开源模型

GPUStack：一个开源 GPU 集群管理器，用于运行大型语言模型 (LLM)。

2024 年 8 月 13 日

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概述

GPUStack，一个用于运行大型语言模型（LLMs）的开源GPU集群管理器。尽管LLMs作为公共云服务广泛可用，但组织机构难以轻松地托管自己的LLM部署以供私有使用。它们需要安装和管理复杂的集群软件，如Kubernetes，然后弄清楚如何在其上安装和管理AI工具栈。流行的本地运行LLMs的方式，如LMStudio和LocalAI，仅在单机上工作。

GPUStack允许您从Apple MacBook、Windows PC和Linux服务器中的任何品牌的GPU创建统一的集群。管理员可以从如Hugging Face这样的流行仓库部署LLMs。开发者随后可以像访问OpenAI或Microsoft Azure等供应商提供的公共LLM服务一样轻松地访问LLMs。

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为什么用GPUStack？

当前，希望在GPU服务器集群上托管大型语言模型（LLMs）的组织必须进行大量工作来集成复杂的软件栈。通过使用GPUStack，组织不再需要担心集群管理、GPU优化、LLMs干扰引擎、使用和计量、用户管理、API访问和仪表板用户界面。GPUStack是一个完整的软件平台，用于构建您自己的大型语言模型即服务（LLMaaS）。

正如下图所示，管理员可以从HuggingFace等仓库部署模型到GPUStack，然后开发者可以连接到GPUStack，在他们的应用程序中使用这些模型。

GPUStack：一个开源 GPU 集群管理器，用于运行大型语言模型 (LLM)。配图 2

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特性

GPU集群搭建与资源整合

GPUStack能够整合集群内所有GPU资源。它旨在支持包括Nvidia、Apple、AMD、Intel、Qualcomm等在内的所有GPU厂商。GPUStack与运行MacOS、Windows和Linux的笔记本电脑、台式机、工作站和服务器兼容。

GPUStack的初始版本支持配备Nvidia显卡的Windows PC和Linux服务器，以及Apple Mac。

模型部署与推理

GPUStack支持在GPU机器集群上分布式部署和推理LLMs。

GPUStack为在特定GPU上运行给定的LLM选择最佳的推理引擎。GPUStack支持的第一个LLM推理引擎是LLaMA.cpp，这使得GPUStack能够支持来自Hugging Face的GGUF模型以及ollama库（ollama.com/library）中列出的所有模型。

您可以通过先将模型转换为GGUF格式并上传至Hugging Face或Ollama库，在GPUStack上运行任何模型。

其他推理引擎的支持，如vLLM，已列入我们的开发路线图，并将在将来提供。

注意：GPUStack将自动调度您选择的模型在具有适当资源的机器上运行，免除您的手动干预。如果您想评估所选模型的资源消耗，可以使用我们的GGUF Parser项目：https://github.com/gpustack/gguf-parser-go。我们计划在未来提供更详细的教程。

尽管推荐使用GPU加速进行推理，我们还支持CPU推理，尽管性能不如GPU。或者，使用GPU和CPU混合进行推理可以最大化资源利用率，这在边缘或资源受限的环境中特别有用。

与您的应用程序轻松集成

GPUStack提供与OpenAI兼容的API，并提供LLM游乐场以及API密钥。游乐场使AI开发者能够试验并自定义您的LLMs，并无缝地将它们集成到AI应用程序中。

此外，您可以使用GPUStack提供的指标来了解您的AI应用程序如何利用各种LLMs。这有助于管理员有效管理GPU资源消耗。

GPU和LLMs的可观测性指标

GPUStack提供全面的指标，用于性能、利用率和状态监控。

对于GPU，管理员可以使用GPUStack监控实时资源利用率和系统状态。基于这些指标：

管理员执行扩展、优化和其他维护操作。
GPUStack调整其模型调度算法。

对于LLMs，开发者可以使用GPUStack访问诸如令牌吞吐量、令牌使用情况和API请求吞吐量等指标。这些指标帮助开发者评估模型性能并优化其应用程序。GPUStack计划在未来版本中根据这些推理性能指标支持自动扩展。

认证和访问控制

GPUStack还为企业提供了认证和基于角色的访问控制（RBAC）。平台上的用户可以拥有管理员或常规用户角色。这保证了只有授权的管理员才能部署和管理LLMs，只有授权的开发者才能使用它们。

GPUStack：一个开源 GPU 集群管理器，用于运行大型语言模型 (LLM)。配图 3

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