Ich habe schon seit einiger Zeit versucht, meinen Coral AI Accelerator auf meinem Rechner zum Laufen zu bringen. Endlich hatte ich Zeit, mich hinzusetzen und das Problem zu beheben. Es ist mir gelungen! Wie ich das geschafft habe, könnt ihr unten nachlesen…
Mein Setup:
NAS: TS-873 (oder ähnliche x86/AMD-Modelle)
QTS-Version: 5.2.9.3410
App-Versionen: Multimedia Console 2.10.0, Container Station 3.1.2.1742
Hardware: Google Coral Edge TPU (USB)
Die Symptome:
Du steckst deinen Google Coral Edge TPU ein. Du öffnest die Multimedia Console, gehst zu AI Engines und versuchst, den „QNAP AI Core“ zu aktivieren. Es steht vielleicht kurz „Wird gestartet“, springt aber sofort wieder auf „Deaktiviert“. Im Web-UI erscheint keine Fehlermeldung. Es schlägt einfach stillschweigend fehl.
Nach Durchsicht von SSH und versteckten Logs fand ich heraus, dass die eigentliche Ursache nicht die Hardware selbst ist, sondern ein beschädigter, versteckter Docker-Daemon in der QNAP-Architektur.
Die Ursache: Der versteckte Docker-Daemon
QNAP betreibt tatsächlich zwei Docker-Daemons. Den einen siehst du in Container Station (docker), und einen komplett versteckten, der ausschließlich für QNAP-eigene Apps verwendet wird (system-docker).
Falls dein NAS einen Hard-Reboot, eine App-Migration oder einen Stromausfall erlebt hat, ist die virtuelle Festplatte des system-docker-Daemons wahrscheinlich beschädigt. Das AI Core-Skript versucht, den QuMagie AI-Container zu starten, trifft auf das beschädigte versteckte Laufwerk und stürzt im Hintergrund sofort ab.
So kannst du die beschädigte versteckte Datenbank löschen und den AI Core von Grund auf neu aufbauen.
KRITISCHE WARNUNG: SICHERE DEINE GESICHTSDATEN
Überspringe diesen Schritt nicht, es sei denn, du möchtest die KI-Analyse komplett neu starten. Das Löschen des versteckten Docker-Speichers entfernt den Vektor-Cache für die Gesichtserkennung des AI Core. Wenn du deine QuMagie-Datenbank vorher nicht sicherst, verlierst du alle zuvor benannten Gesichter und benutzerdefinierten Tags, und das NAS muss deine gesamte Fotobibliothek von vorne indizieren.
(Hinweis: Ich habe diesen Backup-Schritt selbst nicht gemacht, bevor ich losgelegt habe – ich habe es auf die harte Tour gelernt und meine Gesichtstags verloren. Daher kann das genaue Wiederherstellungsverhalten variieren, aber dies sind die Standard-Systempfade, in denen QNAP die Datenbank speichert.)
1. Sichere deine QuMagie-Datenbanken in deinen Public-Ordner:
Melde dich per SSH an deinem NAS an und führe diese Befehle aus, um deine Gesichtsdaten und Thumbnails sicher in einen Backup-Ordner zu kopieren:
mkdir -p /share/Public/qumagie_backup
cp -avr /share/CACHEDEV1_DATA/.system/data/s01 /share/Public/qumagie_backup/s01_db
cp -avr /share/CACHEDEV1_DATA/.system/facedata /share/Public/qumagie_backup/facedata
(Falls du sie jemals zurückspielen musst, kopierst du sie nach dem Start des AI Core wieder in den .system-Ordner zurück, aber wie gesagt – keine Garantie!)
Schritt-für-Schritt Terminal-Fix
Die folgenden Pfade verwenden CACHEDEV1_DATA für Container Station. Du musst ggf. die Volume-Nummern anpassen, falls deine Apps woanders installiert sind.
2. Stoppe den versteckten Daemon und lösche Geister-Lockdateien:
rm -f /var/run/system-docker.sock
rm -f /var/run/system-docker.pid
killall -9 system-docker 2>/dev/null
3. Lösche den beschädigten versteckten Docker-Speicher:
Warnung: Dieser Befehl kann mehrere Minuten dauern, da tausende kleine Layer-Dateien gelöscht werden. Lass ihn einfach durchlaufen.
rm -rf /share/CACHEDEV1_DATA/.qpkg/container-station/system-docker/*
4. Starte Container Station neu, um die Kernstruktur wiederherzustellen:
/share/CACHEDEV1_DATA/.qpkg/container-station/container-station.sh restart
5. Erstelle die fehlenden Symlink-Ordner neu:
Da wir den Speicher gelöscht haben, vergisst der Daemon eventuell, die spezifischen Verzeichnisse für den overlay2-Speichertreiber neu anzulegen. Erstelle sie manuell, damit der Installer nicht aussteigt:
mkdir -p /share/CACHEDEV1_DATA/.qpkg/container-station/system-docker/tmp
chmod 777 /share/CACHEDEV1_DATA/.qpkg/container-station/system-docker/tmp
mkdir -p /share/CACHEDEV1_DATA/.qpkg/container-station/system-docker/overlay2/l
6. Lösche eventuell halb entpackte Image-Caches:
docker -H unix:///var/run/system-docker.sock system prune -a -f
7. Installiere den AI Core neu:
Jetzt, wo der versteckte Docker-Daemon komplett sauber und bereit ist:
Öffne das App Center in deinem QNAP-Web-UI.
Finde QNAP AI Core, deinstalliere ihn und installiere ihn dann sofort wieder.
Dadurch wird der Installer gezwungen, das große AI/Ubuntu-Image sauber in den frisch aufgesetzten system-docker-Daemon zu entpacken.
Sobald die Neuinstallation abgeschlossen ist, gehe zurück zur Multimedia Console > AI Engines und schalte den QNAP AI Core um. Er sollte sofort auf „Gestartet“ springen.
Bonus-Fehlersuche: Der USB-Stromabfall
Wenn du die obige Softwarelösung durchgeführt hast und der Schalter trotzdem wieder auf deaktiviert springt oder der Coral Edge TPU in der Multimedia Console gar nicht angezeigt wird, hast du möglicherweise ein Hardware-Stromlimit.
Der Google Coral Edge TPU hat beim Initialisieren einen massiven Stromspitzenbedarf. Die eingebauten USB-Ports vieler älterer QNAP NAS-Geräte können diesen Strom nicht schnell genug liefern, wodurch der Coral sofort in den Brownout geht, die Verbindung verliert und die KI-Software abstürzt.
Die Hardware-Lösung: Stecke den Coral in einen aktiven USB 3.0-Hub (einen, der für eigene Stromversorgung in die Steckdose kommt) und dann den Hub ins NAS. So kann der Hub die Initialisierungsspitze abfangen und den Coral stabil versorgen.
Ich hoffe, das hilft weiter. Meine KI-Erkennung für etwa 1.000.000 Fotos wird etwa 10 Tage dauern, aber das ist immer noch viel schneller als die Alternative!