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:
-
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。
-
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”。
-
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:
-
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。
-
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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00