PythonAI算法
CoPaw 与 OpenFang 开源 AI 工具本地部署及内存配置指南
介绍 CoPaw 与 OpenFang 两款免费开源 AI 工具。软件本体免费，模型 API 可能收费。详细列出了不同参数量模型的本地内存需求，并提供了三种部署方案：本地 Ollama 集成、Windows 内网穿透及 Linux 云服务器部署（含 1Panel 面板）。重点指导了如何在本地运行大模型以节省成本。
介绍 CoPaw 与 OpenFang 两款免费开源 AI 工具。软件本体免费，模型 API 可能收费。详细列出了不同参数量模型的本地内存需求，并提供了三种部署方案：本地 Ollama 集成、Windows 内网穿透及 Linux 云服务器部署（含 1Panel 面板）。重点指导了如何在本地运行大模型以节省成本。
CoPaw 和 OpenFang，两者软件本体都免费开源，但模型 API 可能产生费用。
https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
https://github.com/RightNow-AI/openfang
一句话总结：工具免费，模型可能花钱；本地跑模型则全程免费。
Ollama 本地运行的内存需求，核心看模型大小 + 量化等级，CoPaw 调用时和直接用 Ollama 一致。
num_ctx 越大越占内存，默认 2048 够用，开 8192 会多占 1–2GBollama pull qwen2.5:7b-q2_K）/set parameter num_ctx 2048CoPaw 原生支持 Ollama，配置非常简单。
pip install ollama
# 下载模型（示例：qwen2.5:3b、mistral:7b）
copaw models ollama-pull qwen2.5:3b
copaw models ollama-pull mistral:7b
# 查看已下载模型
copaw models ollama-list
# 进入配置向导，选择 Ollama
copaw models config
# 按提示：选择 Ollama → 从列表选模型 → 设为默认
# 快速切换 Ollama 模型
copaw models set-llm
# 启动 CoPaw 聊天，用本地 Ollama 模型
copaw chat
此时 CoPaw 会直接调用本地 Ollama，全程免费、无 API 费用。
ollama run llama3 确保服务正常ollama pull qwen2.5:3b 直接拉取官方流程（Windows 本地）：安装（必须用 PowerShell）、初始化、启动 Web 界面。浏览器自动打开 http://127.0.0.1:8088，在聊天框发送指令如'帮我配置钉钉机器人'，CoPaw 会引导到 Control → Channels 页面，填入 client_id、client_secret 并启用。
本地 Windows 运行 CoPaw，用内网穿透工具让外网能访问。适合个人使用、稳定长期跑。
工具（免费够用）：
流程：
优点：
可放服务器、外网访问、长期运行。方案为 Linux 云服务器 + 1Panel 面板，专门用来 24 小时运行 CoPaw、钉钉机器人长期在线。
1Panel 是现代化开源的 Linux 服务器运维管理面板，主打容器化、轻量化、AI 友好，用 Web 界面就能一键管理服务器、部署应用、建站、配置 SSL、管理数据库与容器。
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