“ coze官宣开源，快来试试本地私有化部署coze，以后可以在本地电脑使用coze了，可用再受资源点限制。”
01
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准备工作
1、电脑配置要求
CPU：2核及以上
内存：4G及以上
2、安装Docker
3、安装Docker Compose
02
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私有化部署coze步骤
1、从github网站下载coze-studio开源代码
在电脑选择一个目录保存并解压文件coze-studio-main.zip。
2、配置AI模型
a.
进入到coze-studio-main文件夹，将模板目录中的 doubao-seed-1.6 模型模板文件复制并粘贴到配置文件目录中
b.修改配置文件参数
配置doubao-seed-1.6模型的三个参数并保存文件。
- id: coze-studio的模型ID，必须为非零整数，且为唯一值，在后续的使用中，尽量不修改这个id，以免影响Agents或者工作流的使用。
- api_key: 模型服务的API Key，按照官网文档指引获取doubao-seed-1.6模型的API Key，https://www.volcengine.com/docs/82379/，注册账号，在API Key菜单下创建并获得API Key。
- model: 按照官网指引访问模型官网https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model?vendor=Bytedance&view=DEFAULT_VIEW，查找并获取doubao-seed-1.6模型的ID。
3、部署并启动服务
进入开源代码所在目录的docker路径，复制临时配置文件.env.example，重命名为.env。
首次部署并启动coze-studio需要拉取镜像、构建本地镜像，可能耗时比较久，也依赖网速，请耐心等待。
启动成功后，通过浏览器访问http://localhost:8888/，即可打开coze-studio
03
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常见问题
1、无法拉取镜像
修改/etc/docker/daemon.json文件，新增镜像源
电脑版docker compose配置信息如下：
2、电脑内存不够
清理电脑其他应用占用的内存，再重新启服务。
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
答案当然是这样，大模型必然是新风口！
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份，深挖痛点并持续修改了近后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！
在这个版本当中：
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L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
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