ติดตั้งฉบับเต็มบน DGX Spark / MSI EdgeXpert Install the full stack on the DGX Spark / MSI EdgeXpert

ฮาร์ดแวร์ที่รองรับSupported hardware

• NVIDIA DGX Spark — GB10 · 128 GB unified memory · ~฿145,000~฿145,000
• MSI EdgeXpert (MS-C931) — เหมือนกับ DGX Sparksame as DGX Spark
• หรือเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA GPU อื่น ที่มี VRAM ≥ 32 GBOr other NVIDIA GPU server with ≥ 32 GB VRAM

บริการที่จะรันบนเครื่องServices running on the box

รองรับผู้ใช้กี่คนConcurrent users

• Chatbot: ~30–50 คนพร้อมกันChatbot: ~30–50 concurrent
• Avatar ติวเตอร์พูดได้: ~5–10 เซสชันพร้อมกันTalking avatar tutor: ~5–10 simultaneous sessions
• สร้างภาพ ComfyUI: ~2–4 งานคู่ขนานComfyUI image-gen: ~2–4 parallel jobs
• รวมแล้วเหมาะกับโรงเรียน 200–1,000 นักเรียน + ครูประมาณ 30 คน ใช้สลับกันตลอดวันSuitable for schools of 200–1,000 students + ~30 teachers using throughout the day

ขั้นตอนการติดตั้งInstall steps

เครื่อง DGX Spark / EdgeXpert มาพร้อม Ubuntu และ Docker ติดตั้งอยู่แล้ว — เราใช้ Docker Compose เพื่อรันทุกบริการพร้อมกัน DGX Spark / EdgeXpert ships with Ubuntu and Docker pre-installed. We use Docker Compose to bring up all services together.

1. SSH เข้าเครื่องSSH into the box

   ssh admin@krueng-spark.local

   เปลี่ยน admin และ krueng-spark.local ตามที่ตั้งไว้ในเครือข่ายโรงเรียนReplace admin and krueng-spark.local with the credentials and hostname set up on your school network.

2. ดึง docker-compose.yml ของ Krueng AIPull the Krueng AI compose file

   mkdir -p ~/krueng && cd ~/krueng
   curl -O https://krueng.ai/install/docker-compose.yml
   curl -O https://krueng.ai/install/.env.example
   cp .env.example .env

   แก้ไข .env เพื่อตั้งโดเมนภายใน, รหัสผ่านผู้ดูแล, และเลือกโมเดล (qwen2.5:14b / typhoon-12b)Edit .env to set the internal domain, admin password, and pick the LLM (qwen2.5:14b / typhoon-12b).

3. ดึง Docker images ทั้งหมด (~23 GB)Pull all Docker images (~23 GB)

   docker compose pull

   ครั้งแรกใช้เวลา ~15-30 นาที ขึ้นกับความเร็วอินเทอร์เน็ต — หลังจากนี้ไม่ต้องดาวน์โหลดอีกFirst time takes ~15-30 min depending on internet speed. After this you won't need to download again.

4. เริ่มรันทุกบริการBring up all services

   docker compose up -d

   ดูสถานะ:Check status:

   docker compose ps

   ทุก service ควรเป็น Up ในไม่กี่นาที (Wav2Lip ใช้เวลานานสุด ~2-3 นาที)Every service should be Up within a few minutes (Wav2Lip is the slowest at ~2-3 min).

5. ตั้งค่าเครือข่ายโรงเรียนConfigure school network access

   ตั้ง DNS ใน router ของโรงเรียนให้ ai.school.local ชี้มาที่ IP ของเครื่อง — นักเรียนเข้าจากมือถือผ่าน Wi-Fi โรงเรียนได้Point a DNS record (e.g. ai.school.local) on the school router at the box's IP — students reach all services from their phones over school Wi-Fi.

   พอร์ตที่บริการรัน (ภายในเครือข่ายโรงเรียน):Ports each service listens on (internal school network):

   80 / 443
   เว็บโรงเรียนschool portal

   3000
   Open WebUI

   7860
   ComfyUI

   7861
   Avatar ติวเตอร์Avatar tutor

   11434
   Ollama API

   8080
   AI ออฟฟิศAI office

6. ดัชนีเอกสารของโรงเรียนIndex school documents

   วางเอกสาร (PDF, Word, txt) ในโฟลเดอร์ ~/krueng/docs/ แล้วรัน:Drop school documents (PDF, Word, txt) into ~/krueng/docs/ and run:

   docker compose exec rag-indexer python /app/reindex.py

   เพิ่มเอกสารใหม่: วางในโฟลเดอร์เดิม แล้วรัน reindex อีกครั้งAdding new documents later: drop them in the same folder and run reindex again.

7. ตั้ง backup รายสัปดาห์Set up weekly backups

   สำคัญ: ฐานความรู้ของโรงเรียนคือทรัพย์สิน — สำรองข้อมูลออกไปยังเครื่อง NAS หรือไดรฟ์ภายนอกImportant: the school's knowledge base is an asset — back it up to a NAS or external drive.

   sudo cp ~/krueng/install/krueng-backup.sh /etc/cron.weekly/
   sudo chmod +x /etc/cron.weekly/krueng-backup.sh