Glances - 家庭助手社区插件指南
项目介绍
Glances 是一个跨平台的系统监控工具,由Python编写。它旨在以最小的空间展示最多的信息,并通过Web界面提供直观的数据查看。此工具特别适用于希望实时监控其设备资源使用情况的用户。在家庭自动化场景中,Glances插件集成到Home Assistant中,允许用户不仅实时监控系统状态,还能将所有系统统计信息导出至InfluxDB,便于长期跟踪分析系统的性能。
项目快速启动
要快速启动并运行Glances插件,你需要先确保你的Home Assistant环境已经准备好添加第三方插件。以下是简化的步骤:
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访问Home Assistant插件商店: 首先进入Home Assistant的“配置” -> “添加组件” -> “集成”,然后查找“HACS”(Home Assistant Community Store)并安装,如果你还未安装HACS。
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添加HACS仓库: 在HACS界面中,前往“设置”->“仓库”,输入
hassio-addons并添加。 -
安装Glances插件: 回到HACS的主页,搜索“Glances”,点击进入插件详情页,然后选择“安装”。
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配置并启动: 安装完成后,你会在Home Assistant的“配置”->“集成”中找到Glances。点击配置,根据你的需求设置选项,比如是否启用InfluxDB数据导出,完成后保存并重启相关服务。
# 注意:这段代码实际上代表的是操作流程,而不是实际可执行的命令
hacs_add_repository "hassio-addons"
install_addon "Glances"
configure_and_restart
应用案例和最佳实践
- 系统健康监测:利用Glances监控CPU使用率、内存占用和磁盘空间,及时发现潜在的资源瓶颈。
- 智能家居性能分析:结合InfluxDB和Grafana,创建图表来分析Home Assistant主机在不同时间点的表现,优化家庭自动化策略。
- 远程监控:通过浏览器从任何地方接入Home Assistant界面,使用Glances插件监控家用服务器状态,确保家庭网络的稳定。
典型生态项目
Glances与Home Assistant生态系统紧密结合,常常与其他插件联合使用提升用户体验:
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InfluxDB + Grafana:数据持久化和可视化。Glances输出的数据可以存储于InfluxDB,再通过Grafana进行美观且详细的图形展示,非常适合长期趋势分析。
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Prometheus:对于偏爱Prometheus生态的用户,虽然Glances默认不直接支持,但可以通过自定义脚本或中间件采集Glances数据并导入Prometheus,实现与现有监控系统的整合。
Glances不仅仅是一个工具,它是Home Assistant自动化和管理系统性能的强大伴侣。正确地配置和利用,可以让您的家庭自动化更加智能且可靠。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00