openEuler Intelligence 智能助手评测：华为云纯 CPU 环境实战部署

评测信息

|-------|------------------------------------------|
| 项目 | 内容 |
| 评测版本 | openEuler Intelligence v0.9.5 |
| 测试环境 | 华为云 ECS (openEuler 22.03 LTS SP3) |
| 服务器规格 | 通用计算增强型 c6s.8xlarge.2 |
| 硬件配置 | 32核 Intel Xeon / 64GB 内存 / 100GB SSD 云硬盘 |
| 网络环境 | 华为云 VPC / 公网 10Mbps |
| 部署模式 | 纯 CPU 环境 + Ollama + DeepSeek-7B |
| 评测目标 | 验证纯 CPU 环境下的部署可行性与性能表现 |

一、产品概述与技术架构

1.1 openEuler Intelligence 简介

openEuler Intelligence 是基于 openEuler 操作系统的智能化平台，通过大模型技术实现自然语言交互，降低操作系统使用门槛。核心能力包括：

✅ 智能问答: 基于 RAG (检索增强生成) 的知识问答
✅ 本地知识库: 支持 PDF/Word/Markdown 文档上传与向量化检索
✅ 多模型适配: 兼容 OpenAI/Ollama/DeepSeek 等主流大模型
✅ 工作流编排: 支持自定义接口与任务自动化
✅ 容器化部署: 基于 K3s 的轻量级 Kubernetes 架构

1.2 部署视图

二、华为云环境准备

2.1 环境配置

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# 登录华为云 ECS
ssh root@<华为云公网IP>

# 查看系统信息
cat /etc/os-release
# NAME="openEuler"
# VERSION="22.03 LTS"
# ID="openEuler"
# VERSION_ID="22.03"
# PRETTY_NAME="openEuler 22.03 LTS"
# ANSI_COLOR="0;31"


# 查看内核版本
uname -r
# 5.10.0-60.139.0.166.oe2203.x86_64

# CPU 信息
lscpu | grep "Model name"
# Model name: Intel(R) Xeon(R) Gold 6278C CPU @ 2.60GHz
# BIOS Model name: pc-i440fx-2.8



lscpu | grep "^CPU(s):"
# CPU(s): 32

# 内存信息
free -h
#                total        used        free      shared  buff/cache   available
# Mem:            62Gi       373Mi        61Gi        10Mi       460Mi        61Gi
# Swap:             0B          0B          0B


# 磁盘信息
df -h
# Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
# devtmpfs        4.0M     0  4.0M   0% /dev
# tmpfs            32G     0   32G   0% /dev/shm
# tmpfs            13G  8.7M   13G   1% /run
# tmpfs           4.0M     0  4.0M   0% /sys/fs/cgroup
# /dev/vda1        99G  2.5G   92G   3% /
# tmpfs            32G     0   32G   0% /tmp

2.2 网络与域名配置

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# 在华为云 ECS 上配置本地域名
vim /etc/hosts

# 添加以下内容 (使用内网 IP)
127.0.0.1 authhub.eulercopilot.local
127.0.0.1 www.eulercopilot.local

2.3 防火墙与安全组配置

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# 查看防火墙状态
systemctl status firewalld
# 如果启用，需要开放端口

# 开放必要端口
firewall-cmd --permanent --add-port=80/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=443/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=6443/tcp  # K3s API
firewall-cmd --reload

# 或者临时关闭防火墙 (测试环境)
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

华为云安全组配置 (在控制台操作):

入方向规则：开放 TCP 80, 443, 6443 端口
出方向规则：允许所有流量 (用于下载模型)

2.4 系统优化配置

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# 关闭 SELinux (简化部署)
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

# 禁用 swap (K3s 推荐)
swapoff -a
sed -i '/swap/d' /etc/fstab

# 加载内核模块
modprobe br_netfilter
modprobe overlay

cat > /etc/modules-load.d/k3s.conf <<EOF
br_netfilter
overlay
EOF

# 配置内核参数
cat > /etc/sysctl.d/k3s.conf <<EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF

sysctl --system

# 增加文件描述符限制
cat >> /etc/security/limits.conf <<EOF
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 65536
* hard nproc 65536
EOF

ulimit -n 65536

三、一键自动部署实战

3.1 下载部署脚本

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# 安装 Git (如果未安装)
dnf install -y git

# 下载部署仓库
cd /home
git clone https://gitee.com/openEuler/euler-copilot-framework.git -b dev

# 进入部署目录
cd euler-copilot-framework/deploy/scripts

# 添加执行权限
chmod +x ./*
chmod +x ./0-one-click-deploy/one-click-deploy_zh.sh

# 查看脚本列表
ls -lh
# -rwxr-xr-x 1 root root  15K deploy.sh
# -rwxr-xr-x 1 root root 8.2K check_env.sh
# -rwxr-xr-x 1 root root 6.5K install_k3s.sh
# ...

