配備は4つの重要なステップに分かれている：
- 環境準備：安装 Python 3.8+、Git 及系统依赖（如 Linux 需安装 poppler-utils 等工具），通过 pip 安装项目依赖包（boto3/pandas/selenium 等）。
- モデルサービス構成：推荐使用 vLLM 部署开源模型，例如启动 Qwen3-8B-CK-Pro 服务需指定模型路径、并行度等参数，默认开放 8080 端口。
- ブラウザサービス起動走ることによって
run_local.sh脚本初始化 Playwright 浏览器服务，默认监听 3001 端口。 - 操作する：使用 JSON Lines 格式定义输入任务文件，通过主程序调用模型和浏览器服务，输出结果将保存至指定文件。
注意：Windows 用户需额外处理依赖，建议优先使用 Linux/macOS 系统，生产环境务必配置沙箱隔离。
この答えは記事から得たものである。Cognitive Kernel-Pro：オープンソースのディープリサーチ・インテリジェンス構築のためのフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Cognitive Kernel-Proをローカルに展開するには？
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