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SparkPulse 是用于监控 DGX Spark 的原生 Android 仪表盘。它使用由 GET http://<host>:8787/status.json 定义的状态契约，默认主机设为 DGX Spark 的 Tailscale 地址（100.102.61.23），可在界面中更改。应用使用明文 HTTP 流量，因为契约规定的 DGX 端点是私有 Tailscale 网络上的 HTTP。SparkPulse 1.2 包含可配置的 1、2 或 5 秒轮询（默认：2 秒）、用于 GPU 利用率、GPU 温度和 UMA 内存的 Canvas 图表，以及通过 GET /api/models 和 POST /api/commands 切换模型。SparkPulse 1.5.1 为 FORGE 标签页（SparkForge :8790）增加了配置和冷启动修复，包括 FORGE 设置（主机 + 令牌）以及连接测试按钮，该按钮查询 GET /api/selfcheck，并显示结果（绿色对勾 / 红色叉号）和白话说明的原因。应用处理冷启动体验的方式是：在 SSE 事件 model.loading / model.ready 时于标题栏显示“LLM in avvio…”，直到模型预热完成，并且在 120 秒内绝不中断运行（SSE 无截止时间，REST 为 300 秒），以避免终止需要数分钟加载的冷模型。明确的错误取代了“死聊天”：401/403（需重新对齐令牌）、超时、DNS 未解析、连接被拒绝。
功能特点
- AI 助手
- 自然语言界面
- 工作流自动化
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应用场景
团队用 SparkPulse 通过 Canvas 图表监控 DGX Spark 上的 GPU 利用率、GPU 温度和 UMA 内存。
团队用 SparkPulse 在 DGX Spark 上切换模型，切换前会确认，状态每 2 秒更新一次。
团队用 SparkPulse 将状态更新的轮询间隔配置为 1、2 或 5 秒。
团队用 SparkPulse 通过查询 GET /api/selfcheck 测试与 SparkForge 的连通性，并查看结果及原因。
团队用 SparkPulse 通过 SSE 事件 model.loading / model.ready 查看冷启动状态，在模型预热完成前显示“LLM in avvio…”。
团队用 SparkPulse 避免中断 120 秒内的运行，防止冷模型的加载被终止。
团队用 SparkPulse 获得明确的错误，而不是死聊天，例如 401/403、超时、DNS 未解析或连接被拒绝。
团队用 SparkPulse 的快捷操作“Dove sei”运行 /api/selfcheck，然后通过智能体循环调用 self 工具。