前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做智能体或本地对话，常见做法是手动找 HuggingFace 仓库、用独立 CLI 下载 GGUF 或 MLX，再单独起 llama-server 或 mlxcel，最后在 profile 里填 OpenAI 兼容端点。步骤分散，镜像、代理和空闲释放在各工具里各管各的。下面介绍社区插件 dsh-open-model（维护者 yorelog），它把 搜索 → 下载 → 发现/注册 → 启动推理 → 空闲释放 收进一个 Host Bundle，并附带 Web 设置页与 open-model LLM 适配器。

这是什么¶

dsh-open-model 是 DSH 的本地开源模型中枢：在 Host 侧统一管理 Windows 上的 llama-server（GGUF）与 Apple Silicon 上的 mlxcel-server（MLX、safetensors），支持 HuggingFace、hf-mirror、ModelScope 等可配置端点，以及镜像与代理。当前版本 1.3.1（见仓库 package.json 与 SkillHub 目录页），要求 Node >= 20.11。

社区目录 SkillHub 与 GitHub 仓库相互独立，并非 DeepSeek / 幻方官方应用商店；安装前请自行阅读源码与许可证。

平台支持¶

插件不会在所有平台上猜测运行时路径，不支持的组合会在工具里明确报告。

核心功能¶

工具一览¶

Host 暴露 10 个与模型相关的工具（名称以 README 为准）：

已注册模型会以 id · 格式 · 量化 · 是否已加载 的清单进入系统提示词，无需额外工具往返即可让模型知道本地有哪些权重；会话语言为中文或英文时，工具结果、错误与空闲释放通知会跟随 locale 配置（auto/zh/en，默认 auto 跟会话）。

LLM 提供商与设置页¶

Host 通过 ctx.llm.registerAdapter() 注册名为 open-model 的 OpenAI 兼容提供商。已注册模型会出现在界面模型选择器 Open Model Hub 分组中，选中后可直接对话或跑 Agent，而不必每次手动调用 model_infer；首次使用时会自动加载，并将 llama-server 的 SSE 转为 Harness chunk 协议。

Web 端路径为 设置 → 开源模型中枢，含总览、模型（搜索/下载/扫描/注册/启停）、运行时安装与 设置 表单（搜索与下载、网络与镜像、推理与资源等）。状态与部分操作经同源 JSON 桥 POST /api/open-model/status、POST /api/open-model/tool 访问 Host，仅允许本插件白名单内的工具名。

配置要点¶

配置字段均可省略，经 Schemastery 或 Standard-Schema 校验；全部字段为 volatile，保存后立即作用于运行中的插件，不会仅因改配置而重启插件行或停掉已加载模型（修改 profile 里该行的普通选项仍会重启并 teardown 自有服务）。

常用项示例：

profile 片段示例（来自 README）：

- id: dsh-open-model
  name: 'dsh-open-model'
  config:
    idleTimeoutMs: 300000
    proxy:
      https: http://127.0.0.1:7890
    githubProxyPrefix: https://gh-proxy.com/
    modelscopeEndpoint: https://www.modelscope.ai

持久化目录包括 ${DSH_HOME}/model-hub/registry.json（注册表与运行时状态）、runtimes.json、downloads.json、state.json；插件安装的运行时位于 ${DSH_HOME}/runtimes/，默认下载根为 ${DSH_HOME}/models/。写入采用临时文件加 rename；注册表损坏时会回退为空并告警，不阻止插件加载。

安装与启用¶

方式一：社区目录。 打开 SkillHub 上的 yorelog/dsh-open-model，按页面说明把安装请求发给 DeepSeek Harness（例如：请安装 DSH 插件 yorelog/dsh-open-model），由 Harness 读取后端安装计划后执行。

方式二：本地 Bundle。 若已拿到插件目录（例如从 GitHub 发布或解压后的文件夹），README 给出的安装方式为：

plugin_manager install_bundle  target: <absolute path to this directory>

说明：安装以本地目录为 target，README 写明无额外 runtime 依赖。

安装后可用 Cordis 查询验证工具与配置 schema 是否就绪：

cordis_inspect_query  Service.Tool.listTools        # 10 个 model_* / runtime_* 工具
cordis_inspect_query  Config.listConfigs            # 本插件行的 schema

自测脚本（开发/本地验证）：在插件目录执行 node test/selftest.mjs。

典型用法¶

下面步骤与 README「快速上手」一致，可在设置页完成，也可在对话中让助手调用同名工具。

1. 搜索：设置 → 开源模型中枢 → 模型，输入如 qwen2.5 gguf，选择来源后搜索（或调用 model_search）。
2. 下载：在「文件过滤」中填写如 *Q4_K_M.gguf，只拉取需要的量化，再点下载。默认路径为 ${DSH_HOME}/models/<repoId>/<文件名>。
3. 已有文件：将权重放到模型根目录（或在设置中追加 modelRoots），点「扫描目录」，对新条目点「注册」。
4. 推理：在本地模型列表点「启动」；或在顶部模型选择器选 Open Model Hub 下的模型直接对话。空闲超过 idleTimeoutMs（默认 5 分钟）会自动释放进程，不会删除已下载文件。

首次在 Windows 或 Apple Silicon 上推理前，可在 运行时 页查看 runtime_status，必要时调用 runtime_install 安装对应 server。

适用场景与注意¶

适合谁： 已在 DSH 上开发 Agent、希望把 HuggingFace / ModelScope 模型与本地 GGUF（Windows）或 MLX（Apple Silicon）推理收拢到 Host 工具链里的开发者；需要 hf-mirror、代理或 ModelScope 国内/国际站分端点配置的用户。

务必注意：

• 插件以当前 DSH 进程权限运行，会拉起子进程、读写 ${DSH_HOME} 下目录并访问配置的 Hub 端点；安装前应审阅 GitHub 源码 与许可证。
• Linux 上本插件不管理 llama-server；若你主要在 Linux 本地跑 GGUF，需另备运行时，不能指望 runtime_install 在此平台生效。
• CUDA 版 llama-server 需要匹配的 NVIDIA DLL；runtime_status 会列出缺失项，不会静默下载。
• ModelScope token 通过环境变量 MODELSCOPE_API_TOKEN 提供，且与配置的 modelscope.cn / modelscope.ai 站点一一对应，不跨站复用。
• 空闲释放只停推理服务；Hub 限流与网络策略仍适用，失败时会返回当前语言的错误与 URL。

结尾¶

dsh-open-model 把 DSH 里本地开源模型的搜索、下载、注册、加载与空闲释放在一套 Bundle 里闭环，并对接设置页与 open-model 提供商。进一步细节见仓库 README（含英文 Platform matrix 与镜像/代理说明）。

• 社区目录：https://www.skillhub.cn/plugins/yorelog/dsh-open-model
• GitHub：https://github.com/yorelog/dsh-open-model