探索AI+k8s：如何使用Deepseek大模型增强k8s-dashboard

2025-04-16 03:25

一、导读 Kubernetes（简称K8s）的普及让开发和运维工作变得更加高效，但它的复杂性却让许多人在使用时面临挑战。从网络配置到故障排查，每一步都需要深入的技术积累。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，借助智能工具，我们可以将许多复杂问题简单化。

一、导读

Kubernetes（简称K8s）的普及让开发和运维工作变得更加高效，但它的复杂性却让许多人在使用时面临挑战。从网络配置到故障排查，每一步都需要深入的技术积累。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，借助智能工具，我们可以将许多复杂问题简单化。

本文将向您介绍一款将 AI 助手与 Kubernetes 管理相结合的轻量级工具——k8m。它将如何帮助开发者和运维人员高效管理集群资源，优化工作流程，让繁琐的 Kubernetes 操作变得更加轻松快捷？

二、k8m介绍

k8m 是一款集 AI 与 Kubernetes 于一体的轻量级控制台工具，专为简化集群管理设计。基于 AMIS 构建，并通过 kom 作为 Kubernetes API 客户端，k8m 内置了 Qwen2.5-Coder-7B 模型交互能力，同时支持接入您自己的私有化大模型，比如deepseek模型。

三、安装和运行

3.1 ChatGPT 配置指南

内置****GPT

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

环境变量配置

需要设置环境变量，以启用ChatGPT。

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export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXX"export OPENAI_API_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"
export OPENAI_MODEL="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

ChatGPT 状态调试

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。会输出以下信息，通过查看日志，确认是否启用ChatGPT。

复制

ChatGPT 开启状态:true
ChatGPT 启用 key:sk-hl**********************************************, url:https: // api.siliconflow.cn/v1ChatGPT 使用环境变量中设置的模型:Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruc

ChatGPT 账户

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

3.2 二进制部署

下载从 GitHub 获取最新版本。

项目地址:https://github.com/weibaohui/k8m/

运行在终端中运行以下命令启动服务，并通过浏览器访问：

复制

./k8m
Usage of ./k8m:
      --admin-password string            管理员密码 (default "123456")
      --admin-username string            管理员用户名 (default "admin")
  -k, --chatgpt-key string               大模型的自定义API Key (default "sk-xxxxxxx")
  -m, --chatgpt-model string             大模型的自定义模型名称 (default "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")
  -u, --chatgpt-url string               大模型的自定义API URL (default "https://api.siliconflow.cn/v1")
  -d, --debug                            调试模式
      --in-cluster                       是否自动注册纳管宿主集群，默认启用
      --jwt-token-secret string          登录后生成JWT token 使用的Secret (default "your-secret-key")
  -c, --kubeconfig string                kubeconfig文件路径 (default "/root/.kube/config")
      --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")
      --log-v int                        klog的日志级别klog.V(2) (default 2)
      --login-type string                登录方式，password, oauth, token等,default is password (default "password")
      --node-shell-image string          NodeShell 镜像。 默认为 alpine:latest，必须包含`nsenter`命令 (default "alpine:latest")
  -p, --port int                         监听端口 (default 3618)
      --sqlite-path string               sqlite数据库文件路径， (default "./data/k8m.db")
  -v, --v Level                          klog的日志级别 (default 2)

3.3 k8s中yaml部署

以下是k8m支持的环境变量设置参数及其作用的表格：

环境变量	默认值	说明
PORT	3618	监听的端口号
KUBECONFIG	~/.kube/config	kubeconfig 文件路径
OPENAI_API_KEY	""	大模型的 API Key
OPENAI_API_URL	""	大模型的 API URL
OPENAI_MODEL	Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct	大模型的默认模型名称，如需DeepSeek，请设置为deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
LOGIN_TYPE	"password"	登录方式（如 password, oauth, token）
ADMIN_USERNAME	"admin"	管理员用户名
ADMIN_PASSWORD	"123456"	管理员密码
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_IMAGE	bitnami/kubectl:latest	kubectl shell 镜像地址
NODE_SHELL_IMAGE	alpine:latest	Node shell 镜像地址
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
IN_CLUSTER	"true"	是否自动注册纳管宿主集群，默认启用

