大模型+智能家居解决方案--小米MiLoco部署

一、Miloco简介

小米推出了首个“大模型+智能家居”解决方案Xiaomi Miloco，全称为 Xiaomi Local Copilot（小米本地协同智能助手）。

https://gitee.com/xiaomi-miloco/xiaomi-miloco

1、GitHub地址

https://github.com/XiaoMi/xiaomi-miloco

Miloco以米家摄像头为视觉信息源，以自研大语言模型MiMo-VL-Miloco-7B为核心，连接家中所有物联网（IoT）设备，框架面向所有人开源。MiMo-VL-Miloco-7B模型基于小米4月发布的MiMo模型调优而来，“天才少女”罗福莉最近加入的正是MiMo模型团队。

这很可能是智能家居的“ChatGPT时刻”，小米AIoT平台截至今年6月已连接的IoT设备数（不含智能手机、平板及笔记本计算机）达9.89亿台，数以亿计的米家摄像头、小爱音箱、台灯等设备都有望用上大模型。

从小米公布的Miloco页面来看，页面主视觉是一个类似于ChatGPT的聊天框，聊天框的左侧具有智能家居设备的导航栏，包括AI中心、模型管理、MCP服务、设备管理等选项；“相机设备”独立成一栏，陈列了一些智能摄像头记录的视频。

2、关键特性

1. 交互新范式：基于大模型的开发范式，通过自然语言交互就可以完成规则设置、设备的复杂指令控制。
2. 视觉数据新用途：以摄像头数据流作为感知信息源，使用大模型将视觉数据包含的各种家庭场景事件解析出来，用于回复用户 Query。
3. 端侧大模型：将家庭场景任务拆分规划+视觉理解两个阶段，提供小米自研端侧模型，实现端侧视频理解，保障家庭隐私安全。
4. 米家生态：打通米家生态，支持米家设备、米家场景的获取与执行，支持自定义内容发送米家通知。

Miloco还通过标准化的MCP协议封装，实现米家生态与全球最大开源智能家居社区Home Assistant生态的打通，同时开放支持第三方IoT平台接入。

从项目公布的软硬件要求来看，部署Miloco硬件要求不高，仅需要硬件搭载x64架构，图形处理器在英伟达30系列及以上，存储要在16GB及以上即可。

▲Miloco部署的软硬件需求

据悉，Miloco的全屋智能差异化体验，依托于Xiaomi MiMo-VL-Miloco-7B端侧视觉语言大模型与“硬件-能力-应用-用户”四层完整架构的支撑。

3、Miloco的四层架构

二、快速开始

1、系统要求

• 硬件要求

CPU: x64 架构 显卡: NVIDIA 30系及以上显卡，显存 8GB 及以上（最低），建议 12GB 及以上 存储: 建议 20GB 及以上可用空间（用于本地模型存储）

• 软件要求

操作系统: - Linux: x64 架构，建议 Ubuntu 22.04 及以上 LTS 版本 - Windows: x64 架构，建议 Windows 10 及以上版本，要求支持 WSL2 - macOS: 暂不支持 Docker: 20.10 及以上版本，需要支持 docker compose NVIDIA 驱动: 支持 CUDA 的 NVIDIA 驱动 NVIDIA Container Toolkit: 用于Docker GPU支持

2、安装依赖环境

注意: 请确保您的系统满足上述硬件和软件要求。windows 系统需要进入 wsl 环境。

（1）WSL安装与配置

https://gitee.com/xiaomi-miloco/xiaomi-miloco/blob/main/docs/environment-setup-windows_zh-Hans.md

系统要求： Windows11 22H2 及以上版本 + WSL2

在系统中搜索然后打开控制面板，点击程序>启动或关闭 Windows 功能，然后勾选 Hyper-V 和适用于 Linux 的 Windows 子系统，点击确定，等待系统安装更新后重启

安装 WSL

在系统中搜素终端然后打开，输入wsl --install，等待 WSL 安装完成；如果已经安装，可以使用wsl --update更新到最新版本

下载 WSL2 Linux 发行版

打开 Windows 自带的应用商店，搜索 Ubuntu ，然后下载 Ubuntu24.04.1 LTS

在 Windows 终端可使用wsl --list --online查看在线的发行版，然后输入wsl --install -d Ubuntu-24.04安装

使用 WSL2

在应用商店下载完成后，可以点击打开按钮，然后按照提示输入用户名和密码，完成初始化

在终端输入wsl -d Ubuntu-24.04，然后按照提示输入用户名和密码，完成初始化

（2）WSL常用操作

# 启动默认发行版

wsl

# 退出当前发行版

exit # 或 logout

# 列出所有发行版（含状态）

wsl --list --verbose # 简写 wsl -l -v#

查看详细信息

wsl --status

# 设置默认启动发行版

wsl --set-default Ubuntu-22.04

# 卸载指定发行版（数据丢失）

wsl --unregister Ubuntu-20.04

# 查看WSL2的IP地址

ip addr show eth0 | grep 'inet\b' | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1

