{ "componentChunkName": "component---src-templates-issues-tsx", "path": "/issues/261", "result": {"data":{"issuesJson":{"id":"4c16b597-f47b-54a4-a16f-d703fb4fe370","title":"weibaohui/k8m: 一款 AI 驱动的 Kubernetes Dashboard 轻量级控制台工具，专为简化集群管理设计。","number":261,"bodyHTML":"
\n



\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Reposweibaohui/k8m
Views\"views\"
Stars\"stars\"
Forks\"forks\"
License\"license\"
UpdatedAt\"last-commit\"
CreatedAt\"create-at\"
\n\n

\"\"

\n\n
\n
\n

K8M

\n
\n

English | 中文

\n

\"k8m\"

\n

\"Alt\"

\n

k8m 是一款AI驱动的 Mini Kubernetes AI Dashboard 轻量级控制台工具，专为简化集群管理设计。它基于 AMIS 构建，并通过
\nkom 作为 Kubernetes API 客户端，k8m 内置了
\nQwen2.5-Coder-7B，支持deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型
\n模型交互能力，同时支持接入您自己的私有化大模型（包括ollama）。

\n

演示DEMO

\n

DEMO
\n用户名密码 demo/demo

\n

文档

\n\n

主要特点

\n\n

k8m 的设计理念是“AI驱动，轻便高效，化繁为简”，它帮助开发者和运维人员快速上手，轻松管理 Kubernetes 集群。

\n

\"\"

\n

运行

\n
    \n
  1. 下载：从 GitHub release 下载最新版本。
    2. \n
  2. 运行：使用 ./k8m 命令启动,访问http://127.0.0.1:3618。
    3. \n
  3. 登录用户名密码：\n\n
    4. \n
  4. 参数：
    5. \n
\n
Usage of ./k8m:\n      --enable-temp-admin                是否启用临时管理员账户配置，默认关闭\n      --admin-password string            管理员密码，启用临时管理员账户配置后生效 \n      --admin-username string            管理员用户名，启用临时管理员账户配置后生效\n      --any-select                       是否开启任意选择划词解释，默认开启 (default true)\n      --print-config                     是否打印配置信息 (default false)\n  -k, --chatgpt-key string               大模型的自定义API Key (default \"sk-xxxxxxx\")\n  -m, --chatgpt-model string             大模型的自定义模型名称 (default \"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct\")\n  -u, --chatgpt-url string               大模型的自定义API URL (default \"https://api.siliconflow.cn/v1\")\n      --connect-cluster                  启动集群是是否自动连接现有集群，默认关闭\n  -d, --debug                            调试模式\n      --enable-ai                        是否启用AI功能，默认开启 (default true)\n      --in-cluster                       是否自动注册纳管宿主集群，默认启用\n      --jwt-token-secret string          登录后生成JWT token 使用的Secret (default \"your-secret-key\")\n  -c, --kubeconfig string                kubeconfig文件路径 (default \"/root/.kube/config\")\n      --kubectl-shell-image string       Kubectl Shell 镜像。默认为 bitnami/kubectl:latest，必须包含kubectl命令 (default \"bitnami/kubectl:latest\")\n      --log-v int                        klog的日志级别klog.V(2) (default 2)\n      --login-type string                登录方式，password, oauth, token等,default is password (default \"password\")\n      --image-pull-timeout               Node Shell、Kubectl Shell 镜像拉取超时时间。默认为 30 秒\n      --node-shell-image string          NodeShell 镜像。 默认为 alpine:latest，必须包含`nsenter`命令 (default \"alpine:latest\")\n  -p, --port int                         监听端口 (default 3618)\n      --sqlite-path string               sqlite数据库文件路径， (default \"./data/k8m.db\")\n      --use-builtin-model                是否使用内置大模型参数，默认开启 (default true)\n  -v, --v Level                          klog的日志级别 (default 2)
\n

也可以直接通过docker-compose(推荐)启动：

\n
services:\n  k8m:\n    container_name: k8m\n    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/minik8m/k8m\n    restart: always\n    ports:\n      - \"3618:3618\"\n    environment:\n      TZ: Asia/Shanghai\n    volumes:\n      - ./data:/app/data
\n

启动之后，访问3618端口，默认用户：k8m，默认密码k8m。
\n如需自定义大模型参数、配置私有化大模型，请参考文档。
\n如果你想通过在线环境快速拉起体验，可以访问：k8m
\n，FORK仓库之后，拉起体验。

\n

ChatGPT 配置指南

\n

内置GPT

\n

从v0.0.8版本开始，将内置GPT，无需配置。
\n如果您需要使用自己的GPT，请参考以下文档。

\n\n

ChatGPT 状态调试

\n

如果设置参数后，依然没有效果，请尝试使用./k8m -v 6获取更多的调试信息。
\n会输出以下信息，通过查看日志，确认是否启用ChatGPT。

\n
ChatGPT 开启状态:true\nChatGPT 启用 key:sk-hl**********************************************, url:https: // api.siliconflow.cn/v1\nChatGPT 使用环境变量中设置的模型:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruc
\n