这些环境变量可以通过在运行应用程序时设置

注意：环境变量会被启动参数覆盖。

其中模型环境变量需要根据实际情况修改，yaml中的142,144,146行
yaml中的91行需要改成自己集群的sc名称，主要是为了做持久化数据用

复制

---
apiVersion:v1
kind:Namespace
metadata:
name:k8m
---
apiVersion:v1
kind:ServiceAccount
metadata:
labels:
    app:k8m
name:k8m
namespace:k8m
---
kind:Role
apiVersion:rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
labels:
    app:k8m
name:k8m
namespace:k8m
rules:
-verbs:
      -"*"
    apiGroups:
      -"*"
    resources:
      -"*"
---
kind:ClusterRole
apiVersion:rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
labels:
    app:k8m
name:k8m
rules:
-verbs:
      -"get"
      -"list"
      -"watch"
      -"pods/exec"
    apiGroups:
      -"*"
    resources:
      -"*"
-verbs:
      -"get"
      -"list"
      -"watch"
      -"pods/exec"
    nonResourceURLs:
      -"*"
---
apiVersion:rbac.authorization.k8s.io/v1
kind:RoleBinding
metadata:
labels:
    app:k8m
name:k8m
namespace:k8m
roleRef:
apiGroup:rbac.authorization.k8s.io
kind:Role
name:k8m
subjects:
-kind:ServiceAccount
    name:k8m
    namespace:k8m
---
apiVersion:rbac.authorization.k8s.io/v1
kind:ClusterRoleBinding
metadata:
name:k8m
roleRef:
apiGroup:rbac.authorization.k8s.io
kind:ClusterRole
name:k8m
subjects:
-kind:ServiceAccount
    name:k8m
    namespace:k8m
---
apiVersion:v1
kind:PersistentVolumeClaim
metadata:
name:k8m-pv-claim
namespace:k8m
labels:
    app.kubernetes.io/name:k8m
spec:
storageClassName:nfs-sc##这里需要改成自己集群的sc名称
accessModes:
    -ReadWriteMany
resources:
    requests:
      storage:10Gi
---
apiVersion:v1
kind:Service
metadata:
name:k8m-nodeport
namespace:k8m
labels:
    app:k8m
spec:
ports:
    -name:http-k8m
      protocol:TCP
      port:3618
      targetPort:3618
      nodePort:31999
selector:
    app:k8m
type:NodePort
---
apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:k8m
namespace:k8m
labels:
    app:k8m
spec:
replicas:1
selector:
    matchLabels:
      app:k8m
template:
    metadata:
      labels:
        app:k8m
    spec:
      containers:
        -name:k8m
          image:registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/minik8m/k8m:0.0.66
          env:
            -name:DEBUG
              value:"false"
            -name:LOG_V
              value:"6"
            -name:OPENAI_API_KEY
              value:"sk-xxxx"
            -name:OPENAI_API_URL
              value:"http://xxxxxxx/deepseek-14b"
            -name:OPENAI_MODEL
              value:"deepseek-14b"
            -name:KUBECTL_SHELL_IMAGE
              value:bitnami/kubectl:latest
            -name:NODE_SHELL_IMAGE
              value:alpine:latest
            -name:SQLITE_PATH
              value:/app/data/k8m.db
            -name:IN_CLUSTER
              value:"false"
          ports:
            -containerPort:3618
              protocol:TCP
              name:http-k8m
          imagePullPolicy:IfNotPresent
          volumeMounts:
            -name:kubepi-persistent-storage
              mountPath:/app/data
      restartPolicy:Always
      serviceAccountName:k8m
      volumes:
        -name:kubepi-persistent-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName:k8m-pv-claim

四、常用功能介绍

4.1 Yaml属性自动翻译

k8m 提供集成的 YAML 浏览、编辑和文档查看功能，支持自动翻译 YAML 属性。无论是查找字段含义还是确认配置细节，您都无需再费时费力地搜索，极大提高了工作效率。

img

4.2 Event信息AI问诊

在 Event 页面，k8m 内置了 AI 问诊功能，可智能分析异常事件，并提供详细的解释。点击事件前的“AI大脑”按钮，稍等片刻即可查看诊断结果，快速定位问题原因。

点击Event信息前面的“AI大脑”

img

稍等片刻，AI返回解读信息

img

4.3 错误日志AI问诊

日志分析是定位问题的重要环节，但面对大量报错信息，如何高效排查？k8m 支持 AI 日志诊断，帮助快速识别关键错误并生成解决建议。只需选中相关日志，点击 AI 问诊按钮，即可获得诊断报告。

当服务运行不正常的时候，可能第一件事就是来看日志。但是往往报错的日志一大堆，难以抓住头绪，这时候，要是AI能帮忙看看就好了～～～

首先进入Pod日志界面

img

点击查看日志

img

选中错误日志，在前面打勾，点击右面的AI问诊按钮

img

稍等片刻，AI诊断报告呈上，有没有感觉很酷～

4.4 AI智检

智检功能主要是引用了k8s_gpt工具中预置的规则使用大模型，进行集群的智能巡检，目前平台支持集群，节点，部署，有状态集，容器组，svc，ingress等多个资源对象的巡检

img

imgimg

4.5 运行命令自动生成

日常运维中，Pod 内命令操作不可避免。借助 AI，您只需输入需求描述，k8m 即可自动生成合适的命令供参考，减少查找时间，提高效率。

首先进入POD Shell中

img

在命令对话框，尝试输入一个段描述，比如查看存储容量，那么AI会自动返回df-h回来，如果你描述的信息越多，那么AI返回的命令也会更精确。当然也可以参考AI的命令，你自己再加工一下～

img

4.6 MCP工具支持

v0.0.66 更新，增加MCP支持

img

imgimg

4.7 集群纳管

k8m支持多集群管理，一个dashboard可以纳管多个集群，在界面进行切换，拿到快速访问集群资源的能力，目前纳管只支持kubeconfig文件来进行纳管，需要网络可通

img

可以在多集群菜单中点击切换，也可以在右上角切换集群

img

imgimg

4.8 用户权限管理

目前k8m中支持添加用户和用户组，给用户组赋予权限之后，整个用户组中的用户都有了对应的角色权限，现阶段权限是全局所有集群的，后续会细化到集群和命名空间，一共三种角色权限

集群****管理员：可以管理和操作所有集群资源，包括创建、修改、删除等操作。

集群****只读：仅可查看集群资源信息，无法进行修改操作。

平台管理员：可以管理平台配置、用户权限等系统级设置。

img

五、总结

k8m 作为一款结合 AI 和 Kubernetes 的工具，展现了其简洁高效的设计理念。从便捷的文件管理、日志诊断到智能化的 YAML 翻译和故障排查，k8m 凭借其直观的界面和 AI 支持，极大提升了 Kubernetes 的易用性和可操作性。

无论是需要快速查看集群状态，还是解决复杂的配置和运行问题，k8m 都能为开发者和运维团队提供可靠支持。同时，它兼容本地化大模型部署，有效解决了数据安全和访问效率问题，为企业提供更高的自主性。

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