镜湖

懒猫微服硬件层面自带了蓝牙模块。理论上，它应该可以像一台笔记本电脑或手机那样，直接连接蓝牙音箱，成为一个音频输出端。那么问题来了：在没有桌面 GUI 的前提下，能否纯命令行完成 蓝牙配对 + 音乐播放？ 折腾了一上午，我从安装依赖、加载服务、设备配对到最终的音频播放，完整走通了流程。过程中踩了几个典型的坑，把命令总结下来，甚至进一步改造成一个家庭“蓝牙音频中心”。 准备工作懒猫微服本质上就是一台 Linux 设备，可以在 neofetch 中查看系统信息。所以蓝牙相关的配置流程和常见的 Ubuntu/Debian 系统基本一致。只要我们搞定了蓝牙协议栈、音频服务和配对，就能让它像 PC 一样推送音频到蓝牙音箱。 懒猫微服没有提供 GUI 桌面环境，所以所有的这些步骤都得通过命令行完成。 安装依赖首先安装系统缺少的几个依赖包： 1sudo apt install bluez bluez-tools pulseaudio-module-bluetooth libspa-0.2-bluetooth 这里有几个关键点： bluez：Linux 的蓝牙协议栈，底层必须有...

在日常使用懒猫微服的过程中，我经常会遇到这样一种情况：当我想把网盘里的内容分享给朋友时，发现对方需要先下载懒猫微服的 APP，然后还要注册、登录，整个流程相对繁琐。对于大多数电脑小白来说，这一关可能直接劝退。如果对方只是临时想要下载一个文件，比如一个 PDF 文档或者一张照片，这样的门槛显得过高，不太符合“即开即用”的理念。 那么，有没有可能在不安装客户端的情况下，也能直接通过浏览器访问到懒猫微服的内容？ 这篇文章就是我折腾出来的一个解决方案：通过代理的方式，把原本只能在客户端访问的资源，转化为“浏览器可直达”的体验。下面我会一步步展开。 灵感的由来这个灵感并不是凭空出现的，而是源自我之前的工作经历。那时，公司网络屏蔽了维基百科，导致很多查资料的场景非常不方便。解决方案就是通过配置特定的 HTTP 代理，把流量转发出去，从而实现访问被封锁的网站。 在那个时期，我经常需要和公司的 IT 的同事沟通这些事情。这段经历让我意识到，代理其实就是一种“流量搬运工”。它不需要改变服务本身，而是通过“转发”让原本不可达的资源变得可达。 于是我就想：能不能借助代理，把访问懒猫微服的流量“搬运...

最近一段时间我折腾硬件比较多，经常翻箱倒柜找各种开发板出来玩。某天在角落里翻到一块嘉立创的泰山派开发板（Taishan Pi），这是一块基于 Rockchip RK3566 的嵌入式 Linux 板卡。严格来说，它的性能比树莓派还要逊色一些，尤其是 CPU 主频和内存带宽方面。但手痒之下，我突然想到了一个念头：能不能在这样一块嵌入式开发板上跑一个完整的 Easysearch 实例呢？ Easysearch 本质上是一个搜索引擎数据库，是 Elasticsearch 的国产化替代方案。它在大多数情况下被部署在 x86_64/arm 架构的服务器上，搭配 SSD 或 NVMe 作为存储，用来做全文检索、大规模日志分析或向量搜索。在常规的生产场景中，我们很少会把它和“嵌入式开发板”联想在一起。毕竟，后者 CPU 性能有限、内存紧张、存储设备大多是 eMMC 或低速 SD 卡，看起来完全不是数据库的适配环境。 不过，学习和实验的环境往往不需要极致的性能。于是，我决定尝试一下，把 Easysearch 移植到泰山派上跑起来。 导出镜像由于我的开发板连接 Dockerhub 经...

