GPUStack 离线部署镜像准备与国内加速源

GPUStack 0.2:开箱即用的分布式推理、CPU推理和调度策略 单机多卡分布式推理、跨主机分布式推理、CPU 推理、各种调度策略,你想要的全都有 阅读详情

在 GPUStack 的实际部署中,经常会遇到一个问题:
离线环境如何准备完整的镜像?

GPUStack 的核心服务镜像实际上只有一个:gpustack/gpustack。
无论是 Server 还是 Worker 节点,运行的都是这个主镜像。

但在模型推理时,GPUStack 会根据所使用的 GPU 类型、计算框架以及推理后端,自动拉取对应的 运行时镜像(Runner)。在在线环境中,这些镜像可以按需自动下载;而在 离线或内网环境 中,如果提前不知道需要哪些镜像,就可能在部署过程中反复补充镜像,影响部署效率。

为了解决这个问题,我们在官方文档中提供了一个网页工具:

GPUStack 容器镜像选择器(Container Image Selector)

通过简单的选项选择,就可以 动态生成所需的 GPUStack 镜像列表,方便提前准备离线部署所需的镜像。

打开 GPUStack 容器镜像选择器

打开 GPUStack 官方文档:

https://docs.gpustack.ai

在顶部导航栏中,可以看到新增的 Container Image Selector 菜单。

桌面端界面:

移动端界面:

点击该菜单即可进入镜像选择工具,也可以直接访问:

https://docs.gpustack.ai/latest/image-selector/

进入 GPUStack 容器镜像选择器 页面。

切换中文界面

首次打开页面时默认是英文界面,可以在右上角语言菜单切换为 简体中文。

切换为中文后,还会显示 国内镜像源选项,方便在国内网络环境中准备镜像。

配置镜像选择条件

通过几个常见的部署参数,即可生成对应的镜像列表。

GPU 类型

默认选择 NVIDIA。

如果使用其他硬件平台,可以在这里进行选择。

计算框架版本

默认选择 最新版本。

昇腾计算框架版本区分芯片类型,同一框架版本在不同芯片上对应不同镜像,请根据实际芯片型号选择对应镜像。

例如:计算框架 CANN 8.5 根据芯片不同,分为 CANN 8.5 (910b)、CANN 8.5 (a3),以及 CANN 8.5 (310p)。

如图所示:

驱动版本要求说明

不同计算框架版本对底层驱动版本有明确要求。部署 GPU 推理环境时,需要确保驱动版本满足对应框架版本的最低要求,否则可能出现容器无法启动、GPU 无法识别或推理异常等问题。

下面以 NVIDIA CUDA 和 昇腾 CANN 为例说明常见版本的驱动要求。

NVIDIA CUDA 与驱动版本要求
CUDA 版本推荐驱动版本(Linux)
CUDA 12.9≥ 575
CUDA 12.8≥ 570
CUDA 12.6≥ 560

说明:

  • CUDA 程序运行需要兼容的 NVIDIA 驱动版本。
  • 新版本驱动通常向下兼容旧 CUDA 版本。
昇腾 CANN 与驱动版本要求
CANN 版本推荐昇腾 NPU Driver
CANN 8.525.5.0
CANN 8.325.3.0
CANN 8.225.2.0

说明:

  • 昇腾计算框架 CANN 需要匹配对应版本的 昇腾 NPU Driver。
  • Driver 与 CANN 通常需要保持官方推荐组合,否则可能出现算子或运行时异常。

推理后端

推理后端按 最新版本排序。如果不选择,则默认显示全部可用后端。

目前内置推理后端包括例如:

  • vLLM
  • SGLang
  • MindIE
  • VoxBox

如果未找到所需的内置推理后端或对应版本,可以尝试 切换到较低版本的计算框架。一般来说,较高版本的 GPU 驱动能够兼容运行较低版本的计算框架。

可选镜像

默认使用 GPUStack 内置镜像。

服务器架构

服务器架构会根据硬件给出默认值:

  • 昇腾 GPU:默认 ARM64
  • 其他 GPU:默认 AMD64

如果服务器架构不同,也可以手动修改。

镜像源

默认镜像源为 Docker Hub。

在中文界面下,还可以选择 国内镜像源,用于加速镜像准备。

查看生成的镜像列表

根据所选择的条件,页面会 动态生成对应的镜像列表,并且提供了拆分后 Server 节点和 Worker 节点所需的镜像列表。

这些镜像就是在运行 GPUStack 与模型推理过程中需要使用的镜像。

对于离线部署环境,可以提前将这些镜像准备好并导入到目标环境中。

镜像准备参考命令

页面底部提供了 离线部署相关的镜像准备命令和文档说明。

小结

GPUStack 在运行时会根据模型和推理后端自动拉取运行时镜像。在在线环境中,这一过程通常是自动完成的;而在离线或内网环境中,提前准备所需镜像就变得十分重要。

GPUStack 容器镜像选择器提供了一种简单的方法:通过常见的部署参数组合,生成对应的镜像列表,帮助用户更清晰地了解需要准备哪些镜像,从而减少离线部署过程中反复补充镜像的情况。

工具地址:

https://docs.gpustack.ai/latest/image-selector/

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