3.2 执行一键部署

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# 启动部署脚本
bash deploy.sh

# 输出界面:
==============================
        主部署菜单
==============================
0) 一键自动部署
1) 手动分步部署
2) 重启服务
3) 卸载所有组件并清除数据
4) 退出程序
==============================
请输入选项编号（0-4）: 0

# 选择 0 开始一键部署

3.3 部署过程详细日志

EulerCopilot地址：http://authhub.eulercopilot.local:30080 Authhub地址：http://www.eulercopilot.local:30081

阶段 1: 环境检查

在测试环境中，SELinux和防火墙的严格策略可能会阻止K3s（Kubernetes）及相关服务之间的正常通信。部署脚本确认它们已被禁用，这主要是为了简化部署流程，避免因权限和端口问题导致的失败。在生产环境中，通常会选择配置精细的防火墙规则而非直接关闭。

阶段 2: 安装基础工具

部署脚本通过在线方式，自动完成了容器编排工具K3s（v1.30.2）和软件包管理工具Helm（v3.15.0）的下载与安装，并确认了K3s服务已成功启动并运行。整个过程顺利无误，标志着部署所需的核心底层基础设施已准备就绪，为后续部署更上层的应用服务（如数据库、大模型等）奠定了可靠的基础。

阶段 3: 部署 Ollama

该步骤记录了Ollama人工智能模型平台（版本0.6.5）在部署过程中成功完成系统集成的关键步骤。尽管在创建专用用户和用户组时遇到了"invalid user name: ollama"和"group 'ollama' does not exist"的配置错误，但部署脚本通过自动检测并执行手动创建成功修复了用户配置。整个过程系统完成了核心文件安装、创建符号链接、更新系统服务配置并重启服务，最终通过全部验证。

阶段 4: 下载DeepSeek模型

DeepSeek-LLM-7B-Chat 模型的部署成功日志，显示了模型已成功导入并通过验证测试。系统提供了三种使用方式：

交互模式 ：ollama run deepseek-llm-7b-chat
API调用 ：通过 http://localhost:11434/v1/chat/completions
流式对话 ：将请求参数中的 stream: false 改为 stream: true

测试中模型成功响应了请求，返回了王之涣的《登鹳雀楼》诗句，证明部署正常运行。

阶段 5: Embedding服务部署

成功部署了 bge-m3 文本嵌入模型（GGUF格式，418MB），从 ModelScope 下载模型文件到本地路径，配置为 CPU 模式运行（未检测到 GPU），设置了上下文长度 4096，并通过 API 测试验证部署成功（HTTP 200），最终可通过 ollama run bge-m3

阶段 6: 数据库集群部署

在 Kubernetes 集群的 euler-copilot

MinIO（对象存储）
OpenGauss（数据库）
Redis（缓存）

部署流程包括创建命名空间、清理旧资源、安装 Helm Release，所有 Pod 在 30 秒内成功启动并进入 Running 状态（1/1 Ready），无重启记录。

阶段 7: Authhub部署

在 euler-copilot

部署组件：

authhub-backend - 后端服务
authhub-web - 前端界面
minio - 对象存储
mysql - 关系数据库
opengauss - 数据库
redis - 缓存服务

访问信息：

访问地址：http://authhub.eulercopilot.local:30081
默认账号：administrator
默认密码：changeme

所有 Pod 在 30-61 秒内成功启动，IP 段为 10.42.0.x。

阶段 8: 部署 EulerCopilot 核心服务

所有 Pod 已正常运行在 euler-copilot

|-----------------|---------|--------------|-------|-------------|
| 组件 | 状态 | 重启 | 运行时长 | IP |
| authhub-backend | Running | 0 | 2m2s | 10.42.0.117 |
| authhub-web | Running | 0 | 2m2s | 10.42.0.116 |
| framework | Running | 0 | 30s | 10.42.0.124 |
| minio | Running | 0 | 2m33s | 10.42.0.114 |
| mysql | Running | 0 | 2m2s | 10.42.0.119 |
| opengauss | Running | 1 (2m9s ago) | 2m33s | 10.42.0.115 |
| rag | Running | 0 | 30s | 10.42.0.121 |
| rag-web | Running | 0 | 30s | 10.42.0.120 |
| redis | Running | 0 | 2m33s | 10.42.0.111 |
| web | Running | 0 | 30s | 10.42.0.122 |

访问信息

EulerCopilot UI : http://authhub.eulercopilot.local:30080
AuthHub 管理界面 : http://www.eulercopilot.local:30081

系统信息

内网IP: 172.31.8.150
系统架构: x86_64
插件目录 : /var/lib/eulercopilot
Chart目录 : /home/euler-copilot-framework/deploy/chart/

四、服务状态验证

4.1 查看所有 Pod 状态

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kubectl get pod -n euler-copilot

4.2 查看服务资源占用

复制代码

kubectl top node
kubectl top pod -n euler-copilot

五、平台使用指南

到目前我们已经部署成功了

EulerCopilot UI：http://authhub.eulercopilot.local:30080

AuthHub管理界面：http://www.eulercopilot.local:30081

用户可以点击左下角的设置按钮进入模型配置页面

通过上传文件针对文件进行提问，提问方式同普通对话模式

六、总结

通过以上完整部署流程，我们成功在华为云 openEuler 22.03 LTS 系统上部署了 openEuler Intelligence 智能化平台。该平台提供了强大的知识管理和智能问答能力，特别适合企业级知识库建设和智能化客服场景。平台的主要优势包括：

开箱即用：提供完整的一键部署方案
功能丰富：涵盖知识管理、智能问答、工作流编排等核心功能
易于扩展：基于容器化架构，支持水平扩展
安全可靠：提供完善的身份认证和权限管理

随着平台的持续迭代，未来还将支持更多高级功能，如 MCP-Server 编排、多模态交互等，为 openEuler 生态的智能化发展提供有力支撑。

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