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NVIDIA AI-Q Blueprint 部署与运维

IT 运维与安全 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-02qudk26/cn-aiq-deploy。

技能介绍

解决什么问题

本地或自托管的 NVIDIA AI-Q Blueprint 部署，常常卡在运行时装配、密钥配置、端口冲突和 aiq-research 对接上。这个技能把部署过程拆成显式步骤：先确认仓库、运行时和凭据，再按 Docker Compose、Helm、CLI、本地 Web 或 Agent Skill 后端启动，最后执行健康检查并移交可用服务地址。它不负责生成深度研究报告，也不打印或要求用户把密钥粘贴到聊天中。

技能如何工作

  • 定位仓库：确认 AI-Q 检出目录存在，并检查必要文件与配置路径。
  • 选择模式：根据用户意图路由到对应 references/ 文档，已指定模式时不重复询问。
  • 准备环境：创建或保留 deploy/.env，只检查 NVIDIA_API_KEY、TAVILY_API_KEY、SERPER_API_KEY 等变量是否已设置。
  • 启动与验证：按所选路径启动后端，运行 /health 等检查；失败时转入故障排查，而不是直接声称就绪。
  • 移交：将验证通过的 AIQ_SERVER_URL 交给 aiq-research，由后续技能负责研究任务。

适用边界

该技能面向 AI-Q 2.1.0，兼容同主版本的 patch/minor 更新，不兼容 3.0。Helm、FRAG、自托管模型依赖用户可控基础设施；docker compose down -v 等破坏性清理必须显式批准。

使用场景

  • 本地准备 AI-Q 后端：按 Docker Compose 启动并验证 /health，再移交给 aiq-research。
  • 配置 deploy/.env：只检查 NVIDIA_API_KEY 和搜索密钥是否设置，不打印密钥值。
  • 排查 8000 端口被占、/health 通过但 /chat 失败，并切换正确 BACKEND_CONFIG。
  • 停止服务前选择正常重启，避免 docker compose down -v 删除 PostgreSQL 状态。

适合人员

  • 维护本地 AI-Q 后端的工程师：需要在 Docker Compose 或 Helm 中稳定部署并做健康验证。
  • 接入 aiq-research 的开发者：需要确认 AIQ_SERVER_URL 可用且配置启用 Web/API 后端。
  • 负责密钥与环境的平台工程师：需要确保 deploy/.env 被忽略且凭据不进入聊天或提交文件。
  • 运维支持人员：需要排查端口冲突、服务异常、FRAG 就绪状态和清理风险。