ZeroPhone/ZPUI 项目安装与更新指南
2025-06-24 15:15:32作者:蔡丛锟
硬件设备安装(树莓派等单板计算机)
对于希望在真实硬件上运行ZPUI的用户,以下是完整的安装流程和注意事项。
系统要求
- 基于Linux的单板计算机(如树莓派)
- 已安装基础操作系统
- 网络连接(用于下载依赖项)
安装步骤
- 获取源代码
git clone 项目仓库地址
cd ZPUI/
- 执行安装脚本
sudo ./setup.sh
此脚本将:
- 安装所有必要的依赖包
- 创建系统级ZPUI副本(默认位于/opt/zpui)
- 配置systemd服务
- 硬件配置
sudo ./config.py
运行此交互式配置工具设置输入输出设备。
- 测试运行
sudo python main.py
验证屏幕和按钮是否正常工作。
- 部署到系统
sudo ./sync.sh
将工作配置同步到系统级副本。
系统架构说明
ZPUI采用双副本设计:
- 本地副本:开发/修改使用的目录
- 系统副本:实际运行的稳定版本(/opt/zpui)
推荐工作流程:
- 在本地副本进行修改
- 停止服务:
sudo systemctl stop zpui.service - 本地测试:
sudo python main.py - 确认无误后同步:
sudo ./sync.sh
这种设计避免了直接修改运行系统可能导致的问题。
更新管理
可通过以下方式更新:
- 在ZPUI界面中选择"设置"→"更新ZPUI"
- 命令行执行
update.sh(同步+更新) - 仅同步使用
sync.sh
服务控制命令
sudo systemctl start|stop|status zpui.service
开发测试模式
开发时可直接运行:
sudo python main.py
需先停止系统服务以确保独占访问硬件。
模拟器安装(PC开发环境)
对于希望在PC上开发ZPUI应用的用户,可以使用模拟器环境。
系统要求
- Linux操作系统(Ubuntu/Debian/Arch/OpenSUSE等)
- 图形环境
- Python 3环境
配置说明
模拟器默认使用128x64单色模式,可通过修改config.yaml调整:
device: emulator
resolution: 400x240 # 自定义分辨率
mode: RGB # 色彩模式
各系统安装指南
Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip git python3-dev build-essential python3-pygame
git clone 项目仓库地址
cd ZPUI
sudo ./config.py # 选择"emulator"选项
python3 -m pip install -r requirements.txt
python main.py
Arch Linux
sudo pacman -S python-pip git python-pygame
# 后续步骤同上
OpenSUSE
sudo zypper install python-pip git python-devel gcc python-curses python-pygame
# 后续步骤同上
模拟器特点
- 完全模拟硬件环境
- 支持键盘输入
- 实时显示日志输出
- 便于UI开发和调试
注意事项
- 硬件环境下修改代码时,建议始终保持一个可工作的系统副本
- 模拟器环境下不需要运行setup.sh/sync.sh等脚本
- 遇到pip安装问题时,可尝试添加--break-system-packages参数
- 开发过程中建议定期提交代码变更
通过本指南,用户可以根据自身需求选择在真实硬件或模拟器环境中安装和运行ZPUI系统,为后续的应用开发和系统定制打下基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100