Synology DSM 7 中的 Fristate 集成指南:启用Google Coral USB加速器
项目介绍
本项目提供了一个Dockerfile及docker-compose.yml文件,专为Synology DiskStation Manager (DSM) 7设计,旨在使用户能够在容器中启用并利用Google Coral USB硬件加速器来提升Frigate——一个高效的NVR(Network Video Recorder)解决方案——的性能。该集成基于Frigate的官方上游镜像,但经过定制编译以去除udev支持,确保与Synology环境的良好兼容性,尤其是针对配备了Coral USB TPU的情况。
项目快速启动
环境准备
确保您的Synology NAS运行DSM 7.2及以上版本,并安装了必要的USB驱动和工具:
- 安装额外套件:通过SynoCommunity存储包安装“SynoKernel USB Serial drivers”和“SynoCLI Kernel Tools”。这些可能已预先安装,但仍需确认。
容器部署步骤
-
克隆仓库:在你的开发环境中,如果需要本地修改配置,可以先从GitHub上克隆该项目。
git clone https://github.com/weltenwort/frigate-synology-dsm7.git -
配置:编辑
docker-compose.yml文件,根据你的需求调整路径和环境变量。例如,配置媒体存储路径和配置文件路径。# 示例:修改配置文件路径 volumes: - /path/to/your/media:/recordings - ./config:/etc/frigate -
启动容器:使用以下命令在Synology的终端或通过SSH启动Frigate容器。
cd frigate-synology-dsm7 sudo docker-compose up --detach --force-recreate
确保你的Coral USB设备已正确连接到NAS,并且系统已识别它。
应用案例和最佳实践
在 Surveillance Station 或类似监控界面中,将Frigate作为高级视频分析工具集成,利用其运动检测和人脸识别功能增强监控效率。优化配置文件(config.yml)以平衡处理速度与准确性,如适当设置录制质量、运动阈值和目标模型大小,确保最佳性能与硬盘空间的合理使用。
典型生态项目
结合Synology NAS的强大存储能力与Frigate的智能视频分析,可以在智能家居场景中构建高度自动化的监控系统。例如,可以与其他IoT设备集成,实现异常活动警报通过邮件或手机推送,或者与家庭自动化系统联动,比如自动开启照明或触发安全响应。
以上步骤应帮助您成功地在Synology DSM 7环境下部署Frigate,并利用Google Coral USB TPU进行高效视频处理。记住,定期检查项目仓库更新,以获取最新的改进和特性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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