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DeepTutor 本地部署指南10 分钟用本地大模型跑通你的离线 AI 学习助手【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor课程资料和笔记不敢往在线 AI 里贴内容会外泄有些网络还直接断网。DeepTutor 是开源的 AI 学习助手配合 Ollama 可以整套离线运行聊天、知识库 RAG、协同写作都不依赖云端。按下面的步骤大约 10 分钟就能从零跑到可用。️ 它凭什么离线也能用DeepTutor 本身是一个完整跑在本地机器上的应用模型层可以指向你机器上的 Ollama模型下载完就可以拔网线。数据不出本机知识库、记忆、笔记都存在本地data/目录学习资料不经过任何外部服务器模型可换成本地聊天、解题、出题都走 OpenAI 兼容接口把地址指向 Ollama 即可RAG 也不需要云 API文档切块、向量化、检索全部本地完成Embedding 模型同样来自 Ollama 动手前自检清单检查项要求说明系统Linux / macOS / Windows均可Python3.11–3.13不要用 3.14部分依赖装不上Node.js20前端构建需要内存8GB 起推荐 16GB跑 7B 模型至少要 8GB磁盘20GB 空闲模型 依赖 索引本地模型服务已安装 Ollama端口 11434 未被占用 部署主线装、配、跑装上程序先装程序本体它自带 Web 前端和命令行pip install -U deeptutor想基于源码改动的从源码安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install -e . cd web npm ci --legacy-peer-deps cd ..做完你应该看到命令正常结束、无报错deeptutor命令可以直接执行。把模型放到本机到 Ollama 官网安装服务Linux 用官方安装脚本macOS/Windows 用安装包然后拉一个消费级硬件能跑动的 7B 模型ollama pull qwen2.5:7b ollama list做完你应该看到ollama list输出里出现qwen2.5:7b。初始化配置创建你的工作区设置交互中按提示填端口和本地模型信息deeptutor init它会依次问后端端口默认 8001、前端端口默认 3782、模型提供商、是否启用 Embedding。现在跳过也没关系后面在网页界面里补。配置文件全部落在data/user/settings/目录是纯 JSON随时可手改。启动并验证deeptutor start保持这个终端开着首次运行会构建一次 Web 前端稍慢属正常现象。做完你应该看到终端打印前端地址默认是http://127.0.0.1:3782浏览器打开后看到聊天工作区在 Settings → Models 里添加 LLM 配置Base URL 填http://localhost:11434/v1模型名填qwen2.5:7b保存后顶部状态条显示 LLM 已连接在聊天框发一句话收到回答即算跑通要用知识库的话再加一个 Embedding 配置Base URL 填http://localhost:11434/api/embed 跑通之后能做什么聊天会带工具的专属学习伙伴多轮对话自动记住上下文不用反复贴背景模型可自主调用工具搜索、读文件、跑代码拿不准时还会暂停向你反问一键切到出题Quiz、研究报告Research、可视化Visualize等模式支持把本机的 Claude Code、Codex 等接成子代理在对话中随时咨询知识库把资料变成私人导师上传 PDF、Word、Markdown自动切块、向量化RAG 检索全程本地完成回答会标注引用的原文出处按学科建多个知识库聊天时可同时挂载多个某个文档解析失败可以单独删除不用整个库推倒重建协同写作AI 在你旁边改稿分屏 Markdown 编辑器实时预览支持 LaTeX 公式选中一段文字可让 AI 重写、扩写或压缩每处修改以 diff 呈现你确认后才会生效成稿可以存进笔记本之后在聊天里当作上下文复用学习空间沉淀你的学习资产对话历史、笔记本、题库统一归档三层记忆可查可编辑任何结论都能追溯到原始记录人设老师、学伴等和技能可按需配置⚠️ 避坑清单浏览器打不开页面现象127.0.0.1:3782一直转圈原因端口被占用或首次前端构建还没完成解法看终端里的构建进度3782 被占用就重新deeptutor init换一个端口模型始终不回复现象聊天界面一直等待原因Ollama 服务没启动解法另开终端跑ollama serve用ollama list确认服务在响应很慢现象一个字憋半天原因8GB 内存跑 7B 模型偏紧张解法换小模型ollama pull qwen2.5:3b或关掉占内存的后台程序知识库检索没效果现象挂了知识库回答却不引用资料原因Embedding 模型没配索引没建成解法在 Settings → Models 补 Embedding 配置重新上传文档建索引Docker 部署连不上模型现象容器内访问localhost:11434被拒绝原因容器内的 localhost 指向容器自己不是宿主机解法Base URL 改成http://host.docker.internal:11434/v1容器化细节见 CONTAINERIZATION.md 接下来你可以在 Settings → Models 换另一个本地模型对比回答质量上传一套自己的课程资料建第一个知识库并试问更多功能看 README.md本地模型接入实现在 deeptutor/services/llm/【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 DeepTutor 本地部署指南：10 分钟用本地大模型跑通你的离线 AI 学习助手
