短短时间，疯狂斩获1.9k star,开源AI神器AingDesk：一键部署上百模型，本地运行还能联网搜索！

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「AingDesk」是什么？ 这是一款开箱即用的本地AI模型管理工具，只需点击鼠标，就能将DeepSeek、Llama、Gemma等上百款AI大模型部署到你的电脑上。无论是学术研究、办公自动化，还是团队协作，它都能让AI能力像安装普通软件一样简单。

为什么你需要AingDesk？

想象一下：无需云端账号、不依赖网络延迟，直接在本地电脑运行AI模型，还能实时联网搜索最新资讯——这就是AingDesk带来的革命性体验。它的出现彻底解决了传统AI部署中「环境配置复杂」「模型管理混乱」「隐私泄露风险」三大痛点，尤其适合以下人群：

• 技术小白：完全告别命令行，安装模型比下载游戏还简单
• 团队管理者：一键分享模型链接，成员无需重复配置
• 隐私敏感者：所有数据处理均在本地完成，彻底杜绝数据外泄

五大核心功能揭秘

零门槛模型部署

从DeepSeek到Llama，上百款模型任君挑选。系统会根据你的电脑配置（CPU/GPU/内存）自动推荐适配版本，7B到32B不同参数模型随心切换，安装过程全程可视化进度条展示。

实时联网搜证

独家集成百度/搜狗/360三大搜索引擎，让AI回答不再局限于「知识截止日期」。勾选「联网搜索」后提问「2025年最新AI政策」，立即获取带实时数据源的深度解析。

私人知识库搭建

支持PDF/TXT/Markdown等格式文档一键导入，通过语义标签自动分类。上传公司产品手册后，AI能精准定位「第32页的售后服务条款」，检索速度比人工快200倍。

跨平台共享黑科技

在办公室电脑部署32B大模型后，生成专属分享链接发送给团队成员。对方即使使用手机4G网络，也能流畅调用你本地的AI算力，彻底打破硬件限制。

智能体工厂

内置商务写作、多语种翻译等20+模板，更支持自定义工作流。例如创建「新媒体运营助手」，自动完成「热点抓取→标题生成→违规词检测」全流程，工作效率提升90%。

技术架构解析

八大应用场景实测

场景1：论文写作加速器

上传200篇PDF文献后，输入「帮我对比CNN和Transformer在图像识别中的优缺点」，AI自动提取各文献核心观点并生成对比表格。

场景2：企业知识中枢

某科技公司将产品文档、售后案例导入知识库后，客服人员提问「X型号设备报错E1024解决方案」，3秒内定位到最新版维修手册第15章。

场景3：跨部门协作样板

市场部部署的「营销文案生成器」，通过分享链接被技术部直接调用，避免重复部署节省50%服务器资源。

五、与同类工具对比

三步极速上手教程

普通方式

1. 安装客户端 访问官网下载对应系统安装包，全程点击「下一步」直至完成（约2分钟）。

1. 部署首个模型 打开软件→选择「DeepSeek-7B」→点击「安装」→泡杯咖啡等待自动完成（网速决定时长）。
2. 开启智能问答 在聊天框输入「用李白风格写首关于AI的诗」，勾选「百度搜索」获取最新文学研究数据辅助创作。

Docker方式

Docker Compose 复制下方命令，使用 Docker Compose 部署镜像

mkdir -p aingdesk
cd aingdesk
wget https://cnb.cool/aingdesk/AingDesk/-/git/raw/server/docker-compose.yml
# 新版 Docker 请运行以下命令
docker compose up -d
# 旧版 Docker 请运行以下命令
docker-compose up -d

Docker Run 复制下方命令，映射指定端口部署镜像。

docker run -d \
  --name node \
  -v $(pwd)/data:/data \
  -v $(pwd)/uploads:/uploads \
  -v $(pwd)/logs:/logs \
  -v $(pwd)/bin:/aingdesk/bin \
  -v $(pwd)/sys_data:/sys_data \
  -p 7071:7071 \
  -w /aingdesk \
  aingdesk/aingdesk

国内用户可使用腾讯云原生构建镜像进行部署。

docker run -d \
  --name node \
  -v $(pwd)/data:/data \
  -v $(pwd)/uploads:/uploads \
  -v $(pwd)/logs:/logs \
  -v $(pwd)/bin:/aingdesk/bin \
  -v $(pwd)/sys_data:/sys_data \
  -p 7071:7071 \
  -w /aingdesk \
  docker.cnb.cool/aingdesk/aingdesk

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项目地址

https://github.com/aingdesk/AingDesk