AI 无法加载
AI 服务是与代理分开的进程，有它自己的失败方式。请按这份清单往下走——顺序反映了每一条最终成为答案的 频率。
1. AI 服务真的在运行吗？
代理和 AI 服务是两回事。代理可以在线并正常提供文件，而 AI 服务从未启动过。
在配置器的 AI Hub 里，或在浏览器的 AI 界面里启动它。状态会说明你看到的是「已停止」「正在启动」 「正在载入权重」还是「在线」——载入权重不是卡住了，那是正在干活。
AiAutoStart 决定服务是否随代理一起启动；默认是关闭的。
2. 模型下载了吗？
选中一个模型不等于下载了它。面板会直说「Model not downloaded」，而解决办法就是一个按钮。
下载动辄数 GB，落到设备上，而不是你的浏览器里。取消或中断的下载不会留下任何可用的东西——重新 开始即可。
3. 内存够吗？
这是最常见的真实故障，而且配置器会事先警告：「模型需要约 7 GB，只有 4 GB 可用」。
经验值：
- 10 亿到 20 亿参数的模型需要空出两三个 GB。
- 70 亿到 80 亿的需要八个以上。
- 载入一个专用模型会在此之上再加，只要它还载着。
内存吃紧时机器开始使用交换空间，症状不是一条干净的错误：服务不再响应，状态检查超时，AI 看起来 「关着」，而磁盘在响。如果你看到的是这种情形，请换一个更小的模型，而不是继续等。
在内存小于 8 GB 的 Raspberry Pi 上，请用 --no-ai 安装，并且根本不要在那里跑模型。
4. Python 依赖装好了吗？
第一次启动 AI 会安装它们，并显示进度窗口。如果那一步失败了——没网、没磁盘空间、没有 Python——服务 就起不来。
- Windows，安装版 —— 自带一份私有 Python，所以这种情况少见。
- Windows，便携版 —— Python 由你自己安装，然后运行
setup_ai.bat；参见 在 Windows 上免安装运行 Filemote。 - Linux/macOS —— 由安装脚本处理，除非你传了
--no-ai。
在 AI Hub 里，向导的 Environment 步骤可以按需重跑这项检查。
5. 8765 端口是不是被别的程序占了？
AI 服务在本机的 8765 端口上监听。如果另一个程序占着这个端口，服务就无法绑定，会在启动时失败。
一件相关、也值得知道的事，因为它有一阵子看起来像 bug：配置器和代理可能同时持有同一个 AI 服务。曾有 一个版本，Stop 只结束了窗口持有的那个句柄，于是由另一侧启动的服务活了下来，而状态轮询又把它带 回来——AI 看上去像是自己启动的。这已经修好；细节见 AI Hub。
6. 它到底是不是一个聊天模型？
模型库里的模型并非都会对话。配置器在载入前会校验，并直说：找不到，或者「不适合聊天」。受限访问的
模型还需要 Hugging Face 令牌，安装脚本用 --hf-token 接收它。
有明确含义的症状
| 你看到的 | 通常意味着 |
|---|---|
| 聊天说代理未加载 | 服务在跑，但没有载入模型 |
| 第一条回答很慢，之后很快 | 正常：权重正在载入内存 |
| 空回复 | 触到回复长度上限——AiMaxNewTokens |
| 状态超时、机器发卡 | 交换空间：模型对这台机器太大 |
| 知识库有计数却没有可用控件 | 服务已停止；数字来自磁盘 |
如果都不是
AI 服务保有自己的日志，与代理的分开——参见查看日志。AI Hub 也会实时显示 启动错误，这通常比翻文件更快。
更新于 2026-08-06