DeepTutor 本地部署指南10 分钟用本地大模型跑通你的离线 AI 学习助手【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor课程资料和笔记不敢往在线 AI 里贴内容会外泄有些网络还直接断网。DeepTutor 是开源的 AI 学习助手配合 Ollama 可以整套离线运行聊天、知识库 RAG、协同写作都不依赖云端。按下面的步骤大约 10 分钟就能从零跑到可用。️ 它凭什么离线也能用DeepTutor 本身是一个完整跑在本地机器上的应用模型层可以指向你机器上的 Ollama模型下载完就可以拔网线。数据不出本机知识库、记忆、笔记都存在本地data/目录学习资料不经过任何外部服务器模型可换成本地聊天、解题、出题都走 OpenAI 兼容接口把地址指向 Ollama 即可RAG 也不需要云 API文档切块、向量化、检索全部本地完成Embedding 模型同样来自 Ollama 动手前自检清单检查项要求说明系统Linux / macOS / Windows均可Python3.11–3.13不要用 3.14部分依赖装不上Node.js20前端构建需要内存8GB 起推荐 16GB跑 7B 模型至少要 8GB磁盘20GB 空闲模型 依赖 索引本地模型服务已安装 Ollama端口 11434 未被占用 部署主线装、配、跑装上程序先装程序本体它自带 Web 前端和命令行pip install -U deeptutor想基于源码改动的从源码安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install -e . cd web npm ci --legacy-peer-deps cd ..做完你应该看到命令正常结束、无报错deeptutor命令可以直接执行。把模型放到本机到 Ollama 官网安装服务Linux 用官方安装脚本macOS/Windows 用安装包然后拉一个消费级硬件能跑动的 7B 模型ollama pull qwen2.5:7b ollama list做完你应该看到ollama list输出里出现qwen2.5:7b。初始化配置创建你的工作区设置交互中按提示填端口和本地模型信息deeptutor init它会依次问后端端口默认 8001、前端端口默认 3782、模型提供商、是否启用 Embedding。现在跳过也没关系后面在网页界面里补。配置文件全部落在data/user/settings/目录是纯 JSON随时可手改。启动并验证deeptutor start保持这个终端开着首次运行会构建一次 Web 前端稍慢属正常现象。做完你应该看到终端打印前端地址默认是http://127.0.0.1:3782浏览器打开后看到聊天工作区在 Settings → Models 里添加 LLM 配置Base URL 填http://localhost:11434/v1模型名填qwen2.5:7b保存后顶部状态条显示 LLM 已连接在聊天框发一句话收到回答即算跑通要用知识库的话再加一个 Embedding 配置Base URL 填http://localhost:11434/api/embed 跑通之后能做什么聊天会带工具的专属学习伙伴多轮对话自动记住上下文不用反复贴背景模型可自主调用工具搜索、读文件、跑代码拿不准时还会暂停向你反问一键切到出题Quiz、研究报告Research、可视化Visualize等模式支持把本机的 Claude Code、Codex 等接成子代理在对话中随时咨询知识库把资料变成私人导师上传 PDF、Word、Markdown自动切块、向量化RAG 检索全程本地完成回答会标注引用的原文出处按学科建多个知识库聊天时可同时挂载多个某个文档解析失败可以单独删除不用整个库推倒重建协同写作AI 在你旁边改稿分屏 Markdown 编辑器实时预览支持 LaTeX 公式选中一段文字可让 AI 重写、扩写或压缩每处修改以 diff 呈现你确认后才会生效成稿可以存进笔记本之后在聊天里当作上下文复用学习空间沉淀你的学习资产对话历史、笔记本、题库统一归档三层记忆可查可编辑任何结论都能追溯到原始记录人设老师、学伴等和技能可按需配置⚠️ 避坑清单浏览器打不开页面现象127.0.0.1:3782一直转圈原因端口被占用或首次前端构建还没完成解法看终端里的构建进度3782 被占用就重新deeptutor init换一个端口模型始终不回复现象聊天界面一直等待原因Ollama 服务没启动解法另开终端跑ollama serve用ollama list确认服务在响应很慢现象一个字憋半天原因8GB 内存跑 7B 模型偏紧张解法换小模型ollama pull qwen2.5:3b或关掉占内存的后台程序知识库检索没效果现象挂了知识库回答却不引用资料原因Embedding 模型没配索引没建成解法在 Settings → Models 补 Embedding 配置重新上传文档建索引Docker 部署连不上模型现象容器内访问localhost:11434被拒绝原因容器内的 localhost 指向容器自己不是宿主机解法Base URL 改成http://host.docker.internal:11434/v1容器化细节见 CONTAINERIZATION.md 接下来你可以在 Settings → Models 换另一个本地模型对比回答质量上传一套自己的课程资料建第一个知识库并试问更多功能看 README.md本地模型接入实现在 deeptutor/services/llm/【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考