Powered by NVIDIA DGX Spark
नए DGX Spark पर स्थापना
Ubuntu 24.04 ARM64 वाला नया DGX Spark, कार्यरत Docker Engine/Compose v2, NVIDIA ड्राइवर और कंटेनर समर्थन, KVM, Git तथा Python 3.10+ चाहिए। मॉडल, बिल्ड और पैकेज के लिए कई सौ GB अस्थायी स्थान रखें। मौजूदा व्यावसायिक डेटा के ऊपर नई स्थापना न करें।
git clone https://github.com/weerocksllc/teamaibox.git
cd teamaibox
sudo bash install/from-source.shकमांड Spark पर चलाएँ। स्क्रिप्ट मॉडल और इनपुट डाउनलोड करती है, इमेज बनाती है, पूरा ऑफ़लाइन पैकेज तैयार करके स्थापित करती है। पहली बिल्ड के लिए इंटरनेट और समय चाहिए; केवल clone करना स्थापना नहीं है। Docker/NVIDIA का पुनः उपयोग होता है।
पूर्व-जाँच और फिर से शुरू करना
--check आवश्यकताएँ जाँचता है। बाधा आने पर /var/tmp/teamaibox-source-build रखें और वही कमांड दोहराएँ; सत्यापित डाउनलोड और चरण पुनः उपयोग होंगे। कैश न मिटाएँ और समानांतर प्रतिस्पर्धी बिल्ड न चलाएँ। डिफ़ॉल्ट आधिकारिक स्रोत हैं। पहुँच न मिले तो गाइड के विकल्प या सत्यापित कैश/पूरा पैकेज स्थानांतरित करें; मिरर की उपलब्धता की गारंटी नहीं है। कोड बदलने पर नया --work-dir लें, जाँच को न लाँघें।
sudo bash install/from-source.sh --check
sudo bash install/from-source.shस्थापना के बाद
- वर्तमान LAN IP से
https://<BOX_LAN_IP>/खोलें और सुनिश्चित करें कि स्थानीय HTTPS प्रमाणपत्र आपके डिवाइस का है। admin/adminसे प्रवेश कर प्रारंभिक पासवर्ड बदलें, फिर सामान्य खाते बनाएँ। डिफ़ॉल्ट पहचान विवरण इंटरनेट पर उजागर न करें।- ऐप तैयार होने दें और प्रोफ़ाइल में भाषा और थीम चुनें।
- अपनी अधिकृत Windows/Linux ARM64 ISO और लाइसेंस दें। ऑफ़लाइन लक्ष्य के लिए पहले पूरा पैकेज तैयार करके गाइड का पालन करें; स्रोत तैयारी ऑनलाइन होती है।
लाइसेंस और सीमाएँ
मूल कोड व दस्तावेज़ MIT हैं, सभी स्थापित बाइनरी नहीं। तृतीय-पक्ष कोड, मॉडल, NVIDIA, फ़र्मवेयर, Google और Windows की अपनी शर्तें हैं। Git में वज़न, स्थापित गेस्ट डिस्क, लॉगिन स्थिति, ISO या पैकेज नहीं हैं। Google संगतता Play Protect प्रमाणन नहीं है; कास्टिंग में DRM या Apple प्रमाणन शामिल नहीं है। Windows 10 ARM64 समर्थन का दावा नहीं है। प्रदर्शन और समवर्ती कार्य हार्डवेयर व भार पर निर्भर हैं।
हमारे साथ योगदान दें
बग, दस्तावेज़, अनुवाद, सुलभता, एकीकरण और कोड का स्वागत है। issue में समस्या बताएँ, fork और केंद्रित शाखा बनाएँ, संबंधित जाँच व स्क्रीन के साथ PR भेजें। दस्तावेज़ या अलग घटकों के लिए Spark आवश्यक नहीं; हार्डवेयर जाँच ईमानदारी से बताएँ। रहस्य, निजी फ़ाइलें या लॉगिन वाली इमेज न डालें। सुरक्षा समस्या SECURITY.md के अनुसार निजी रूप से बताएँ। अनिवार्य CLA या सशुल्क अनुमति नहीं है।
योगदान प्रक्रिया ↗क्या DGX Spark पर Windows इस्तेमाल कर सकते हैं?
Team AI Box Windows और Linux वर्चुअल कंप्यूटर देता है; यह Spark के होस्ट ऑपरेटिंग सिस्टम को नहीं बदलता। संगत Windows 11 ARM64 या Linux ARM64 ISO और आवश्यक OS लाइसेंस उपलब्ध कराएँ और ब्राउज़र के वर्चुअल डिस्प्ले से इंस्टॉल करें। गेस्ट ऐप और ड्राइवर की संगतता अलग से जाँचें।
क्या रिपॉज़िटरी clone करने से इंस्टॉलेशन पूरा हो जाता है?
नहीं। नए, समर्थित DGX Spark पर install/from-source.sh चलाएँ। शुरुआती ऑनलाइन तैयारी मॉडल और निर्भरताएँ डाउनलोड करती है, कंटेनर बनाती है और इंस्टॉलेशन पैकेज तैयार करती है। ऑफलाइन मशीन के लिए पहले इंटरनेट से जुड़े संगत कंप्यूटर पर पूरा पैकेज तैयार करें। रुकी तैयारी फिर शुरू करने के लिए कार्य डायरेक्टरी सुरक्षित रखें।