懒猫微服最近上新了一款产品，名字叫 「懒猫 AI 算力仓」。作为老用户，首发自然第一时间支持了一下。 其实我对这个设备的期待已经很久了。过去一年里，AI 大模型的爆发几乎让每个技术人都产生过同一个念头：能不能有一台属于自己的“算力仓”？不用再排队租云 GPU，不用担心账单像无底洞一样增长，更不用把敏感数据传到云端。所以赶了个首发，等了两天拿到了商品。 懒猫 AI 算力仓的核心是 NVIDIA Jetson AGX Orin。 这块板子可能很多人都听过，它本来的定位是“边缘计算”和“机器人中枢”，算是英伟达给嵌入式 AI 场景设计的亲儿子产品。比如跑 YOLO 目标检测、机械臂控制，这些都是它的常见场景。 除此之外， Orin 还有一个优势，就是 完整继承 CUDA 生态。这就意味着，它和桌面 GPU 一样，能跑主流大模型和 AI 框架。相比之下，很多国产芯片虽然跑分也许很高，但因为缺乏 CUDA 生态，真正落地的时候往往要做大量适配工作。可能你下载了模型，但能不能跑起来就是另一个问题了。 CUDA = 生态优势。 这点在 AI 时代非常关键。使用懒猫 AI 算力仓...

在拿到懒猫 AI 算力仓之后，除了插显示器操作，更常见的方式是通过 SSH 远程管理。这样不仅方便日常使用，也能在不接显示器的情况下完成调试和部署。本文将一步步演示如何用 SSH 登录算力仓，并配置免密登录与免密 sudo，让远程操作更高效、更顺滑。 懒猫算力仓启动后，我们可以通过 SSH 来进行远程管理。设备出厂时已默认开启 SSH 服务端，所以我们要做的第一步是获取它的 IP 地址。 一、获取 IP 地址 如果你使用路由器，可以在路由器后台查看分配到的 IP，并用 telnet ip地址 测试端口是否开放： 如果外接了显示器，也可以直接在终端执行： 1ip addr 懒猫算力仓的默认用户名和密码都是 nvidia，所以我们可以直接尝试登录： 1ssh [email protected] 首次登录会提示是否接受 fingerprint，输入 yes 即可。 二、配置 SSH 免密登录每次输入密码太麻烦，可以配置免密登录。 在本地生成 SSH 密钥（如果还没有）： 1ssh-keygen -t rsa -b 4096 一路回车，默认生成在 ~/.ssh/id_r...

在日常使用 懒猫 AI 算力仓 的过程中，文件传输是一个绕不开的话题。和微服不一样的是，算力仓没有运行专门的网盘服务。在使用过程中，不管你是想把本地写好的程序同步到算力仓里运行，还是需要把推理结果、训练好的模型参数下载回客户端，都需要一个稳定、安全、方便的传输方案。 很多新手刚上手算力仓时，都会遇到类似问题： “我怎么把代码传到算力仓里跑？” “模型权重文件太大了，用 U 盘拷贝是不是更快？” “我在笔记本写好脚本，能不能直接同步到算力仓？” 其实完全不用担心。虽然算力仓的核心是 NVIDIA Jetson AGX Orin 开发板，但它运行的系统本质上是一个 Linux 发行版（Ubuntu 22.04）。因此，大多数 Linux 服务器的文件传输方法，都可以无缝应用到懒猫 AI 算力仓上。 本文将从 命令行工具、图形化工具、高效同步、临时传输 和 云同步 五个方面，详细介绍客户端如何与懒猫 AI 算力仓进行文件传输，帮助你构建一个高效、稳定的工作流。 一、前置准备：确认算力仓的访问方式在传文件之前，首先要确认两件事：算力仓的 IP 地址， ssh 服务运行状态。 1...

在上一篇《懒猫算力仓初探（一）：久违的开箱》中，我们已经认识了这台看似“小巧”，实则暗藏强劲算力的设备——懒猫 AI 算力仓。很多朋友拿到设备后，最关心的问题就是：如何让这台算力仓与懒猫微服生态结合，从而发挥它真正的威力？今天这一篇，就带大家详细走一遍绑定流程，并结合实际体验，聊聊我在操作过程中遇到的细节和思考。 为什么要绑定算力仓？算力仓从硬件层面来说就是一台高性能的小型 AI 算力设备，但如果只是孤立地插上网线、运行系统，它就像一台“裸机”，并不能和我们常用的软件生态融合。懒猫微服作为一个容器化的应用生态，本身聚合了丰富的 AI 应用、插件和社区资源。把算力仓绑定到微服，就意味着你不仅能在局域网内访问算力，还能直接调用它的 API 来支撑各类应用。 比如： 在浏览器中实时调用算力仓进行网页总结。 在微服的应用市场中安装 AI 辅助工具，直接调用本地算力而不是远程云端。 在需要高隐私的场景下，本地算力仓可以避免敏感数据上传到外部云环境，数据留存在局域网。 一句话总结：绑定就是打通生态，让算力仓成为微服体系中的“外挂显卡”。没有绑定，它只是一个单机的开发板；绑定之后，它...

