Ajenti在Ubuntu 24.04上的安装问题及解决方案
2025-05-29 04:05:42作者:余洋婵Anita
问题背景
Ajenti是一款流行的开源服务器管理面板,但在Ubuntu 24.04系统上安装时会遇到"externally-managed-environment"错误。这是由于Ubuntu 24.04采用了新的Python包管理策略,默认禁止使用pip直接安装系统级Python包。
错误分析
当用户在Ubuntu 24.04上运行Ajenti的安装脚本时,会遇到以下关键错误:
error: externally-managed-environment
× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
install.
这是Ubuntu 24.04引入的PEP 668机制,旨在防止pip和系统包管理器(apt)之间的冲突。该机制通过创建/etc/python3.X/EXTERNALLY-MANAGED文件来实现。
解决方案
方法一:使用虚拟环境安装(推荐)
Ajenti官方提供了专门的虚拟环境安装脚本:
- 运行以下命令使用虚拟环境安装:
curl https://raw.githubusercontent.com/ajenti/ajenti/master/scripts/install-venv.sh | sudo bash -s -
- 如果安装后出现登录问题,可能是gipc库的兼容性问题,可以尝试更新相关库:
pip3 install gipc gevent -U
systemctl restart ajenti
方法二:手动解决依赖问题
如果选择手动安装,可以按照以下步骤操作:
- 创建必要的配置文件目录:
mkdir -p /etc/ajenti
- 生成SSL证书:
/opt/ajenti/bin/ajenti-ssl-gen $(hostname)
- 创建服务文件/etc/systemd/system/ajenti.service,内容如下:
[Unit]
Description=Ajenti
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=root
ExecStart=/opt/ajenti/bin/ajenti-panel
Restart=always
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target
- 启用并启动服务:
systemctl daemon-reload
systemctl enable ajenti
systemctl start ajenti
常见问题排查
-
登录后出现ERR_EMPTY_RESPONSE:
- 检查/var/log/ajenti/ajenti.log日志文件
- 确保gipc和gevent库是最新版本
- 可能是Python 3.12的线程兼容性问题
-
命令找不到问题:
- 使用完整路径执行命令,如/opt/ajenti/bin/ajenti-panel
- 或者将/opt/ajenti/bin添加到PATH环境变量中
-
配置文件缺失:
- 确保/etc/ajenti/config.yml存在
- 可以从其他安装成功的系统中复制基本配置
技术原理
Ubuntu 24.04引入的Python包管理限制是基于PEP 668标准,主要目的是:
- 防止pip和apt安装的包发生冲突
- 提高系统稳定性
- 鼓励使用虚拟环境隔离项目依赖
Ajenti作为系统级管理面板,传统上需要全局安装Python包。在新的管理策略下,推荐使用虚拟环境安装,既能满足系统管理需求,又能避免包冲突问题。
总结
在Ubuntu 24.04上安装Ajenti需要特别注意Python包管理策略的变化。推荐使用官方提供的虚拟环境安装脚本,如遇到问题可尝试更新相关依赖库或手动配置。随着Python生态的发展,系统级Python应用的安装方式也在不断演进,理解这些变化有助于更好地管理系统服务。
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
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 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
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
321
🎉 (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
263
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