GPUStack跨机器部署中的网络连接问题排查指南

在分布式AI推理平台GPUStack的实际部署中，跨机器部署worker节点时经常会遇到网络连接问题。本文将通过一个典型案例，深入分析问题原因并提供解决方案。

问题现象

在GPUStack的部署场景中，用户在两台不同机器上分别部署了server和worker服务：

• 机器1：运行server容器和worker1容器（host网络模式）
• 机器2：运行worker2容器（host网络模式）

worker2虽然能成功注册并显示在Web UI中，但在实际推理时出现"Service unavailable"错误，worker2日志中报错"Failed to inject allocated resources: list index out of range"。

关键错误分析

从日志中可以提取两个关键信息：

1. server日志显示它尝试将请求代理到192.168.86.1:40548
2. worker2日志持续报出资源注入失败的错误

这表明server和worker2之间存在通信问题，但具体原因需要进一步分析配置。

配置问题诊断

检查docker-compose配置后发现两个关键配置错误：

1. worker-IP设置错误： worker2的docker-compose中错误地将worker-ip设置为与server相同的IP(192.168.10.1)，而实际上应该设置为worker2自身所在机器的IP地址。

2. server-url配置不当： worker2配置中的server-url需要确保能正确解析到server所在机器，在跨机器部署时应该使用server所在机器的实际IP而非容器内部IP。

解决方案

针对上述问题，应采取以下解决措施：

1. 正确配置worker节点IP： 每个worker节点的docker-compose配置中，worker-ip参数必须设置为该worker所在宿主机的真实IP地址。

2. 确保网络连通性：

   • 检查server容器能否访问worker节点IP
   • 验证40000-41024端口范围的连通性（GPUStack用于动态分配推理后端端口）

3. 配置检查要点：

   • 在Web UI的"资源-工作节点"页面确认注册的worker IP是否正确
   • 检查模型副本实例信息，确认推理后端信息显示正常

最佳实践建议

对于GPUStack的跨机器部署，建议遵循以下原则：

1. 网络规划：

   • 确保所有机器在同一局域网内
   • 如有防火墙，需开放必要的端口范围

2. 配置规范：

   • 为每个worker节点分配唯一的描述性名称
   • 使用固定IP而非DHCP分配地址

3. 验证方法：

   • 部署后立即检查Web UI中的节点注册状态
   • 进行简单的推理测试验证端到端功能

通过以上分析和解决方案，用户成功解决了worker2的连接问题。这个案例提醒我们，在分布式AI系统部署中，网络配置的准确性至关重要，特别是跨物理机部署时，必须确保各组件能正确识别彼此的通信地址。