DeepWiki-Open本地部署教程：2个模型跑通完全离线的AI文档生成

DeepWiki-Open本地部署教程：2个模型跑通完全离线的AI文档生成

【免费下载链接】deepwiki-openOpen Source DeepWiki: AI-Powered Wiki Generator for GitHub/Gitlab/Bitbucket Repositories. Join the discord: https://discord.gg/gMwThUMeme项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepwiki-open

内网项目的代码不能离开机房，而按 token 计费的云端 API 又让你为一次性文档任务反复买单。DeepWiki-Open 本地部署就是为这类场景准备的：它基于 Ollama 把模型全部加载在自家机器上，对一个开源代码仓库离线生成可浏览、可问答的 AI 文档 wiki，全程不需要任何 API key。本文按模型环境、配置、启动验证三个阶段讲完整个离线部署流程。

DeepWiki-Open 是什么，能干什么

DeepWiki-Open 是一个开源的 DeepWiki 实现：你只需输入仓库地址（GitHub、GitLab、Bitbucket 均可），它会自动分析代码结构、生成章节化文档、绘制解释性图表，并把结果整理成带导航树的 wiki。它内置 CodeMap 提供以代码为中心的导览，也支持在文档页面对交互式提问，产出可导出为 Markdown 或 JSON。

离线部署前的检查清单

以上任一项不满足都能勉强跑通，但体验会打折，优先保证内存达标。

DeepWiki-Open本地部署完整步骤

准备本地模型环境

先装 Ollama 并拉取两个模型，这是全流程中唯一需要联网的步骤。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama pull nomic-embed-text ollama pull qwen3:1.7b

nomic-embed-text负责把代码转成向量（理解环节），qwen3:1.7b负责文档生成，是速度与质量的默认平衡点。

拉取代码并完成配置

把源码拉到本地，把嵌入模型指向 Ollama，配置到此为止——生成模型用默认值即可。

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepwiki-open cd deepwiki-open

echo "PORT=8001" > .env cp api/config/embedder.ollama.json.bak api/config/embedder.json

.env里只需要后端端口；embedder.json从项目自带的 Ollama 模板复制，指定 OllamaClient 与nomic-embed-text。生成模型配置在 api/config/generator.json 中，ollama 一节默认就是qwen3:1.7b，不用动。

启动服务并验证可用

推荐 Docker 方式，两条命令；不想装 Docker 就把后端和前端分别拉起来。

docker build -f Dockerfile-ollama-local -t deepwiki:ollama-local . docker run -p 3000:3000 -p 8001:8001 --name deepwiki \ -v ~/.adalflow:/root/.adalflow \ deepwiki:ollama-local

3000 是前端页面、8001 是 API，挂载~/.adalflow用于缓存解析结果，省去重复分析。

poetry install && python -m api.main

npm install && npm run dev

打开 http://localhost:3000，输入一个仓库地址，勾选使用本地 Ollama 模型的选项后点击生成。后台任务开始排队推进即说明链路通了，中途也可以用ollama list确认两个模型都在。

首次运行产出：wiki、交互式问答与 CodeMap

生成完成后你会得到一份带左侧导航树的 wiki，章节、代码块、结构图齐全。右侧提问面板可以直接就文档内容追问，答案从代码中检索而来；页面支持导出 Markdown 或 JSON。CodeMap 视图则沿着代码调用链做导览，适合快速建立全局印象。

进阶调整：模型切换与私有仓库接入

生成模型可以在 api/config/generator.json 的 ollama 一节里替换，嵌入模型同理改embedder.json。三档常用模型：

• 私有仓库：在页面输入 Personal Access Token 即可访问 GitHub/GitLab/Bitbucket 私有仓库，令牌只存内存不落盘。
• 本地代码：docker run 时追加-v /path/to/your/repo:/app/local-repos/repo-name，页面里把本地路径填成/app/local-repos/repo-name。

离线部署常见坑速查

• 如果看到“Cannot connect to Ollama server”，通常是 Ollama 没在跑或端口不是默认的 11434。用ollama list验证，重启服务，必要时在.env里指定OLLAMA_HOST。
• 生成明显比预期慢：本地推理本来就慢于云端，小机器可换phi3:mini、关掉吃内存的应用，有 GPU 会明显变快。
• 遇到内存不足报错，一般是模型开大了。换回qwen3:1.7b或更小规格，释放其他程序占用的内存。
• 任务启动后立刻失败：检查embedder.json是否已从 ollama 模板覆盖，默认配置仍指向云端嵌入服务，会因缺少 API key 报错。更多细节可参考 Ollama-instruction.md。

到这里，DeepWiki-Open 本地部署的完整链路——模型、配置、启动、调优——都过了一遍。建议先拿一个小型仓库把qwen3:1.7b的产出跑通，熟悉节奏后再切到实际项目，遇到问题回上面的速查表对照即可。

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