懒猫 AI 算力仓是一台功能完整的边缘算力设备，基于 Ubuntu 22.04 桌面系统，既能运行 Docker、容器编排，又能承担 AI 推理任务。与懒猫微服不同的是，算力仓自带完整的 图形界面（GUI），这让我们可以更直观地配置网络，比如今天要讲的——静态 IP。 本篇文章将详细讲解如何在算力仓桌面环境中，通过图形化方式（GUI）配置静态 IP 地址，并对比命令行 nmtui 的方法，让你的算力仓网络配置更稳、更容易管理。 为什么要设置静态 IP？算力仓不像懒猫微服那样自带域名访问功能。如果我们希望通过 SSH、VSCode 或 API 服务长期远程访问它，就必须让它的 IP 地址保持不变。否则，一旦 DHCP 动态分配的地址发生变化（比如重启路由器后），所有外部访问都会中断。 因此，静态 IP 是算力仓稳定访问的关键配置之一。 认识算力仓的图形界面在「关于本机」中可以看到，算力仓运行的是 Ubuntu 22.04 LTS 桌面版。这意味着我们无需编辑配置文件或敲命令，而是可以直接通过系统设置进行网络管理。 右上角的系统托盘里有一个网络图标（有线网络是双箭头，Wi-Fi ...

最近 Easysearch 上线了一个非常实用的新功能 —— 内置 UI 可视化工具。它可以随着集群一并部署，无需额外安装任何插件或第三方软件。相比之下，虽然 Console 已经比 Kibana 简化了很多，但这个内置 UI 在易用性和轻量化方面更进一步。只需访问 /_ui 路径，就能直接进入可视化页面。 集群监控开箱即用登录后，首页就能看到集群的核心监控信息，包括节点数量、分片分布和索引情况。 默认面板已经内置了常用指标：节点、分片、索引级别的监控数据都能直接查看。 许多用户期盼已久的 字段存储图 也终于回归，让存储空间的使用情况一目了然。整体上，基本所需的监控指标都齐备了。 内置开发工具，所见即所得其实我最喜欢的功能是这个开发工具，这样在部署集群之后就可以很容易的写 DSL 语句来执行来。不需要调用 REST API 或者暗转跟其他工具，Easysearch 部署好之后，所见即所得。 这意味着集群部署完成后，你就能立刻： 编写并执行查询语句 测试复杂的聚合和过滤 实时查看返回结果 这种“所见即所得”的体验，大大提升了调试和使用的效率。 别名与索引模板管理除...

在国内使用 Docker 时，镜像拉取缓慢、超时以及镜像源不稳定几乎是开发者的日常困扰。虽然市面上存在一些第三方加速镜像，但它们往往会随着时间逐渐失效，或者更新不够及时。 如今，我们可以在 懒猫微服 的应用商店中一键部署 KSpeeder，并结合懒猫自带的 端口转发、内网穿透、可视化管理 等功能，使 Docker 镜像加速更加高效、易用和可维护。 为什么选择懒猫微服在传统环境下，部署像 KSpeeder 这样的工具通常需要： 手动构建镜像和容器； 自行配置网络和转发规则； 解决外部访问和权限问题。 而在懒猫微服上，这些复杂步骤被大幅简化： 应用商店一键安装：直接获取 KSpeeder，无需自行构建镜像或处理依赖问题； 内网穿透：无需复杂配置，即可在异地访问加速服务； 这使得 KSpeeder 不再是一个需要额外维护的独立工具，而是融入懒猫微服生态的“开箱即用”解决方案。 KSpeeder 的功能特性在懒猫微服的支持下，KSpeeder 能够提供以下关键能力： 多镜像并发下载支持同时从多个镜像源并行下载，就像开启多条高速通道，一次性快速拉取多个镜像，节省大量等待时间...