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AbyssFerry/AiEdge

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AiEdge - 边缘 AI 模型服务器

一个轻量级的边缘 AI 模型服务器，支持多模型并发运行，基于 llama-cpp-python。

演示视频下载：嵌入式linux课期末演示视频.mp4

🏗️ 架构设计

AiEdge 采用主服务 + 子服务的双层架构：

  • 主服务 (Management Server) - 端口 23058

    • 模型管理（下载、删除、列表）
    • 子服务控制（启动、停止、重启）
    • 系统信息查询（硬盘、内存、GPU 显存）
    • 健康检查和状态查询

  • 子服务 (Model Service) - 端口 23059

    • 独立进程运行
    • 加载所有模型并提供推理服务
    • 原生 llama.cpp API
    • 支持热重启（下载新模型后重启即可加载）

�� 项目结构

AiEdge/
├── main.py                      # 主服务启动入口
├── model_service.py             # 子服务启动脚本（独立进程）
├── test.py                      # 综合测试工具（交互式菜单）
├── test_chat.py                 # 聊天功能测试工具
├── test_download.py             # 模型下载测试工具
├── .env                         # 环境配置文件
├── requirements.txt             # 依赖包
├── core/                        # 核心模块
│   ├── config.py                # 配置管理
│   └── model_loader.py          # 模型加载逻辑
├── api/                         # API 路由
│   ├── app.py                   # 主服务应用
│   ├── service_manager.py       # 子进程管理器
│   ├── models/                  # 数据模型
│   │   ├── model_manager_models.py     # 模型管理模型
│   │   └── system_info_models.py       # 系统信息模型
│   └── routes/                  # 路由处理
│       ├── model_manager_routes.py     # 模型管理路由
│       ├── service_control_routes.py   # 子服务控制路由
│       ├── system_info_routes.py       # 系统信息路由
│       └── upload_routes.py            # 分片上传路由
├── data/                        # 数据目录
│   └── models.txt               # 已下载模型记录
└── models/                      # 模型文件存储

🚀 快速开始

1. 配置环境变量

编辑 .env 文件：

# 主服务配置（管理服务）
MAIN_SERVER_HOST=0.0.0.0
MAIN_SERVER_PORT=23058

# 子服务配置（模型推理服务）
MODEL_SERVER_HOST=0.0.0.0
MODEL_SERVER_PORT=23059

# GPU配置
N_GPU_LAYERS=-1  # -1表示全部使用GPU

# 模型下载配置（格式: repo_id|filename，多个模型用逗号分隔）
MODELS_TO_DOWNLOAD=google/gemma-2-2b-it-GGUF|gemma-3-1b-it-f16.gguf

2. 启动主服务

python main.py
# 或
uv run ./main.py

主服务启动后访问: http://localhost:23058/docs

3. 下载模型

通过主服务 API 异步下载模型：

# 启动下载任务
curl -X POST http://localhost:23058/models/download/start \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "repo_id": "google/gemma-2-2b-it-GGUF",
    "filename": "gemma-3-1b-it-f16.gguf"
  }'

# 查询下载进度（使用返回的task_id）
curl http://localhost:23058/models/download/status/{task_id}

或使用测试工具：

python test.py
# 选择菜单选项 [2] 下载模型

4. 启动子服务（加载所有模型）

curl -X POST http://localhost:23058/service/start

或使用测试工具：

python test.py
# 选择菜单选项 [9] 启动子服务

返回示例：

{
  "success": true,
  "message": "子服务启动成功",
  "port": 23059,
  "models": ["gemma-3-1b-it-f16.gguf", "Qwen2.5-VL-3B-Instruct-UD-Q8_K_XL.gguf"]
}

5. 使用推理服务

直接向子服务发送请求：

curl -X POST http://localhost:23059/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-3-1b-it-f16.gguf",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

或使用测试工具：

python test.py
# 选择菜单选项 [13] 聊天对话测试

6. 下载新模型后重启子服务

# 1. 下载新模型
curl -X POST http://localhost:23058/models/download ...

# 2. 重启子服务加载新模型
curl -X POST http://localhost:23058/service/restart

📖 API 文档

主服务接口 (端口 23058)

模型管理

  • POST /models/download/start - 异步下载模型

    {
  "repo_id": "google/gemma-2-2b-it-GGUF",
  "filename": "gemma-3-1b-it-f16.gguf"
}

  • GET /models/download/status/{task_id} - 查询下载进度

  • DELETE /models/delete - 删除模型

    {
  "model_name": "gemma-3-1b-it-f16.gguf"
}

  • GET /models/list - 列出已下载模型

子服务控制

  • POST /service/start - 启动子服务（加载所有模型）
  • POST /service/stop - 停止子服务
  • POST /service/restart - 重启子服务（用于加载新下载的模型）
  • GET /service/status - 查看子服务状态

系统信息

  • GET /system/disk - 查询硬盘使用情况

    {
  "success": true,
  "total_gb": 465.76,
  "used_gb": 232.88,
  "free_gb": 232.88,
  "percent": 50.0
}

  • GET /system/memory - 查询内存使用情况（含 GPU 显存信息）

    {
  "success": true,
  "total_gb": 32.0,
  "used_gb": 13.0,
  "available_gb": 19.0,
  "percent": 40.6,
  "gpu_memory_shared": true,
  "gpu_info": {
    "gpu_type": "NVIDIA Jetson AGX Xavier",
    "gpu_usage_percent": 25,
    "cuda_cores": 512,
    "cuda_version": "11.4.315"
  }
}

