GPUJobQueue – 轻量 GPU 任务队列

为个人开发者和小团队提供简单的 GPU 任务排队与 OOM 保护，避免训练崩溃

痛点

用户分享自己训练多个模型时，同时跑多个任务导致 GPU 显存溢出（OOM）使训练崩溃，因此自己写了一个简单的调度器来管理。很多个人开发者和小团队在单卡或多卡环境下都有类似痛点，现有集群调度器太重，轻量方案又缺乏对 AI Agent 动态分配的支持。

方案

提供一个轻量级 GPU 任务队列，支持提交任务、自动排队、显存监控与 OOM 预防，并允许 AI Agent 通过简单 API 动态申请和释放 GPU 资源。提供 Web 或 CLI 界面查看任务状态和资源占用。

用户

个人 AI 开发者、学术研究者、小团队、需要动态分配 GPU 资源的 AI Agent 开发者

MVP

支持提交带 GPU 显存需求的训练脚本；自动排队并串行执行以避免 OOM；实时监控显存并通知；提供 Python API 供 Agent 调用；简单的 Web 仪表盘查看队列和状态

变现

开源核心，提供托管版或企业版（多节点、权限管理、审计日志）按年订阅；或通过捐赠和赞助模式

为何现在

AI 训练个人化趋势明显，单卡多任务场景增多，现有工具要么太重（Kubernetes）要么太简单（手动脚本）；独立开发者可以快速构建轻量、可自托管的解决方案。