Powered by NVIDIA DGX Spark
新しい DGX Spark にインストール
Ubuntu 24.04 ARM64 の未導入 DGX Spark、動作する Docker Engine / Compose v2、NVIDIA ドライバーとコンテナー対応、KVM、Git、Python 3.10+ が必要です。モデル・ビルド・パッケージ用に数百 GB の一時空き容量を確保してください。既存の業務データを上書きしないでください。
git clone https://github.com/weerocksllc/teamaibox.git
cd teamaibox
sudo bash install/from-source.sh上記を Spark 上で実行します。スクリプトはモデルと入力を取得し、ランタイムイメージをビルド、完全なオフラインパッケージを作成してインストールします。初回は通信と時間が必要で、clone だけでは使えません。Docker/NVIDIA 環境は再利用します。
事前確認と再開
--check で事前確認できます。中断したら /var/tmp/teamaibox-source-build を残し、同じコマンドを再実行してください。確認済みのダウンロードと工程を再利用します。キャッシュ削除や並行ビルドは避けてください。既定は公式配布元です。接続できない場合はインストール説明の代替配布元、または検証済みキャッシュ/完全パッケージの転送を使います。ミラーの可用性は保証しません。コード変更後は新しい --work-dir を使い、チェックポイントを回避しないでください。
sudo bash install/from-source.sh --check
sudo bash install/from-source.shインストール後
- 現在の LAN IP で
https://<BOX_LAN_IP>/を開き、ローカル生成された証明書が自分の機器のものか確認します。 admin/adminでログインし、初期パスワードを変更して一般アカウントを作成します。初期認証情報を公開しないでください。- 各 AI アプリの準備完了を待ち、プロフィールから言語とテーマを選びます。
- 仮想 OS 用の正規 ARM64 ISO とライセンスは各自で用意します。オフライン機には先に完全パッケージを準備し、パッケージ説明に従います。ソース準備自体はオンラインです。
ライセンスと制約
独自コードと文書は MIT ですが、すべてのバイナリーが MIT ではありません。モデル、第三者コード、NVIDIA、ファームウェア、Google、Windows は個別条件に従います。重み、導入済みゲストディスク、ログイン状態、ISO、インストール包は Git に含みません。Google 互換性は Play Protect 認証ではなく、画面共有は DRM や Apple 認証を含みません。Windows 10 ARM64 の対応は表明しません。性能と同時実行数は負荷と機器次第です。
一緒に育てましょう
不具合報告、文書、翻訳、アクセシビリティ、連携、コードを歓迎します。Issue で課題を説明し、fork と作業ブランチを作って関連チェック・画面付きの PR を送ってください。文書や単体部品の改善に Spark は必須ではありません。実機未確認は明記し、秘密情報や個人ファイル、ログイン済みイメージは添付しないでください。脆弱性は SECURITY.md の非公開窓口へ。必須 CLA や有料の参加許可はありません。
貢献手順 ↗DGX Spark で Windows を利用できますか？
Team AI Box は Windows と Linux の仮想マシンを提供し、Spark のホスト OS は置き換えません。対応する Windows 11 ARM64 または Linux ARM64 の ISO と必要な OS ライセンスを用意し、ブラウザーの仮想ディスプレイからインストールします。ゲストのアプリやドライバーの互換性は別途確認が必要です。
リポジトリを clone するだけでインストールできますか？
いいえ。対応する新規 DGX Spark で install/from-source.sh を実行します。初回のオンライン準備ではモデルと依存関係を取得し、コンテナをビルドしてインストールパッケージを作成します。オフライン環境には、接続可能な互換マシンで完全なパッケージを事前に準備してください。中断後の再開には作業ディレクトリを保持します。