Die folgenden Schritte sind erforderlich, um eine lokale Lemon AI-Umgebung einzurichten:
- Vorbereitung der UmweltInstallieren Sie Docker (WSL muss für Windows aktiviert sein) und stellen Sie sicher, dass das Gerät die Mindestkonfiguration von 8 GB RAM und 4-Core-CPU erfüllt.
- Code erhaltenKlonen von Repositorien über Git (
git clone https://github.com/hexdocom/lemonai.git) oder laden Sie einfach das ZIP-Paket herunter. - Container-Inbetriebnahme: Wechseln Sie in das Projektverzeichnis und führen Sie
docker-compose up -dzieht das Bild automatisch ab und startet den Dienst. - Modell Konfiguration: Ziehen Sie das Zielmodell nach der Installation von Ollama (z.B.
ollama pull deepseek), binden Sie den Modellpfad im Bildschirm Lemon AI Settings. - Verifizierungsläufe: Zugang
http://localhost:3000Überprüfung des Schnittstellenstatus, Testen grundlegender Funktionen wie Codegenerierung oder Datenanalyse.
Hinweis: Wenn Sie Windows verwenden, wird empfohlen, dass Sie über das WSL-Terminal arbeiten; überprüfen Sie den Status des Ollama-Dienstes, wenn das Modell nicht ordnungsgemäß geladen wird; überprüfen Sie die GitHub-Releases-Seite regelmäßig auf Updates.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLemon AI: Ein lokal laufendes Open Source AI Intelligence Body FrameworkDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich eine lokale Laufzeitumgebung für Lemon AI bereitstellen?
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