RAG三件套运行的新选择 - GPUStack

主要观点总结

本文介绍了GPUStack的安装步骤以及如何与Dify集成，以便在RAG系统中使用。文中还提到了GPUStack的功能特点，包括异构GPU支持、多推理后端支持、多平台支持等。最后提供了项目的开源地址和联系方式。

关键观点总结

关键观点1: GPUStack的安装步骤

通过在线安装或手动下载二进制文件安装GPUStack，根据不同环境选择适当的安装命令，并注意使用--tools-download-base-url参数指定下载二进制文件的地址。安装完成后通过特定输出确认成功部署并启动了GPUStack。

关键观点2: 纳管GPU资源

GPUStack支持纳管Linux、Windows和macOS设备的GPU资源。通过获取Token并在其他节点上运行特定命令添加Worker来纳管这些节点的GPU。

关键观点3: 部署私有大模型

在GPUStack中部署模型，支持从多个模型仓库部署模型。选择适当的推理后端，如vLLM和llama-box，根据模型类型进行部署。模型部署后，可以通过OpenAI/Jina兼容API对接GPUStack部署的模型。

关键观点4: Dify集成GPUStack模型

通过Docker方式运行Dify，添加GPUStack模型供应商，并填写相关信息如模型名称、访问地址和API Key等。然后按照流程添加Chat对话模型、Embedding模型和Reranker模型。最后，在RAG系统中使用这些模型，创建知识库和聊天助手应用。

关键观点5: GPUStack功能介绍

GPUStack具有异构GPU支持、多推理后端支持、多平台支持等功能。还支持LLM文本模型、VLM多模态模型等多种模型类型。提供丰富的自动/手动调度策略、分布式推理、CPU推理等功能。

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