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MiaAI-Lab/sparkDash

Um dashboard web auto-hospedado e em tempo real que monitora uma ou mais NVIDIA DGX Spark e outras máquinas com GPU (GPU, memória, CPU, rede e servidores locais de LLM) em uma única janela do navegador.

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O que é?

sparkDash é um dashboard web para acompanhar várias máquinas NVIDIA DGX Spark (GB10) ao mesmo tempo. Ele transmite métricas de GPU, CPU, memória unificada, armazenamento, rede e LLMs locais por WebSocket. É possível adicionar, editar, reordenar ou remover unidades pela interface sem reiniciar o servidor. Máquinas Linux com uma GPU NVIDIA dedicada podem ser adicionadas como hosts de GPU via SSH, com a RAM do sistema e a VRAM exibidas separadamente. PCs Windows com iGPUs NVIDIA ou AMD e máquinas macOS também são compatíveis como unidades monitoradas.

Para LLMs, sparkDash detecta automaticamente servidores de inferência comuns, como llama.cpp, vLLM, SGLang, LM Studio e Ollama, e informa a velocidade de tokens por segundo para decode e prefill quando o mecanismo fornece esses dados. Também inclui páginas de benchmark para decode, prefill e qualidade, histórico de tokens e energia, alertas de integridade registrados em um feed de atividades e um endpoint Prometheus `/metrics` opcional. As sondagens opcionais abrangem tarefas do ComfyUI, atualizações do Hermes Agent e conectividade do Tailscale.

O projeto prioriza o Docker, é executado em um único container e armazena senhas SSH criptografadas com AES-256-GCM. É distribuído como PWA instalável, inclui um modo de exibição em parede `/kiosk` e foi escrito em JavaScript com React e Express.

Recursos principais

  • 01Métricas de GPU, CPU, memória, armazenamento e rede em tempo real, transmitidas ao navegador por WebSocket.
  • 02Adicione, edite, reordene ou remova unidades pela interface sem reiniciar.
  • 03Detecta automaticamente servidores LLM comuns e informa tok/s de decode e prefill quando esses dados são disponibilizados.
  • 04Páginas de benchmark de decode, prefill e qualidade com histórico.
  • 05Alertas de integridade, como superaquecimento da GPU e erros Xid ou OOM, registrados em um feed de atividades.
  • 06Exportação opcional de métricas Prometheus por `/metrics` para monitoramento externo.

Casos de uso

  • Acompanhar um pequeno cluster de máquinas DGX Spark em uma única aba do navegador.
  • Monitorar a temperatura da GPU e o throughput de LLM em uma workstation doméstica ou de laboratório com GPU NVIDIA.
  • Exibir o status da frota em uma tela instalada na parede usando a página de quiosque.
  • Enviar métricas de GPU e LLM para uma configuração existente de Prometheus ou Grafana.

Antes de usar

  • Foi desenvolvido principalmente para o NVIDIA DGX Spark. Outros equipamentos exigem acesso SSH e, para obter dados da GPU, nvidia-smi ou Windows OpenSSH.
  • Alguns recursos, como métricas de LLM e o benchmark de decode, dependem de servidores de inferência específicos estarem acessíveis.

Em coleções

Monitoramento de disponibilidade e servidores auto-hospedadoApps auto-hospedadosPainéis e ferramentas de business intelligence

Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é sparkDash?
Um dashboard web auto-hospedado e em tempo real que monitora uma ou mais NVIDIA DGX Spark e outras máquinas com GPU (GPU, memória, CPU, rede e servidores locais de LLM) em uma única janela do navegador. sparkDash é um dashboard web para acompanhar várias máquinas NVIDIA DGX Spark (GB10) ao mesmo tempo. Ele transmite métricas de GPU, CPU, memória unificada, armazenamento, rede e LLMs locais por WebSocket. É possível adicionar, editar, reordenar ou remover unidades pela interface sem reiniciar o servidor. Máquinas Linux com uma GPU NVIDIA dedicada podem ser adicionadas como hosts de GPU via SSH, com a RAM do sistema e a VRAM exibidas separadamente. PCs Windows com iGPUs NVIDIA ou AMD e máquinas macOS também são compatíveis como unidades monitoradas.
sparkDash é gratuito? Qual é a licença?
sparkDash é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
sparkDash ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de sparkDash foi em 4 de nov. de 2026.
Para que posso usar sparkDash?
Acompanhar um pequeno cluster de máquinas DGX Spark em uma única aba do navegador. Monitorar a temperatura da GPU e o throughput de LLM em uma workstation doméstica ou de laboratório com GPU NVIDIA. Exibir o status da frota em uma tela instalada na parede usando a página de quiosque. Enviar métricas de GPU e LLM para uma configuração existente de Prometheus ou Grafana.
Onde consigo sparkDash?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/MiaAI-Lab/sparkDash

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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