ProxmoxVE社区脚本2025年1月更新解析
ProxmoxVE社区脚本项目为Proxmox虚拟化环境用户提供了一系列自动化部署和管理脚本。这些脚本覆盖了从基础服务到各类应用的快速部署,大大简化了在Proxmox环境中的配置工作。2025年1月的最新更新带来了几个值得关注的变化。
核心变更与突破性更新
本次更新中最显著的变化是对Jellyseerr安装脚本的调整。Jellyseerr作为媒体请求管理工具的最新版本现在要求Node.js 22环境。这一变更属于突破性更新,意味着使用旧版本Node.js的用户需要特别注意升级环境。Node.js 22带来了性能改进和新的ECMAScript特性支持,能够更好地满足现代Web应用的需求。
新增脚本功能
项目新增了两个实用的部署脚本:
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Dotnet ASP.NET Web服务器脚本:这个新脚本为需要在Proxmox环境中部署ASP.NET应用的开发者提供了便利。它自动化了.NET运行环境的配置和Web服务器的部署过程,特别适合那些希望快速搭建.NET开发或生产环境的用户。
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phpIPAM部署脚本:IP地址管理工具phpIPAM的自动化部署脚本。这个工具对于需要管理大量IP地址的网络管理员特别有用,能够帮助他们高效地跟踪和分配IP资源。脚本简化了原本复杂的安装配置过程。
网站体验优化
项目网站针对移动设备进行了优化,特别是处理了图标URL为空时的情况。这一改进虽然看似微小,但提升了移动端用户的使用体验,体现了项目对细节的关注。
项目维护与自动化
在维护方面,项目团队更新了自动化标签配置和工作流文件。这些后台改进虽然用户不可见,但对于保持项目健康运行至关重要。特别是重新创建了JSON更新工作流,这有助于确保脚本元数据的准确性和及时更新。
这些更新展示了ProxmoxVE社区脚本项目持续演进的特点,既关注新功能的添加,也不忽视现有组件的维护和优化。对于使用Proxmox虚拟化环境的用户来说,这些脚本可以显著降低部署和管理各类服务的复杂度,值得持续关注和使用。
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