15 分钟跑通
三条路，按你手里有什么选。终点都一样：一个能对着说话的数字人网页，加一个管理它的控制台。
| 你有什么 | 走哪条 | 耗时 |
|---|---|---|
| 只有一台笔记本 | 路线 C：无显卡，推理走云端 | 15 分钟 |
| 一台带 NVIDIA 显卡（6GB 以上）和 Docker 的 Linux 机器 | 路线 B：Docker Compose | 20–30 分钟 |
| AutoDL / UCloud 的 GPU 实例 | 云镜像 | 镜像发布后 5 分钟 |
第一天不花钱：默认语音是 EdgeTTS（免费、只用 CPU、需要能访问外网）。之后在控制台切 Qwen3-TTS 或云端 key，不用重启。见 TTS 三档。
各部分跑在哪
浏览器 ──WebRTC──▶ cored（Go 实时核心 + 管理控制台）
├─ 数字人引擎 worker（GPU：wav2lipLS / FlashHead / MuseTalk）← 可远程
├─ ASR worker（SenseVoice，约 1.4GB 显存） ← 可远程
├─ TTS（默认 EdgeTTS · Qwen3-TTS · 云端） ← HTTP，随处
├─ LLM（ollama · vLLM · 任何 OpenAI 兼容接口） ← HTTP，随处
└─ Postgres（控制台、知识库、频道）真正需要显卡的只有数字人引擎。其它都是 HTTP 端点，指到哪都行。
路线 B：Docker Compose（有显卡）
前置：Docker 25+ 与 Compose v2、NVIDIA 驱动、nvidia-container-toolkit 并启用 CDI：
bash
sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml
docker run --rm --device nvidia.com/gpu=0 ubuntu:22.04 nvidia-smi -L # 应列出一张卡1. 克隆并配置
bash
git clone https://github.com/honwee/mynah.git && cd mynah/deploy/compose
cp .env.example .env
$EDITOR .env # 填 PL_MODELS_DIR（模型目录）、AVATAR_GPU、端口.env 里的文件路径故意没有默认值。漏填一个，docker compose up 会直接停下并点名，而不是悄悄建一堆空目录。
2. 准备模型
首启向导会检测缺什么并一键安装，下载走镜像（默认对国内网络友好；海外设 HF_ENDPOINT=https://huggingface.co）：
bash
python3 ../setup/helper.py # → http://127.0.0.1:9500，每个组件点「一键安装」也可以直接跑脚本，例如最轻引擎 bash ../setup/wav2lipls.sh。
3. 启动
bash
docker compose up -d --build
docker compose logs -f cored # 等到出现 "worker healthy"打开 https://<host>:8455/（开发栈），点 开始对话。麦克风要求安全来源，所以页面是 HTTPS，首次是自签证书；点「继续访问」，或把正式证书放进 tls/（见部署）。
4. 登录控制台
控制台在管理端口（生产栈 https://<host>:9443/）。初始管理员密码只在 cored 日志里打印一次：
bash
docker compose logs cored | grep "initial admin"首次登录会强制改密。
路线 C：无显卡
cored 和控制台放在任何机器上，重的部分指到别处：
| 组件 | 可以放哪 | 配置 |
|---|---|---|
| 数字人引擎 | 按小时租的 GPU 机器 | AVATAR_ADDR=host:port |
| LLM | 任何 OpenAI 兼容接口 | LLM_URL、LLM_MODEL、LLM_KEY |
| TTS | EdgeTTS（免费）或任何 /v1/audio/speech 服务 | TTS_URL、VOICE |
| ASR | 远程 SenseVoice worker，或改用 Qwen 云端对话大脑（它自带识别） | ASR_ADDR 或 控制台 → 对话大脑 |
数字人引擎是唯一必须有 GPU 的部分，因为嘴是它画的。最省事的来源是一台跑着云镜像的 AutoDL / UCloud 实例，把它的 host:port 填进 AVATAR_ADDR。
bash
cd deploy/compose
cp .env.example .env
# AVATAR_ADDR=1.2.3.4:9420 LLM_URL=https://api.example.com/v1 LLM_KEY=sk-... TTS_URL=http://127.0.0.1:8091
docker compose up -d --no-deps cored tts-edge