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无需复杂设置即可在本地运行仅CPU的AI聊天模型，包含内置Web UI和OpenAI兼容API，适合个人实验、轻量使用及Docker部署测试
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：tokolos仓库类型：镜像最近更新：3 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Phi AI Kit（仅CPU版）
在Docker中运行本地AI聊天模型，内置Web UI，无需GPU和外部AI服务/付费API密钥，旨在通过单个容器提供简单的本地LLM实验方式。
核心功能
- 使用
llama.cpp实现仅CPU本地推理 - 集成Microsoft Phi 3 Mini Instruct GGUF模型
- 内置浏览器端聊天界面
- 支持OpenAI兼容的
/v1/chat/completionsAPI - 单容器部署
- 无需GPU
- 无需云账户或API密钥
- 适合本地演示、实验和轻量级个人使用
使用场景
本镜像适用于以下用户：
- 在本地机器运行私人AI助手
- 无需复杂技术栈即可实验本地LLM聊天
- 测试基于Docker的简单AI部署
- 从单个容器同时访问Web UI和API
- 在仅CPU硬件上探索本地推理
环境要求
- 已安装Docker
- 推荐16 GB内存
- 推荐现代多核CPU
- 仅拉取镜像时需要互联网访问
快速启动
拉取并运行最新镜像：
bashdocker run -d -p 8080:8080 -p 8088:8088 docker.xuanyuan.run/tokolos/ai-rep:latest
访问方式
Web UI地址：
http://localhost:8080
Web UI设置
Phi AI Kit提供简单的Web UI控制选项，可调整响应风格、回复长度和长对话行为，平衡创造力、响应大小与上下文保留能力。
温度（Temperature）
调整模型生成响应的聚焦度或创造力。
- 较低值：输出更稳定、直接、可重复
- 较高值：允许更多变化、灵活性和创意表达
适用于在精确技术回复与开放式探索性响应之间切换。
最大Tokens（Max Tokens）
控制每个生成回复的最大长度。
- 较低值：生成较短回复，保留更多上下文空间
- 较高值：允许更长回答，但消耗更多上下文窗口
影响回复长度，不改变模型总内存容量。
保留原始最近消息数（Recent Message Count To Keep Raw）
长对话中保留原始内容的最近消息数量。
当对话增长时，旧内容可能被压缩为简短记忆摘要以避免超出上下文限制，此设置定义保留完整细节的最新讨论数量。
- 较高值：保留更多近期细节
- 较低值：为长对话高效处理腾出空间
摘要触发阈值（Summarize At Percent）
定义UI开始将旧对话内容压缩为记忆摘要的时机（基于可用上下文窗口占比）。
当估计使用量达到该阈值时，UI会尝试减少提示大小同时保留关键信息。
- 较低值：更早触发摘要
- 较高值：延迟摘要，保留更多原始对话内容
强制修剪阈值（Hard Trim At Percent）
定义摘要后上下文仍过满时，UI更激进修剪旧原始消息的安全阈值。
作为保护机制，确保请求不超出模型可用上下文大小。
- 较低值：更保守，更早防止上下文溢出
- 较高值：保留更多历史，但余量更少
设置优化说明
这些控制选项可帮助用户根据不同目标调整Phi AI Kit：
- 偏好简短、快速、聚焦交互：减少输出大小，保留更少原始最近消息
- 偏好长回复和长对话连续性：提前触发摘要，设置适中的回复长度
推荐初始设置
默认值为大多数用户提供了响应质量、速度和长对话连续性的实用平衡，适合：
- 日常聊天使用
- 轻量级技术辅助
- 本地实验
- 浏览器测试
- 普通仅CPU系统
通用预期
在仅CPU硬件上运行时，预期：
- 推理速度慢于GPU系统
- 响应速度严重依赖CPU性能
- 上下文大小增加时内存使用量上升
- 长提示和回复会降低响应速度
- 本地隐私性，无外部依赖
本镜像旨在简单实用，而非追求最大速度或大规模并发。
适用场景
Phi AI Kit最适合：
- 本地AI实验
- 个人爱好使用
- 概念验证测试
- 轻量级浏览器聊天
- 简单API集成测试
- 需要单容器本地AI设置的用户
已知限制
- 仅CPU推理速度慢于GPU
- 长对话消耗更多内存，可能降低响应速度
- 本地小模型能力有限，无法与大型托管模型相比
- 可用上下文受模型和运行时设置限制
- 不适用于高流量或生产级工作负载
- 浏览器存储的聊天历史与模型上下文内存不同
- 仅适用于无GPU加速的系统
免责声明
本容器和仓库仅用于教育、实验、开发和个人使用。
本镜像生成的软件、模型输出、聊天响应、摘要和API结果不保证准确、完整、最新、可靠或适用于任何特定用途，可能包含错误、遗漏、过时信息或误导性陈述。
使用本镜像即表示您确认并同意：
- 不将其作为决策的唯一依据
- 不替代专业判断、人工审查或独立验证
- 不用于提供***、***、财务、税务、合规、安全、工程、就业或其他专业建议
- 因使用产生的任何决策、行动或后果由您自行负责
用户应在将任何输出用于现实世界、商业、技术、、、财务、运营或安全相关场景前独立验证。
发布者和贡献者对因使用本镜像产生的任何损失、损害、索赔或后果（包括直接、间接、偶然、必然或决策相关损害）不承担责任。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull tokolos/ai-rep:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"