Windows本地部署OpenManus并接入Mistral模型的完整教程

前言

最近manus作为一款强大的本地llm应用平台引起了广泛关注，但遗憾的是它需要邀请码才能使用，这让很多想尝试的开发者望而却步。令人惊喜的是，openmanus团队仅用了3小时就复刻了一个功能相似的开源替代方案。这让我非常兴奋，立刻决定尝试在本地部署openmanus，并搭配ollama运行的mistral:latest模型，打造一套完全私有化的ai对话系统。本文将记录我在windows环境下的完整部署过程，希望能给有类似需求的朋友提供参考。

环境准备

首先，我选择使用conda来创建一个独立的python环境，这样可以避免依赖冲突问题。

1. 安装conda

如果你还没有安装conda，可以先从官网下载miniconda：miniconda

这里输入我们的邮箱，然后点击submit提交，随后会跳转到安装页面

我下载了windows 64位的安装包，安装过程按默认选项一路下一步即可。安装完成后，打开命令提示符或powershell，确认安装成功：

conda --version

2. 创建并激活环境

接下来创建一个专用的环境用于openmanus：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

安装ollama

1. 下载并安装ollama

前往ollama官网下载windows版本的安装程序。安装过程很简单，双击exe文件并按提示完成即可。安装完成后，ollama会在后台运行，可以在系统托盘找到它的图标。

安装完成后，打开命令提示符或powershell输入ollama --version，确认安装成功：

2. 拉取mistral模型

打开命令提示符，运行：

ollama run mistral

这一步会下载mistral模型文件，根据网络状况可能需要一段时间（文件大约7gb左右）。完成后可以测试一下：

如果能看到模型返回的回答，说明ollama工作正常。

安装openmanus

1. 克隆仓库

在激活的conda环境中，我首先克隆了openmanus的代码库：

git clone https://github.com/mannaandpoem/openmanus.git
cd openmanus

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

这一步可能会有一些依赖冲突，我遇到了numpy版本的问题，通过以下方式解决：

pip install numpy==1.23.5

然后再次运行pip install -r requirements.txt完成安装。

3. 配置openmanus

openmanus的配置主要在config.yaml文件中，我复制了示例配置并进行了修改：

copy config\config.example.toml config\config.toml

使用文本编辑器打开config.yaml，将llm部分配置修改为：

连接openmanus与ollama

1. 网络配置

确保ollama的api可以被openmanus访问。ollama默认在11434端口提供服务，我检查了windows防火墙设置，确保这个端口没有被阻止。

2. 启动服务

现在可以启动openmanus服务了：

python main.py

首次启动时，openmanus会尝试连接ollama服务并验证mistral模型是否可用。在控制台上应该能看到成功连接的日志信息。

总结与心得

通过这次本地部署openmanus和mistral模型的实践，我获得了一套完全私有化的ai对话系统。这种开源替代方案不需要像原版manus那样等待邀请码，任何人都可以立即部署使用，真正体现了开源社区的力量。

与云服务相比，虽然部署过程更复杂一些，但数据完全在本地，没有隐私泄露的风险，而且没有api调用费用，非常适合个人或小团队使用。

mistral:latest模型的表现让我很惊喜，在多数日常任务中，它的回答质量已经可以满足我的需求，而且本地运行的响应速度也相当不错。

最后，通过conda管理环境确实是个明智的选择，它让我能够随时切换、升级或回滚环境，而不影响系统中的其他python项目。

以上就是windows本地部署openmanus并接入mistral模型的完整教程的详细内容，更多关于windows本地部署openmanus的资料请关注代码网其它相关文章！