务提供商能够大规模地提供模型即服务。它支持用于 LLM、语音、图像和视频模型的行业标准 API。该平台内置用户认证和访问控制、GPU 性能和利用率的实时监控，以及令牌使用量和 API 请求率的详细计量。

下图展示了单个 GPUStack 服务器如何管理跨本地和云环境的多个 GPU 集群。GPUStack 调度器分配 GPU 以最大化资源利用率，并选择合适的推理引擎以实现最佳性能。管理员还可以通过集成的 Grafana 和 Prometheus 仪表板全面了解系统运行状况和指标。

优化的推理性能

GPUStack 的自动化引擎选择和参数优化可开箱即用地提供强大的推理性能。下图展示了相较于默认 vLLM 配置的吞吐量提升：

有关详细的基准测试方法和结果，请访问我们的推理性能实验室。

支持的加速器

GPUStack 支持多种 AI 推理加速器：

NVIDIA GPU
AMD GPU
Ascend NPU
Hygon DCU
MThreads GPU
Iluvatar GPU
MetaX GPU
Cambricon MLU
T-Head PPU

有关详细的要求和设置说明，请参阅安装要求文档。

快速入门

前提条件

一个至少配备一块 NVIDIA GPU 的节点。对于其他类型的 GPU，请在 GPUStack UI 中添加 worker 时查看指南，或参阅安装文档获取更多详细信息。
确保 worker 节点上已安装 NVIDIA 驱动程序、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。
（可选）一个用于托管 GPUStack server 的 CPU 节点。GPUStack server 不需要 GPU，可以在仅有 CPU 的机器上运行。必须安装 Docker。同时支持 Docker Desktop（适用于 Windows 和 macOS）。如果没有专用的 CPU 节点，可以将 GPUStack server 安装在 GPU worker 节点所在的同一台机器上。
GPUStack worker 节点仅支持 Linux。如果你使用 Windows，可考虑使用 WSL2 并避免使用 Docker Desktop。macOS 不支持作为 GPUStack worker 节点。

安装 GPUStack

运行以下命令，使用 Docker 安装并启动 GPUStack server：

sudo docker run -d --name gpustack \
    --restart unless-stopped \
    -p 80:80 \
    --volume gpustack-data:/var/lib/gpustack \
    gpustack/gpustack

备选方案：使用 Quay 容器仓库镜像

如果你无法从 `Docker Hub` 拉取镜像或下载速度很慢，可以通过指向 `quay.io` 来使用我们的镜像： ```bash sudo docker run -d --name gpustack \ --restart unless-stopped \ -p 80:80 \ --volume gpustack-data:/var/lib/gpustack \ quay.io/gpustack/gpustack \ --system-default-container-registry quay.io ```

检查 GPUStack 启动日志：

sudo docker logs -f gpustack

GPUStack 启动后，运行以下命令获取默认管理员密码：

sudo docker exec gpustack cat /var/lib/gpustack/initial_admin_password

打开浏览器，访问 http://你的主机IP 以进入 GPUStack UI。使用默认用户名 admin 和上面获取的密码登录。

设置 GPU 集群

在 GPUStack UI 中，导航到 集群 页面。
点击 添加集群 按钮。
选择 Docker 作为集群提供商。
填写新集群的 名称 和 描述 字段，然后点击 保存 按钮。

按照界面指南配置新的 worker 节点。你需要在 worker 节点上运行一个 Docker 命令以将其连接到 GPUStack server。命令将类似于以下内容：

sudo docker run -d --name gpustack-worker \
      --restart=unless-stopped \
      --privileged \
      --network=host \
      --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
      --volume gpustack-data:/var/lib/gpustack \
      --runtime nvidia \
      gpustack/gpustack \
      --server-url http://你的_gpustack_server_url \
      --token 你的_worker_token \
      --advertise-address 192.168.1.2

在 worker 节点上执行该命令以连接到 GPUStack server。
worker 节点成功连接后，它将出现在 GPUStack UI 的 Workers 页面中。

部署模型

在 GPUStack 用户界面中导航到 Catalog 页面。
从可用模型列表中选择 Qwen3 0.6B 模型。
部署兼容性检查通过后，点击 Save 按钮部署模型。

GPUStack 将开始下载模型文件并部署模型。当部署状态显示为 Running 时，表示模型已成功部署。

点击导航菜单中的 Playground - Chat，检查右上角 Model 下拉菜单中是否选中了 qwen3-0.6b 模型。现在您可以在 UI playground 中与模型聊天了。

通过 API 使用模型

将鼠标悬停在用户头像上，导航到 API Keys 页面，然后点击 New API Key 按钮。
填写 Name 并点击 Save 按钮。
复制生成的 API 密钥并将其保存在安全的地方。请注意，该密钥仅在创建时可见一次。

您现在可以使用该 API 密钥访问 GPUStack 提供的 OpenAI 兼容 API 端点。例如，使用 curl 如下所示：

# 将 `your_api_key` 和 `your_gpustack_server_url`
# 替换为您实际的 API 密钥和 GPUStack 服务器 URL。
export GPUSTACK_API_KEY=your_api_key
curl http://your_gpustack_server_url/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $GPUSTACK_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen3-0.6b",
"messages": [
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful assistant."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Tell me a joke."
  }
],
"stream": true
}'

文档

请参阅官方文档站点获取完整文档。

构建

安装 Python（版本 3.10 到 3.12）。
运行 make build。

您可以在 dist 目录中找到构建好的 wheel 包。

贡献

如果您有兴趣为 GPUStack 做贡献，请阅读贡献指南。

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许可证

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