ProxMenux 的安装和配置教程
2025-05-25 05:24:56作者:庞队千Virginia
项目基础介绍
ProxMenux 是一个针对 Proxmox VE 的管理系统工具,它通过一个交互式菜单简化系统管理任务,使得执行命令和脚本变得十分简便。这款工具适用于那些希望通过图形界面来管理虚拟环境,而不是通过命令行进行操作的用户。
主要编程语言
ProxMenux 主要使用 Shell 脚本语言编写,同时包含了 TypeScript 代码。Shell 脚本用于自动化安装和配置过程,而 TypeScript 则可能在项目中的某些特定功能模块中发挥作用。
关键技术和框架
ProxMenux 使用了一些关键的技术和框架来提升用户体验和功能实现,包括但不限于:
- bash:用于编写脚本,自动化管理任务。
- curl 和 wget:用于从网络下载文件。
- jq:用于处理 JSON 数据。
- whiptail:用于创建交互式菜单。
- python3-venv:用于创建 Python 虚拟环境,处理项目中的翻译。
准备工作
在开始安装 ProxMenux 之前,请确保您的 Proxmox VE 服务器满足以下条件:
- 系统版本:兼容 Proxmox VE 8.x 版本。
- 依赖:确保服务器上已经安装了 bash、curl、wget、jq、whiptail 和 python3-venv。这些依赖在安装过程中会自动安装。
安装步骤
以下是 ProxMenux 的详细安装步骤:
-
打开 Proxmox VE 服务器的终端。
-
在终端中执行以下命令来下载安装脚本:
wget -qLO - https://raw.githubusercontent.com/MacRimi/ProxMenux/main/install_proxmenux.sh -
执行以下命令来运行安装脚本:
bash -c "$(wget -qLO - https://raw.githubusercontent.com/MacRimi/ProxMenux/main/install_proxmenux.sh)" -
脚本执行完毕后,使用以下命令启动 ProxMenux:
menu -
按照屏幕上的提示操作,即可管理您的 Proxmox 服务器。
请确保在执行脚本之前检查其来源,以确保安全性。在执行任何下载的脚本之前,请仔细阅读并理解脚本的内容。
以上就是 ProxMenux 的安装和配置指南,祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868