ChatGPT 账户

\n

本项目集成了github.com/sashabaranov/go-openaiSDK。
\n国内访问推荐使用硅基流动的服务。
\n登录后，在https://cloud.siliconflow.cn/account/ak创建API_KEY

\n

k8m 支持环境变量设置

\n

以下是k8m支持的环境变量设置参数及其作用的表格：

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
环境变量默认值说明
PORT3618监听的端口号
KUBECONFIG~/.kube/configkubeconfig 文件路径 ，会自动扫描识别同级目录下所有的配置文件
ENABLE_AI\"true\"开启AI功能，默认开启
USE_BUILTIN_MODEL\"true\"使用内置大模型参数，默认开启
OPENAI_API_KEY\"\"自定义 大模型的 API Key
OPENAI_API_URL\"\"自定义 大模型的 API URL
OPENAI_MODELQwen/Qwen2.5-7B-Instruct自定义 大模型的默认模型名称，如需DeepSeek，请设置为deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ANY_SELECT\"true\"是否开启任意选择划词解释，默认开启 (default true)
LOGIN_TYPE\"password\"登录方式（如 password, oauth, token）
ENABLE_TEMP_ADMIN\"false\"是否启用临时管理员账户配置，默认关闭。初次登录、忘记密码时使用
ADMIN_USERNAME``管理员用户名 ，启用临时管理员账户配置后生效
ADMIN_PASSWORD``管理员密码，启用临时管理员账户配置后生效
DEBUG\"false\"是否开启 debug 模式
LOG_V\"2\"log输出日志，同klog用法
JWT_TOKEN_SECRET\"your-secret-key\"用于 JWT Token 生成的密钥
KUBECTL_SHELL_IMAGEbitnami/kubectl:latestkubectl shell 镜像地址
NODE_SHELL_IMAGEalpine:latestNode shell 镜像地址
IMAGE_PULL_TIMEOUT30Node shell、kubectl shell 镜像地址拉取超时时间。默认30秒。
SQLITE_PATH./data/k8m.db持久化数据库地址，默认sqlite数据库，文件地址./data/k8m.db
CONNECT_CLUSTER\"false\"启动程序后，是否自动连接发现的集群，默认关闭
IN_CLUSTER\"true\"是否自动注册纳管宿主集群，默认启用
PRINT_CONFIG\"false\"是否打印配置信息
\n

这些环境变量可以通过在运行应用程序时设置，例如：

\n
export PORT=8080\nexport OPENAI_API_KEY=\"your-api-key\"\nexport GIN_MODE=\"release\"\n./k8m
\n

注意：环境变量会被启动参数覆盖。

\n

容器化k8s集群方式运行

\n

使用KinD、MiniKube
\n安装一个小型k8s集群

\n

KinD方式

\n\n
brew install kind\n
\n\n
kind create cluster --name k8sgpt-demo\n
\n

将k8m部署到集群中体验

\n

安装脚本

\n
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/weibaohui/k8m/refs/heads/main/deploy/k8m.yaml\n
\n\n

修改配置

\n

首选建议通过修改环境变量方式进行修改。 例如增加deploy.yaml中的env参数

\n

HELP & SUPPORT

\n

如果你有任何进一步的问题或需要额外的帮助，请随时与我联系！

\n

特别鸣谢

\n

zhaomingcheng01：提出了诸多非常高质量的建议，为k8m的易用好用做出了卓越贡献~

\n

La0jin:提供在线资源及维护，极大提升了k8m的展示效果

\n

eryajf:为我们提供了非常好用的github actions，为k8m增加了自动化的发版、构建、发布等功能

\n

联系我

\n

微信（大罗马的太阳） 搜索ID：daluomadetaiyang,备注k8m。
\n
\"Image\"

\n

微信群

\n

\"输入图片说明\"

","updatedAt":"2025-05-21T16:04:15Z","upvoteCount":null,"author":{"login":"eryajf","avatarUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/33259379?u=e4a4090a38ac2473aaed4ef9945233636776c6c3&v=4","url":"https://github.com/eryajf"},"category":null,"labels":{"edges":[{"node":{"name":"更多","color":"25B472"}},{"node":{"name":"K8S-Cluster-Manage","color":"249bda"}},{"node":{"name":"weibaohui","color":"2e8bb3"}}]},"comments":{"edges":[]}}},"pageContext":{"number":261,"previous":{"title":"k8gb-io/k8gb: Kubernetes 的完全开源、云原生、全局负载均衡解决方案","number":260},"next":{"title":"ben1234560/k8s_PaaS: 基于Kubernetes一步步部署成PaaS/DevOps的教程文档","number":262}}}, "staticQueryHashes": ["151096407","2861350382"]}