openEuler Intelligence 智能助手评测:华为云纯 CPU 环境实战部署

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评测信息

项目

内容

评测版本

openEuler Intelligence v0.9.5

测试环境

华为云 ECS (openEuler 22.03 LTS SP3)

服务器规格

通用计算增强型 c6s.8xlarge.2

硬件配置

32核 Intel Xeon / 64GB 内存 / 100GB SSD 云硬盘

网络环境

华为云 VPC / 公网 10Mbps

部署模式

纯 CPU 环境 + Ollama + DeepSeek-7B

评测目标

验证纯 CPU 环境下的部署可行性与性能表现

一、产品概述与技术架构

1.1 openEuler Intelligence 简介

openEuler Intelligence 是基于 openEuler 操作系统的智能化平台,通过大模型技术实现自然语言交互,降低操作系统使用门槛。核心能力包括:

  • 智能问答: 基于 RAG (检索增强生成) 的知识问答

  • 本地知识库: 支持 PDF/Word/Markdown 文档上传与向量化检索

  • 多模型适配: 兼容 OpenAI/Ollama/DeepSeek 等主流大模型

  • 工作流编排: 支持自定义接口与任务自动化

  • 容器化部署: 基于 K3s 的轻量级 Kubernetes 架构

1.2 部署视图

二、华为云环境准备

2.1 环境配置

# 登录华为云 ECS
ssh root@<华为云公网IP>

# 查看系统信息
cat /etc/os-release
# NAME="openEuler"
# VERSION="22.03 LTS"
# ID="openEuler"
# VERSION_ID="22.03"
# PRETTY_NAME="openEuler 22.03 LTS"
# ANSI_COLOR="0;31"


# 查看内核版本
uname -r
# 5.10.0-60.139.0.166.oe2203.x86_64

# CPU 信息
lscpu | grep "Model name"
# Model name: Intel(R) Xeon(R) Gold 6278C CPU @ 2.60GHz
# BIOS Model name: pc-i440fx-2.8



lscpu | grep "^CPU(s):"
# CPU(s): 32

# 内存信息
free -h
#                total        used        free      shared  buff/cache   available
# Mem:            62Gi       373Mi        61Gi        10Mi       460Mi        61Gi
# Swap:             0B          0B          0B


# 磁盘信息
df -h
# Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
# devtmpfs        4.0M     0  4.0M   0% /dev
# tmpfs            32G     0   32G   0% /dev/shm
# tmpfs            13G  8.7M   13G   1% /run
# tmpfs           4.0M     0  4.0M   0% /sys/fs/cgroup
# /dev/vda1        99G  2.5G   92G   3% /
# tmpfs            32G     0   32G   0% /tmp

2.2 网络与域名配置

# 在华为云 ECS 上配置本地域名
vim /etc/hosts

# 添加以下内容 (使用内网 IP)
127.0.0.1 authhub.eulercopilot.local
127.0.0.1 www.eulercopilot.local

2.3 防火墙与安全组配置

# 查看防火墙状态
systemctl status firewalld
# 如果启用,需要开放端口

# 开放必要端口
firewall-cmd --permanent --add-port=80/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=443/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=6443/tcp  # K3s API
firewall-cmd --reload

# 或者临时关闭防火墙 (测试环境)
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

华为云安全组配置 (在控制台操作):

  • 入方向规则:开放 TCP 80, 443, 6443 端口

  • 出方向规则:允许所有流量 (用于下载模型)

2.4 系统优化配置

# 关闭 SELinux (简化部署)
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

# 禁用 swap (K3s 推荐)
swapoff -a
sed -i '/swap/d' /etc/fstab

# 加载内核模块
modprobe br_netfilter
modprobe overlay

cat > /etc/modules-load.d/k3s.conf <<EOF
br_netfilter
overlay
EOF

# 配置内核参数
cat > /etc/sysctl.d/k3s.conf <<EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF

sysctl --system

# 增加文件描述符限制
cat >> /etc/security/limits.conf <<EOF
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 65536
* hard nproc 65536
EOF

ulimit -n 65536

三、一键自动部署实战

3.1 下载部署脚本

# 安装 Git (如果未安装)
dnf install -y git

# 下载部署仓库
cd /home
git clone https://gitee.com/openEuler/euler-copilot-framework.git -b dev

# 进入部署目录
cd euler-copilot-framework/deploy/scripts

# 添加执行权限
chmod +x ./*
chmod +x ./0-one-click-deploy/one-click-deploy_zh.sh

# 查看脚本列表
ls -lh
# -rwxr-xr-x 1 root root  15K deploy.sh
# -rwxr-xr-x 1 root root 8.2K check_env.sh
# -rwxr-xr-x 1 root root 6.5K install_k3s.sh
# ...

