KVM+openSUSE+Ollama搭建边缘AI教程

用一堆开源工具（主要是 KVM、openSUSE 和 Ollama），在你自己的电脑或服务器上搭建一个能跑人工智能（AI）的本地系统。这样你就不用把所有数据都传到云上，既保护隐私，速度又快。

核心思想：“边缘AI”就是把AI计算能力放在离数据产生的地方很近的地方（比如工厂、家里），而不是千里之外的数据中心。这篇文章就是教你怎么自己搭一个这样的系统。

需要啥准备？

一台能跑 KVM 虚拟机的电脑（算是基础环境）。
给每个虚拟机至少分 8GB 内存（想玩大模型最好16GB）。
懂点 Kubernetes（K8s，容器管理工具）和网络的基础知识。

搭建步骤（超级简化版）：

先弄个虚拟机：
- 用作者写好的自动化脚本，一口气装好一个叫 edge-ai-01 的虚拟机，系统用 openSUSE Leap 15.6。

给虚拟机搞搞基础设置：

设个固定IP地址，方便以后找它。
给它起个主机名，顺便把防火墙关了（为了好调试，生产环境别乱关）。

装必要的软件：

用系统自带的软件管理器 zypper 安装一堆Kubernetes和存储需要的工具。

配置存储：

给虚拟机挂载一块硬盘，格式化一下，专门用来存AI模型和数据。

加入Kubernetes集群：

通过一个叫 Rancher 的管理界面，创建一个K3s（轻量版K8s）集群，然后把我们的虚拟机加进去。这样就能用kubectl命令管理了。

安装AI核心——Ollama：

一条命令安装Ollama，它就是个能让你在本地跑各种AI大模型（如Phi3）的工具。
配置一下，让Ollama能被集群里的其他服务访问到。

下载AI模型：

根据你的电脑内存大小，选择下载不同的模型。内存小就下“精简版”（量化模型），内存大就下“完整版”。
“精简版”模型能省大约75%的内存，效果差不多。

部署AI应用：

把作者准备好的示例应用（一个叫Streamlit的网页界面）部署到Kubernetes集群里。
告诉这个应用，Ollama在哪里，让它能调用AI模型。

设置分布式存储（Longhorn）：

部署Longhorn，这样集群里所有虚拟机都能共享存储了，模型和数据在哪台机器上都能访问。

扩展集群：

可以照葫芦画瓢，再搞几台虚拟机（edge-ai-02, edge-ai-03），都加入集群。
给不同的机器打上标签，比如有的专门用GPU跑大模型，有的用CPU跑小模型，合理分配任务。

搞点监控：

部署Prometheus和Grafana这样的监控工具，就能在网页上看到集群的性能怎么样，比如CPU、内存用了多少。

怎么用和调试：

文章给了很多命令，用来查看状态、管理模型、扩缩容服务。
也提供了各种访问地址：比如AI应用的页面、监控面板等。
还列出了常见问题的解决办法（比如虚拟机连不上了、Ollama服务出错了怎么办）。

这么搞有啥好处？

数据隐私：所有数据都在自己家里跑，不会泄露到公网。
扩展性强：用Kubernetes，想加机器就加，很容易扩容。
稳定可靠：多台机器加共享存储，一台坏了别的还能顶上一阵。
省钱：用自己的硬件，不用没完没了地给云服务商交钱。
灵活：不管你是土豪设备还是平民设备，都能找到合适的模型来跑。

总结：这篇文章是一份非常详细的“家庭实验室”指南，教技术爱好者如何用开源软件搭建一个私有的、功能强大的AI计算平台，让你完全掌控自己的AI和数据。详细点击标题。