其他

  • GET /health - 健康检查
  • GET / - 服务信息

子服务接口 (端口 23059)

子服务提供原生 llama.cpp API，参考: http://localhost:23059/docs

主要接口：

  • GET /v1/models - 列出可用模型
  • POST /v1/chat/completions - 聊天补全（支持流式）
  • POST /v1/completions - 文本补全
  • POST /v1/embeddings - 生成嵌入向量

🔧 配置说明

.env 配置项

配置项 说明 默认值
MAIN_SERVER_HOST 主服务监听地址 0.0.0.0
MAIN_SERVER_PORT 主服务端口 23058
MODEL_SERVER_HOST 子服务监听地址 0.0.0.0
MODEL_SERVER_PORT 子服务端口 23059
N_GPU_LAYERS GPU 层数 (-1=全部) -1
MODELS_TO_DOWNLOAD 要下载的模型列表 -

模型配置格式

# 单个模型
MODELS_TO_DOWNLOAD=google/gemma-2-2b-it-GGUF|gemma-3-1b-it-f16.gguf

# 多个模型（用逗号分隔）
MODELS_TO_DOWNLOAD=google/gemma-2-2b-it-GGUF|gemma-3-1b-it-f16.gguf,unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-GGUF|Qwen2.5-VL-3B-Instruct-UD-Q8_K_XL.gguf

💡 使用场景

场景 1: 初次部署

# 1. 启动主服务
python main.py

# 2. 查看系统资源
curl http://localhost:23058/system/disk
curl http://localhost:23058/system/memory

# 3. 下载模型
curl -X POST http://localhost:23058/models/download/start -d '{...}'

# 4. 启动子服务
curl -X POST http://localhost:23058/service/start

# 5. 使用推理服务
curl http://localhost:23059/v1/chat/completions -d '{...}'

场景 2: 添加新模型

# 1. 下载新模型（主服务继续运行）
curl -X POST http://localhost:23058/models/download/start -d '{...}'

# 2. 重启子服务加载新模型
curl -X POST http://localhost:23058/service/restart

# 3. 新模型立即可用

场景 3: 资源管理

# 停止子服务释放显存
curl -X POST http://localhost:23058/service/stop

# 删除不需要的模型
curl -X DELETE http://localhost:23058/models/delete -d '{"model_name": "..."}'

# 重新启动子服务
curl -X POST http://localhost:23058/service/start

📝 注意事项

  1. 端口占用: 确保 23058 和 23059 端口未被占用
  2. 模型存储: 所有模型存储在项目的 models/ 目录下
  3. GPU 支持: 需要支持 CUDA 的显卡才能启用 GPU 加速
  4. 内存需求: 确保有足够内存和显存加载多个模型
  5. 资源释放: 停止子服务会优雅释放显存和内存
  6. 热更新: 下载新模型后需要重启子服务才能加载

🎮 Jetson 设备支持

本项目针对 NVIDIA Jetson AGX Xavier 等边缘设备进行了优化：

特性支持

  • ✅ 统一内存架构（Unified Memory）- GPU 与系统内存共享
  • ✅ GPU 显存实时监控 - 通过 jetson-stats 获取详细信息
  • ✅ CUDA 加速 - 支持 CUDA 11.4+ 和 TensorRT
  • ✅ 资源监控 - 实时查看硬盘、内存和 GPU 使用情况

Jetson 设备信息查询

# 查询内存和 GPU 显存使用情况
curl http://localhost:23058/system/memory

依赖要求

在 Jetson 设备上需要安装：

  • psutil - 系统信息查询
  • jetson-stats - Jetson 专用监控工具
pip install psutil jetson-stats

🔍 故障排查

子服务启动失败

  • 检查是否有可用模型：curl http://localhost:23058/models/list
  • 查看子服务状态：curl http://localhost:23058/service/status
  • 检查端口占用：lsof -i:23059
  • 检查显存使用情况：curl http://localhost:23058/system/memory

模型加载失败

  • 确认模型文件完整下载
  • 检查显存是否足够：curl http://localhost:23058/system/memory
  • 查看硬盘空间：curl http://localhost:23058/system/disk
  • 查看 data/models.txt 是否正确记录

GPU 信息获取失败

  • 确认已安装 jetson-stats：pip install jetson-stats
  • Jetson 设备需要运行 sudo jtop 验证权限
  • 非 Jetson 设备 GPU 信息将返回 null（但不影响其他功能）

📦 依赖管理

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 或使用 uv
uv pip install -r requirements.txt

🧪 测试工具

项目提供了综合测试工具 test.py，提供交互式菜单界面：

python test.py

测试菜单功能

🔧 主服务管理:
   [1] 健康检查
   [2] 下载模型 (从 .env 配置)
   [3] 查看已下载的模型
   [4] 删除模型

📤 分片上传:
   [5] 分片上传测试

📊 系统信息:
   [6] 查询硬盘使用情况
   [7] 查询内存使用情况

🚀 子服务控制:
   [8] 查看子服务状态
   [9] 启动子服务
   [10] 停止子服务
   [11] 重启子服务

💬 推理测试:
   [12] 测试子服务连接
   [13] 聊天对话测试
---

About

在jetson设备上本地化部署、运行的大模型和下载、上传大模型管理后端(Local deployment and operation of large models on Jetson devices, and management backend for downloading and uploading large models)

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