DeepTutor离线部署指南：Ollama一条命令搭好AI学习助手

DeepTutor离线部署指南Ollama一条命令搭好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出差的飞机上没有网作业还没写完。DeepTutor本地部署后就是一个离线AI学习助手聊天答疑、Co-Writer 辅助写作、知识库问答全部在本地完成数据不出内网。下面从环境自检到服务跑通把这套基于 Agent 架构的学习工作区完整搭起来。能力速览部署之后能做什么聊天答疑同一个 Agent 循环支持 Chat、Quiz、Research、Solve 等多种模式上下文跟着学习者走Co-Writer多文档协同写作草稿可直接存进笔记本引导式学习Mastery Path 按掌握度推进题目自动入库RAG 知识库LlamaIndex、GraphRAG、LightRAG 等多引擎检索引用可溯源可检查的 MemoryL1 到 L3 三层记忆每条结论都能回溯到证据装好之后这些能力默认就在侧边栏里模型指向本地 Ollama 即可全部离线运转。环境自检部署前确认以下几项操作系统Linux / macOS / Windows 均可Linux 与 macOS 体验最稳内存8GB 起步16GB 以上跑 7B 模型才流畅磁盘预留 20GB主要给模型文件和向量索引工具Git、Python 3.11–3.13、Node.js 20、Docker可选网络仅模型拉取阶段需要之后可完全断网装依赖只留一行关键命令缺什么补什么python3 -m pip install -U deeptutor核心部署拉取代码与目录认知git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor跑起来之后主要看三个目录deeptutor/是核心后端Agent 运行时、RAG、记忆、服务层web/是 Next.js 前端requirements/按场景拆分了 server、partners 等依赖清单。Ollama离线模型拉取Ollama 是离线的关键安装、启动、拉模型一条流走完。脚本安装见官方安装文档装完确认ollama --version有输出再启动服务并拉模型ollama serve ollama pull qwen2.5:7b模型下载只需联网一次之后断网照常工作。显存或内存吃紧就换qwen2.5:3b这类小规格。验证点ollama list能看到刚拉下的模型。DeepTutor本地LLM配置建虚拟环境装服务器依赖python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python3 -m pip install --upgrade pip python3 -m pip install -r requirements/server.txt配置不用手改文件DeepTutor 把 Ollama 列为内置本地 provider初始化向导里直接把 provider 选成本地模型服务base URL 填http://localhost:11434模型名填刚才拉的那个。验证点终端里确认 LLM provider 已记录为 Ollama 地址。知识库初始化与服务启动deeptutor init deeptutor startdeeptutor init会依次问端口、LLM provider、可选的 embedding provider回答指向 Ollama 即可。deeptutor start拉齐前后端终端保持打开。想走容器路线就docker compose up -d数据落在deeptutor-data卷里效果等价。后端 FastAPI 与前端 Next.js 在同一工作区下协同所有推理请求都发往本地 11434 端口。部署验证与排查浏览器打开终端打印的前端地址默认http://127.0.0.1:3782新建一个会话问一句用你自己的知识库解释梯度下降回答带引用即为链路全通再到 Knowledge 页面看默认库状态正常如果你遇到 Ollama 连接失败确认ollama serve进程还在base URL 指向http://localhost:11434容器部署时填宿主机地址而非localhost。如果内存不足或服务被杀换 3B 级小模型或给 7B 模型关掉多路并发能力只留聊天与知识库问答。如果端口被占用重新跑deeptutor init换端口或改掉 compose 映射里的宿主机端口改完重启。更细的问题排查参考官方文档站 deeptutor.info 的 troubleshooting 章节。延伸方向跑通之后可以往三个方向走给知识库喂真实资料做溯源问答用 Memory 工作台观察 L3 合成的个性化结论在 Settings 里切换本地 embedding 模型让 RAG 也完全离线。【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