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Hermes Ubuntu 本地部署完整指南。对接本地模型,hermes3-8b 配置,三种部署方式对比,安装避坑要点。
Hermes vs OpenClaw
| 特性 | Hermes | OpenClaw |
|---|---|---|
| 定位 | AI 学生 / 助理 | AI 工人 / 执行者 |
| 学习能力 | 自主学习、自己成长 | 需要安装技能 |
| 智能成长 | 越用越聪明 | 稳定可靠 |
| 中文支持 | 一般 | 相对较好 |
| 技能管理 | 内置学习 | 技能市场 |
总结:Hermes 可以自己学习技能,OpenClaw 需要手动安装技能,各有优势。
环境要求
推荐环境配置
| 组件 | 配置 | 说明 |
|---|---|---|
| Windows 11 | 主机 | 运行 Ollama |
| Ollama | 最新版 | 本地模型服务 |
| 虚拟机 | Ubuntu 24.04 | 运行 Hermes |
| 模型 | hermes3-8b | 最低 64k 上下文 |
Ollama 配置要点
bash
# 安装 Ollama
# 下载地址:https://ollama.com/download
# 拉取模型(推荐 hermes3-8b)
ollama pull hermes3-8b
# 验证模型
ollama list为什么选 hermes3-8b:
- 支持 64k 上下文(Hermes 最低要求)
- 中文理解能力较好
- 性能与资源消耗平衡
三种部署方式对比
| 方式 | 难度 | 推荐度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 脚本安装 | ⭐ 简单 | ✅✅✅ 推荐 | 日常使用 |
| 源码运行 | ⭐⭐ 中等 | ✅✅ | 二次开发 |
| Docker 部署 | ⭐⭐⭐ 复杂 | ✅ | 有 Docker 经验 |
推荐脚本安装,因为会自动安装环境依赖。
安装步骤
Step 1:下载安装 Ollama
在 Windows 11 中:
- 下载 Ollama:https://ollama.com/download
- 安装并启动
- 打开命令行终端
Step 2:在 Ollama 中部署模型
bash
# 拉取 hermes3-8b
ollama pull hermes3-8b
# 确认模型列表
ollama list
# 测试运行
ollama run hermes3-8b "你好"Step 3:获取 Ollama API 地址
bash
# Ollama 默认地址
http://localhost:11434注意:如果需要其他机器访问,配置环境变量:
bash
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0Step 4:Ubuntu 中安装 Hermes
在 Ubuntu 虚拟机中运行:
bash
# 方式一:脚本安装(推荐)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
# 方式二:手动安装
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git
cd hermes-agent
pip install -r requirements.txtStep 5:配置对接 Ollama
编辑 Hermes 配置文件:
yaml
# config.yaml 或 .env
llm:
provider: ollama
api_base: http://your-windows-ip:11434
model: hermes3-8b
api_key: "ollama" # Ollama 不需要真实 key获取 Windows IP:
bash
# 在 Windows CMD 中
ipconfig
# 找到 IPv4 地址,例如:192.168.1.100Step 6:启动 Hermes
bash
# 启动
hermes start
# 或带配置启动
hermes start --config /path/to/config.yamlStep 7:验证部署
bash
# 检查状态
hermes status
# 测试对话
hermes chat "你好"常见问题与避坑
问题一:模型加载失败
原因:Ollama 服务未启动
解决:
bash
# Windows 中启动 Ollama
ollama serve
# 确认端口
netstat -an | grep 11434问题二:无法连接 Windows Ollama
原因:防火墙阻止 / IP 配置错误
解决:
bash
# Windows 防火墙开放端口
netsh advfirewall firewall add rule name="Ollama" dir=in action=allow protocol=tcp localport=11434
# 或临时关闭防火墙测试问题三:上下文长度不足
原因:模型不支持 64k 上下文
解决:
- 使用 hermes3-8b 或更大模型
- 检查 Ollama 模型配置
问题四:Docker 镜像拉取失败
原因:镜像源问题
解决:
bash
# 配置 Docker 镜像加速
# /etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": ["https://mirror.cc.tenant.tencentyun.com"]
}关键配置参数汇总
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| provider | 模型提供商 | ollama |
| api_base | Ollama API 地址 | http://192.168.1.100:11434 |
| model | 模型名称 | hermes3-8b |
| api_key | API 密钥 | ollama(固定值) |
| context_length | 上下文长度 | 65536(64k) |
进阶配置
配置多个模型
yaml
llm:
default: hermes3-8b
models:
- name: hermes3-8b
provider: ollama
api_base: http://localhost:11434
- name: llama3
provider: ollama
api_base: http://localhost:11434配置技能
bash
# 安装技能
hermes skill install coding
hermes skill install research
# 列出已安装技能
hermes skill list一句话总结
Hermes 本地部署 = Ollama 跑模型 + Ubuntu 装 Hermes + 配置对接。
推荐配置:Windows 11 + Ollama + hermes3-8b + Ubuntu 24.04 虚拟机。
避坑要点:
- Ollama 服务要启动
- 防火墙要开放
- 模型要支持 64k 上下文
- 脚本安装最简单