# 关闭所有WSL实例

wsl --shutdown

# 运行特定发行版命令 wsl -d Ubuntu-22.04 -e bash -c "echo Hello"

#重启版本

wsl --terminate <DistributionName>

wsl --distribution <DistributionName>

网络模式配置

在系统中搜索 WSL Setting ，点击网络，然后将网络模式修改为 Mirrored ，修改完成后，需要使用wsl --shutdown停止子系统，然后重新运行wsl -d Ubuntu-24.04进入子系统，输入ip a查看子系统网络配置是否和宿主机器一致。

设置为 Mirrored 模式后，需要配置 Hyper-V 防火墙，允许入站连接。

在 PowerShell 窗口中以管理员权限运行以下命令，以配置 Hyper-V 防火墙设置，使其允许入站连接：

Set-NetFirewallHyperVVMSetting -Name '{40E0AC32-46A5-438A-A0B2-2B479E8F2E90}' -DefaultInboundAction Allow # 使用下述命令获取WSL防火墙策略 Get-NetFirewallHyperVVMSetting -PolicyStore ActiveStore -Name '{40E0AC32-46A5-438A-A0B2-2B479E8F2E90}' # DefaultInboundAction和DefaultOutboundAction为Allow即可: # Name : {40E0AC32-46A5-438A-A0B2-2B479E8F2E90} # Enabled : True # DefaultInboundAction : Allow # DefaultOutboundAction : Allow # LoopbackEnabled : True # AllowHostPolicyMerge : True

（3）Docker环境

使用官方脚本安装（ WSL2 中官方推荐 Docker Desktop 安装，可以忽略提示，采用下述命令直接安装）

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker # 中国国内用户可以指定Aliyun源安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

可将当前用户加入 docker 组，从而可以直接使用 docker 命令：

sudo usermod -aG docker $USER

添加完成后，需要重新登录，以使用户组更改生效。 使用命令docker --version验证是否安装成功。

（4）显卡驱动及开发工具（任选一个）

# 25-11-1更新 # 安装CUDA Toolkit（推荐安装） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt install nvidia-cuda-toolkit # 安装NVIDIA Driver sudo apt-get -y install cuda-drivers

# 25-11-1更新 # 配置下载源 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y --no-install-recommends curl gnupg2 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update export NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION=1.18.0-1 sudo apt-get install -y \ nvidia-container-toolkit=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \ nvidia-container-toolkit-base=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \ libnvidia-container-tools=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \ libnvidia-container1=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION}

3、环境验证

（1）验证 Docker

使用hello-world镜像验证 Docker 是否安装成功，如果显示Hello from Docker!则表示安装成功。

docker run hello-world # 验证完成后，可移除镜像 docker rmi hello-world

（2）验证 NVIDIA 显卡驱动

使用命令nvidia-smi验证 NVIDIA Driver 是否安装成功，如果显示显卡驱动和 CUDA 工具包信息，则表示安装成功。

使用命令nvcc --version验证 NVIDIA CUDA Toolkit 是否安装成功，如果安装成功，会显示版本信息。

（3）验证 NVIDIA Container Toolkit

使用下述命令验证 NVIDIA Container Toolkit 是否安装成功，如果显示显卡驱动和 CUDA 工具包信息，则表示安装成功。

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # 验证完成后，可移除镜像 docker rmi nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04

4、miloco安装与启动

下载源码后，执行一键安装脚本

git clone https://github.com/XiaoMi/xiaomi-miloco.git bash scripts/install.sh

miloco安装运行界面：

选择 “1. Quick Install”

选择下载路径：国内推荐 Xiaomi FDS

安装完成提示：

启动服务：

运行服务后的系统运行时状态：

5、前端访问服务

通过https://<your ip>:8000访问服务，如果是本机访问， IP 为127.0.0.1；

📄NOTICE:

• 请使用 https 访问，而不是 http
• Windows 下，在 Windows 中可以尝试直接访问 WSL 的 IP 地址，如 https://<wsl ip>:8000
• macOS 环境下，如果网络模式配置为桥接模式，访问时请使用 Docker 所在虚拟机的 IP。

6、miloco使用

miloco前端管理界面：

设置后端使用的模型：

设置规则：

主界面里可以自动生成，也可以在规则管理里手动添加。这里使用的是手动添加。

注意：

添加规则前，需要在米家APP里测试相关控制设备的有效性。

添加规则时，一定要在设置控制选项点击“测试”按钮，生成有效的米家控制指令，有时AI模型调用生成指令有问题，多测试几遍。

如果设置的规则执行有问题，可以在日志管理查看相关执行日志。