ODS预检引擎Preflight能力感知的安装前校验系统完全指南【免费下载链接】ODSTurn your PC, Mac, or Linux box into an AI server. LLM inference, chat UI, voice, agents, workflows, RAG, and image generation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/ODSODS预检引擎Preflight Engine是 ODS 本地 AI 服务器在安装开始前的能力感知体检系统它在 Docker 配置启动之前先读取你的平台、内存、磁盘、GPU 能力逐项校验硬性要求并输出 blocker阻断项、warning警告项和一份机器可读的 JSON 报告让安装先确认能装再开始装。一、为什么需要安装前校验ODS 会把一台 PC、Mac 或 Linux 机器变成私有 AI 服务器LLM 推理、聊天界面、语音、Agent、工作流、RAG、图像生成一整套服务。硬件组合千差万别——NVIDIA 独显、AMD Strix Halo 大内存、Apple Silicon 统一内存、纯 CPU 机器都可能遇到。如果边装边发现问题你面对的可能是一个装了半截的 Docker 环境。因此 ODS 在 安装阶段 01-preflight 中内置了预检引擎先验证后安装硬性要求不达标时阻断项blocker必须先被确认安装才会继续可操作的建议每个问题都附带一条action修复建议而不只是一句失败机器可读报告以 JSON 输出脚本、CI 和后续工具都能消费见 机器报告契约。平台策略上Linux/WSL 是主安装路径Windows/macOS 目前按安装器 MVP路径评估会以 warning 形式提示功能尚未完全对齐。二、预检引擎检查什么5 大核心检查项核心逻辑在 preflight-engine.sh 中覆盖以下检查1️⃣ 平台支持platform-support判断platform_id是否在支持列表内Linux/WSL 直接通过macOS/Windows 给出 MVP 路径警告未知平台直接判定为 blocker建议改用 Linux/WSL 路径。2️⃣ Compose 叠加层完整性compose-overlays校验能力画像capability profile给出的 compose 文件是否真实存在。缺失文件 blocker完全没有传入 warning安装器会走旧版回退逻辑。相关 schema 见 capability-profile.schema.json。3️⃣ 内存检查memory按你选择的硬件档位Tier比对最低 RAM。低于建议值只会产生warning——你可以降档或加内存系统不会强行拦你。4️⃣ 磁盘检查disk磁盘不足是blocker会明确告诉你至少再释放 X GB或选择更小档位。因为模型下载和 Docker 镜像一旦中途写满磁盘恢复成本远高于提前检查。5️⃣ GPU 后端与显存gpu-backend / gpu-vramNVIDIA检测到 VRAM 通过若选了 2 档以上而显存低于 10GB建议降档或换 12GB 显卡AMD选择 AMD 后端即通过Apple标记为实验路径建议配合 macOS 安装器预检使用纯 CPU给出推理会较慢的提醒允许继续。三、三档结果如何解读状态含义安装器行为✅ pass检查通过静默继续⚠️ warning非致命建议展示后继续 blocker硬性不满足必须先确认/修复否则can_proceed false报告摘要summary包含checks总数、blockers、warnings和关键的can_proceed布尔值——没有任何 blocker 时即为true。四、Tier 硬件门槛速查表RAM 与磁盘最低要求档位最低 RAM最低磁盘T0 / 纯 CPU4 GB15 GBCLOUD云模式4 GB25 GBT116 GB30 GBT232 GB50 GBT348 GB80 GBT464 GB150 GBSH_COMPACTAMD 64GB64 GB80 GBSH_LARGEAMD 96GB96 GB120 GB 云模式不需要本地 GGUF 模型存储所以磁盘要求比同档本地模式更宽松。五、如何手动运行预检引擎并查看 JSON 报告在仓库ods目录下按你的实际硬件参数执行示例为 24GB 显存的 T3 NVIDIA 机器scripts/preflight-engine.sh \ --tier 3 --ram-gb 64 --disk-gb 120 \ --gpu-backend nvidia --gpu-vram-mb 24576 \ --platform-id linux \ --compose-overlays docker-compose.base.yml,docker-compose.nvidia.yml \ --report /tmp/ods-preflight-report.json常用参数--report指定报告路径默认/tmp/ods-preflight-report.json也可用环境变量PREFLIGHT_REPORT_FILE覆盖--env以 KEYVALUE 形式输出PREFLIGHT_BLOCKERS、PREFLIGHT_WARNINGS、PREFLIGHT_CAN_PROCEED等变量便于脚本集成配合 safe-env.sh 安全加载避免 eval--strict存在 blocker 时直接以退出码 1 结束适合 CI 门禁。六、别混淆安装前预检 vs 安装后快检脚本时机职责preflight-engine.sh安装开始前能力感知校验产出 blocker/warning/JSON 报告ods-preflight.sh安装完成后、首次对话前检查 Docker 守护进程、核心容器、llama-server 健康端点、WebUI 与 GPU 占用两者一前一后构成装前体检 装后验身的完整闭环。七、延伸阅读 预检引擎官方文档PREFLIGHT-ENGINE.md 能力画像设计CAPABILITY-PROFILE.md 安装器架构全景INSTALLER-ARCHITECTURE.md 阶段契约预检阶段的幂等与失败模式INSTALLER_PHASE_CONTRACTS.md GPU 硬件数据库gpu-database.json总结ODS 预检引擎用能力感知的思路把安装失败风险前移到安装之前——它不替你做决定但会把每一个风险点翻译成清晰的 blocker、warning 和修复建议让普通用户也能安心把普通电脑变成私有 AI 服务器。【免费下载链接】ODSTurn your PC, Mac, or Linux box into an AI server. LLM inference, chat UI, voice, agents, workflows, RAG, and image generation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dr/ODS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考