在人工智能蓬勃发展的当下，大模型应用日益广泛，但部署难题却困扰着众多企业与开发者。微擎面板（w7panel）[1] 是基于 Kubernetes 的云原生控制面板，只需一键脚本，5 分钟内即可在 2 核 4G 以上 Linux 服务器完成部署，支持 docker、helm 等多元部署方式，适配全开发语言与运行环境，能快速部署各类 web 系统，依托微擎应用市场，应用生态丰富。微擎面板引入 GPUStack 方案，有效解决大模型部署难题，兼具部署高效、操作简便、兼容性强等优势，适用于企业开发、大模型落地等多场景需求。
了解 GPUStack
GPUStack[2] 是一款专为大语言模型打造的开源 GPU 集群管理器，可整合 Nvidia、Apple Metal、华为昇腾等任意品牌的异构 GPU 资源，支持从 HuggingFace 等多种模型仓库部署 LLM、VLM、Diffusion、语音等丰富类型的模型。其配备 vLLM、llama-box、vox-box 等多样化推理后端，适配不同硬件环境与模型格式需求。管理员通过简单脚本即可完成多系统部署，开发人员能借助 OpenAI 兼容 API 便捷调用。该管理器支持单机 / 多机多卡并行推理及 CPU 混合推理，具备实时监控与资源优化功能，兼顾部署便捷性与运行高效性。
GPU 驱动安装
在微擎面板[3] 中安装 GPU 驱动的流程极为简便：
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进入节点管理界面，找到 GPU 管理入口，着手相关配置。
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选定显卡类型后点击启用，此时会弹出驱动安装界面。若尚未安装 GPU 驱动，系统会提示先安装 GPU 虚拟化应用依赖，随后再进行驱动安装。安装过程中，面板将自动检测依赖情况。
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安装完成后，在应用管理的应用列表页面，若看到两个相关应用的状态显示为绿色，便表明安装成功。
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在 GPU 管理页面开启 GPU 后，可于概览页面查看 GPU 使用情况、显存占用等监控数据。
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在应用管理页面进行相关设置，默认情况下，一块物理 GPU 可虚拟为 10 块 vGPU。
安装 GPUStack 应用
完成 GPU 驱动安装后，在微擎面板左侧菜单的 AI 应用管理入口，点击 “安装 GPUStack 应用”，面板自动检测系统环境，自动调用执行安装脚本，无需手动操作复杂命令。安装完成后，在面板内即可管理。
创建 worker 节点
进入微擎面板的节点管理子菜单，点击 “创建 worker 节点”，进入可视化配置界面，可按需灵活设置 CPU 内核、内存、GPU 数量等参数。微擎面板的智能资源调配算法会根据设置和服务器资源状况，自动合理分配资源，避免冲突。完成设置点击 “确认”，面板自动完成节点创建与配置，并接入 GPUStack 集群。操作指引可在微擎面板 GPUStack 专属教程[4] 获取。
模型选择与部署
在 GPUStack 丰富的模型库中，涵盖了来自多个模型仓库的常用及量化模型。用户选好模型后，一键即可完成下载和部署，GPUStack 自动将模型调度至适配的 worker 节点，无需手动干预，简化了部署流程，确保模型高效运行。例如，当选择 GGUF 格式模型时，GPUStack 会自动调用 llama-box 作为后端运行模型服务；对于非 GGUF 格式模型，则会采用 vLLM 作为后端 。
测试模型效果
模型部署后，在微擎面板与 GPUStack 搭建的试验场页面，用户可根据实际场景输入多样测试问题，实时查看模型回答，直观评估模型性能、准确性及与业务需求的契合度，快速发现问题并优化。无论是测试文生图模型生成图像的质量与契合度，还是检验语音模型识别与合成的准确性，亦或是大语言模型回答问题的逻辑性，都能在此得到有效验证。
获取 API 并应用
若对模型效果满意，在平台中点击查看代码，即可获取与 OpenAI 兼容的 API 及密钥。开发者可利用大模型试验场对模型定制优化，再通过 API 将其集成到 AI 应用中，实现智能对话、文本生成、图像生成、语音交互等丰富功能，加速项目开发。例如，在智能客服系统中接入大语言模型 API 实现智能问答，在创意设计平台中运用文生图模型 API 生成创意素材等。
微擎面板与 GPUStack 结合，降低了 AI 大模型部署门槛，助力企业和开发者轻松踏入 AI 大模型领域。若你也想把握机遇，不妨尝试使用微擎面板与 GPUStack 开启 AI 大模型部署之旅。
参考资料
- 微擎面板：github.com/w7corp/w7pa…
- GPUStack：github.com/gpustack/gp…
- 微擎面板安装教程：mp.weixin.qq.com/s/Xlh-Y2Dba…
- 微擎面板 GPUStack 专属教程：mp.weixin.qq.com/s/O3-yYuvxH…
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