3.2 执行一键部署

# 启动部署脚本
bash deploy.sh

# 输出界面:
==============================
        主部署菜单
==============================
0) 一键自动部署
1) 手动分步部署
2) 重启服务
3) 卸载所有组件并清除数据
4) 退出程序
==============================
请输入选项编号(0-4): 0

# 选择 0 开始一键部署

3.3 部署过程详细日志

EulerCopilot地址:authhub.eulercopilot.local:30080 Authhub地址:www.eulercopilot.local:30081

阶段 1: 环境检查

在测试环境中,SELinux和防火墙的严格策略可能会阻止K3s(Kubernetes)及相关服务之间的正常通信。部署脚本确认它们已被禁用,这主要是为了简化部署流程,避免因权限和端口问题导致的失败。在生产环境中,通常会选择配置精细的防火墙规则而非直接关闭。

阶段 2: 安装基础工具

部署脚本通过在线方式,自动完成了容器编排工具K3s(v1.30.2)和软件包管理工具Helm(v3.15.0)的下载与安装,并确认了K3s服务已成功启动并运行。整个过程顺利无误,标志着部署所需的核心底层基础设施已准备就绪,为后续部署更上层的应用服务(如数据库、大模型等)奠定了可靠的基础。

阶段 3: 部署 Ollama

该步骤记录了Ollama人工智能模型平台(版本0.6.5)在部署过程中成功完成系统集成的关键步骤。尽管在创建专用用户和用户组时遇到了"invalid user name: ollama"和"group 'ollama' does not exist"的配置错误,但部署脚本通过自动检测并执行手动创建成功修复了用户配置。整个过程系统完成了核心文件安装、创建符号链接、更新系统服务配置并重启服务,最终通过全部验证。

阶段 4: 下载DeepSeek模型

DeepSeek-LLM-7B-Chat 模型的部署成功日志,显示了模型已成功导入并通过验证测试。系统提供了三种使用方式:

  1. 交互模式ollama run deepseek-llm-7b-chat

  2. API调用:通过 http://localhost:11434/v1/chat/completions 发送 JSON 请求

  3. 流式对话:将请求参数中的 stream: false 改为 stream: true

测试中模型成功响应了请求,返回了王之涣的《登鹳雀楼》诗句,证明部署正常运行。

阶段 5: Embedding服务部署

成功部署了 bge-m3 文本嵌入模型(GGUF格式,418MB),从 ModelScope 下载模型文件到本地路径,配置为 CPU 模式运行(未检测到 GPU),设置了上下文长度 4096,并通过 API 测试验证部署成功(HTTP 200),最终可通过 ollama run bge-m3 交互使用或通过 localhost:11434 的 REST API 调用。

阶段 6: 数据库集群部署

在 Kubernetes 集群的 euler-copilot 命名空间中,通过 Helm Chart(版本 0.10.0)成功部署了数据库集群,包含三个核心组件:

  • MinIO(对象存储)

  • OpenGauss(数据库)

  • Redis(缓存)

部署流程包括创建命名空间、清理旧资源、安装 Helm Release,所有 Pod 在 30 秒内成功启动并进入 Running 状态(1/1 Ready),无重启记录。

阶段 7: Authhub部署

euler-copilot 命名空间成功部署了 AuthHub 统一登录系统(Chart 版本 0.10.0),包含完整的认证服务栈:

部署组件:

  • authhub-backend - 后端服务

  • authhub-web - 前端界面

  • minio - 对象存储

  • mysql - 关系数据库

  • opengauss - 数据库

  • redis - 缓存服务

访问信息:

  • 访问地址:http://authhub.eulercopilot.local:30081

  • 默认账号:administrator

  • 默认密码:changeme

所有 Pod 在 30-61 秒内成功启动,IP 段为 10.42.0.x。

阶段 8: 部署 EulerCopilot 核心服务

所有 Pod 已正常运行在 euler-copilot 命名空间:

组件

状态

重启

运行时长

IP

authhub-backend

Running

0

2m2s

10.42.0.117

authhub-web

Running

0

2m2s

10.42.0.116

framework

Running

0

30s

10.42.0.124

minio

Running

0

2m33s

10.42.0.114

mysql

Running

0

2m2s

10.42.0.119

opengauss

Running

1 (2m9s ago)

2m33s

10.42.0.115

rag

Running

0

30s

10.42.0.121

rag-web

Running

0

30s

10.42.0.120

redis

Running

0

2m33s

10.42.0.111

web

Running

0

30s

10.42.0.122

访问信息

系统信息

  • 内网IP: 172.31.8.150

  • 系统架构: x86_64

  • 插件目录: /var/lib/eulercopilot

  • Chart目录: /home/euler-copilot-framework/deploy/chart/

四、服务状态验证

4.1 查看所有 Pod 状态

kubectl get pod -n euler-copilot

4.2 查看服务资源占用

kubectl top node
kubectl top pod -n euler-copilot

五、平台使用指南

到目前我们已经部署成功了

EulerCopilot UI:authhub.eulercopilot.local:30080

AuthHub管理界面:www.eulercopilot.local:30081

用户可以点击左下角的设置按钮进入模型配置页面

通过上传文件针对文件进行提问,提问方式同普通对话模式

六、总结

通过以上完整部署流程,我们成功在华为云 openEuler 22.03 LTS 系统上部署了 openEuler Intelligence 智能化平台。该平台提供了强大的知识管理和智能问答能力,特别适合企业级知识库建设和智能化客服场景。平台的主要优势包括:

  • 开箱即用:提供完整的一键部署方案

  • 功能丰富:涵盖知识管理、智能问答、工作流编排等核心功能

  • 易于扩展:基于容器化架构,支持水平扩展

  • 安全可靠:提供完善的身份认证和权限管理

随着平台的持续迭代,未来还将支持更多高级功能,如 MCP-Server 编排、多模态交互等,为 openEuler 生态的智能化发展提供有力支撑。

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