# HiDevLab-openEuler

**Repository Path**: lyy549745/HiDevLab-openEuler

## Basic Information

- **Project Name**: HiDevLab-openEuler
- **Description**: HiDevLab-openEuler
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2025-06-17
- **Last Updated**: 2025-06-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


## 使用oeDeploy快速部署openEuler Intelligence

1. 打开终端，执行如下命令行，将用于openEuler Intelligence（别名euler-copilot）部署的oeDeploy插件初始化到家目录。

```bash
cd; oedp repo update; oedp init euler-copilot
```

2. 用`vim`或者`VSCodium`编辑`euler-copilot/config.yaml`，将如下内容完整拷贝到其中（第12行的root密码需要修改）：

**提示：每个环境的root密码与桌面登录密码相同，获取方式 [右侧信息栏]->[其他登录方式]->[操作系统密码]**

```yaml
all:
  hosts:
    host1:
      # 节点空余内存需要大于16G，建议规格32G以上
      # 部署节点 IP
      ansible_host: 127.0.0.1
      # 部署节点 SSH 端口
      ansible_port: 22
      # 部署节点用户
      ansible_user: root  # 目前仅支持root用户
      # 部署节点密码
      ansible_password: <root密码>  # <------------------- 改成实际的root密码

  vars:
    ansible_ssh_common_args: '-o StrictHostKeyChecking=no'

    # 部署日志目录
    log_dir: "/var/log/deploy-euler-copilot"

    # 源码仓库配置
    repo_config:
      # 源码 url
      url: "https://gitee.com/openeuler/euler-copilot-framework.git"
      # 源码仓放置目录
      dest_dir: "/opt/euler-copilot-framework"
      # 指定分支、tag 和 commit
      version: "release-0.9.5"
      # 是否覆盖本地修改
      force: yes

    # 模型配置
    models:
      # 用于问答的大模型；需要为OpenAI兼容接口
      answer:
        # [必填] 接口URL（无需带上“v1”后缀）
        endpoint: https://api.deepseek.com
        # [必填] 接口API Key；默认置空
        key: sk-d5cc946d70c84c5d959d38c6e40e1d5a
        # [必填] 模型名称
        name: deepseek-chat
        # [必填] 模型最大上下文数；建议>=8192
        ctxLength: 8192
        # 模型最大输出长度，建议>=2048
        maxTokens: 8192
      # 用于Function Call的模型；建议使用特定推理框架
      functionCall:
        # 推理框架类型，默认为ollama
        # 可用的框架类型：["vllm", "sglang", "ollama", "openai"]
        backend: openai
        # 模型地址；不填则与问答模型一致
        endpoint: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
        # API Key；不填则与问答模型一致
        key: sk-66575c6169554cdda20cc64e4c9fc798
        # 模型名称；不填则与问答模型一致
        name: qwen-plus
        # 模型最大上下文数；不填则与问答模型一致
        ctxLength:
        # 模型最大输出长度；不填则与问答模型一致
        maxTokens:
      # 用于数据向量化（Embedding）的模型
      embedding:
        # 推理框架类型，默认为openai
        # [必填] Embedding接口类型：["openai", "mindie"]
        type: openai
        # [必填] Embedding URL（需要带上“v1”后缀）
        endpoint: https://api.siliconflow.cn/v1
        # [必填] Embedding 模型API Key
        key: sk-skpaciajgfqufsyzktjvwjbkszrrgigbaxwpfafzzqzkedge
        # [必填] Embedding 模型名称
        name: BAAI/bge-m3
```

3. 执行如下命令行，一键触发openEuler Intelligence的快速部署。这个过程中涉及多个镜像文件的拉取与启动，执行时间受网络带宽影响，典型耗时10~15分钟。

```bash
oedp run install -p euler-copilot/
```

4. 上述部署操作执行成功后，你会看到如下提示信息，说明已安装成功。

```
[ INFO ] - [run_action] - Execute succeeded: install EulerCopilot
[ INFO ] - [run_cmd] - End time: 2025-05-28 09:49:50
[ INFO ] - [run_cmd] - Elapsed time: 00:05:10.3
```

5. 添加解析，即可在web页面使用 https://www.eulercopilot.local 访问openEuler Intelligence 了

```bash
echo "0.0.0.0 authhub.eulercopilot.local www.eulercopilot.local" >> /etc/hosts 
```