Linux AI 服务器 — 将 Linux 服务器转换为本地 AI 推理集群。使用 systemd、NVIDIA CUDA 实现无头 Linux AI,零 GUI 开销。
Linux AI 服务器 — 无头 AI 推论 Cluster. 把你的 Linux 服务器转换成分布式的 AI 推论 Cluster.是一项面向实际任务的技能,主要用于没有 GUI 、 没有 Docker 、 没有 Kubernetes —— 只是 Linux + pip 安装。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;
涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
将您的 Linux 服务器转变为分布式 AI 推理集群。无需 GUI、无需 Docker、无需 Kubernetes —— 仅需 Linux + pip install。您机架式服务器、云虚拟机以及闲置的 Linux 设备,均可通过统一端点对外提供 AI 服务。
# 在 Linux 上安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 安装 Linux AI Router(集群路由组件) pip install ollama-herd
herd # 启动 Linux AI Server Router,默认监听端口 11435 herd-node # 将本机注册为 Linux AI Server 节点
herd-node # 自动发现 Linux AI Server Router # 或显式指定:herd-node --router-url http://router-ip:11435
# /etc/systemd/system/herd-router.service [Unit] Description=Linux AI Server Router After=network.target ollama.service [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/herd Restart=always RestartSec=5 User=ollama [Install] WantedBy=multi-user.target
# /etc/systemd/system/herd-node.service [Unit] Description=Linux AI Server Node After=network.target ollama.service [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/herd-node Restart=always RestartSec=5 User=ollama [Install] WantedBy=multi-user.target
sudo systemctl enable --now herd-router # 在 Linux AI Router 服务器上执行 sudo systemctl enable --now herd-node # 在所有 Linux AI Node 服务器上执行
| Linux AI Server 类型 | GPU | RAM | 推荐运行的 Linux AI 模型 |
|---|---|---|---|
| 机架服务器(NVIDIA A100) | 80GB | 256GB | deepseek-v3, qwen3.5:72b —— 前沿模型 |
| 机架服务器(NVIDIA L40S) | 48GB | 128GB | llama3.3:70b, qwen3.5:32b |
| 桌面级服务器(RTX 4090) | 24GB | 64GB | llama3.3:70b(Q4 量化版), deepseek-r1:32b |
| 迷你 PC / NUC(无 GPU) | CPU | 32GB | phi4, gemma3:12b —— 纯 CPU 推理 |
| 云虚拟机(无 GPU) | CPU | 16GB | phi4-mini, gemma3:4b |
| Raspberry Pi 5 | CPU | 8GB | gemma3:1b, phi4-mini —— 边缘 AI 场景 |
Linux AI Server 支持 NVIDIA CUDA GPU、AMD ROCm(实验性)及纯 CPU 推理。
from openai import OpenAI
# 您的 Linux AI Server 终端地址
client = OpenAI(base_url="http://linux-ai-server:11435/v1", api_key="not-needed")
response = client.chat.completions.create(
model="llama3.3:70b",
messages=[{"role": "user", "content": "编写一个适用于 AWS ECS 的 Terraform 模块"}],
stream=True,
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
# 从局域网内任一设备访问您的 Linux AI Server
curl http://linux-ai-server:11435/api/chat -d '{
"model": "codestral",
"messages": [{"role": "user", "content": "为 FastAPI 应用编写一个 Dockerfile"}],
"stream": false
}'
# 优化 Linux AI Server 所用 Ollama 实例 sudo systemctl edit ollama # 在 [Service] 下添加: # Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1" # Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=-1" # Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2" sudo systemctl restart ollama
# UFW(Ubuntu/Debian) sudo ufw allow 11435/tcp # firewalld(RHEL/Fedora) sudo firewall-cmd --add-port=11435/tcp --permanent && sudo firewall-cmd --reload
# 查看 Linux AI Server 集群状态 curl -s http://localhost:11435/fleet/status | python3 -m json.tool # 查看 Linux AI Server 健康状况 —— 包含 15 项自动化检测 curl -s http://localhost:11435/dashboard/api/health | python3 -m json.tool # 查看 Linux AI Server 请求追踪记录 —— 最近 10 条 curl -s "http://localhost:11435/dashboard/api/traces?limit=10" | python3 -m json.tool # 查看 Linux AI Server 日志 journalctl -u herd-router -f tail -f ~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl.$(date +%Y-%m-%d)
仪表盘地址:http://linux-ai-server:11435/dashboard —— 可通过局域网内任意浏览器访问。
curl http://localhost:11435/api/generate-image
-d '{"model": "z-image-turbo", "prompt": "server rack visualization", "width": 1024, "height": 1024}'
curl http://localhost:11435/api/embed
-d '{"model": "nomic-embed-text", "input": "Linux AI server headless inference"}'
Ollama Herd 是开源项目(MIT 协议),欢迎 Linux 系统管理员加入:
~/.fleet-manager/ 目录下的任何文件。