在云服务器上安装Hermes代理 | AI生成和翻译
问题：我应该在 AMD 开发者云服务器上安装 Hermes Agent 用于 LLM 实验，还是将其保留在笔记本电脑上并通过 SSH 使用？
答案：对于在 AMD 开发者云实例上进行 LLM 训练和推理实验，你应直接在云服务器上安装 Hermes Agent（或将笔记本电脑上的 Hermes 实例配置为使用其原生的 SSH 终端后端）。
以下是为什么将 Hermes Agent 放在云服务器上或利用其原生远程执行能力是更优方案，相比于每次都手动从笔记本电脑 SSH：
1. 自主、长时间运行的实验
LLM 训练和微调需要时间。如果你在笔记本电脑上运行 Hermes Agent 并强制其每次操作都手动 SSH，一旦笔记本电脑休眠、失去 Wi-Fi 或断开连接，实验就会失败或停止。
- 直接在 AMD 服务器上安装 Hermes 可使其 7×24 小时运行。
- 你可以完全断开连接、合上笔记本电脑，并通过 Telegram、Discord 或 Slack 等消息平台远程与 agent 交互。
2. 原生多后端沙箱
Hermes Agent 原生支持 6 种终端后端，包括 Local 和 SSH。
- 如果你更喜欢在笔记本电脑上使用 Hermes Desktop GUI： 你不再需要手动 SSH。你可以在笔记本电脑上安装 Hermes，将其后端配置为 SSH，并指向你的 AMD 云实例。Hermes 将自主管理 SSH 连接，直接在 GPU 集群上执行 bash 脚本、运行 Python 代码和读取文件。
- 如果你希望完全独立： 通过 Docker 或标准安装直接在 AMD 服务器上运行 CLI 版本，这将为 Hermes 提供超快的本地执行速度，便于处理数据集、日志和模型检查点。
3. 训练循环集成与工具网关
Hermes Agent 具有持续学习循环，可将成功的代码模式、错误解决方案和命令保存为 markdown “技能”。如果 Hermes 存在于服务器上（或通过 SSH 后端原生管理服务器），它可以主动查看你的 AMD ROCm/PyTorch 日志，捕获 CUDA 内存不足错误，修改超参数，并自动重启训练循环，无需你作为中间人。
总结建议
| 方案 | 推荐度 | 最佳适用场景 |
|---|---|---|
| 安装在 AMD 云上（本地/Docker） | 强烈推荐 | 重度自动化、24/7 训练运行，以及通过 CLI 或移动聊天应用（Telegram/Slack）与服务器交互。 |
| 安装在笔记本电脑上，使用 Hermes SSH 后端 | 不错的替代方案 | 如果你更偏好使用 Hermes Desktop App 界面，同时让 agent 处理云 GPU 上的 SSH 繁重工作。 |
| 从笔记本电脑手动 SSH | 不推荐 | 将自己束缚在终端上违背了自主 agent 的初衷；任何网络中断都会导致管道失败。 |
要在你的 AMD 云实例上开始使用，只需运行服务器安装脚本：
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
参考链接：
该视频演示了原生 Hermes Desktop 应用程序界面，展示了 agent 如何管理持久环境、文件树和自动化任务。