一站式开源AI平台Cherry Studio本地部署与远程调用本地大模型
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前言
本文主要介绍如何在 Windows 系统电脑本地安装开源 AI 客户端 Cherry Studio，并结合 cpolar 内网穿透工具轻松实现随时随地远程调用本地部署的各种 AI 大语言模型，无需公网 IP，也不用准备云服务器那么麻烦。
Cherry Studio 是一款支持多个大语言模型（LLM）服务商的桌面客户端（如 OpenAI、Gemini、Anthropic）以及本地模型（通过 Ollama 等运行），兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。内置 300 多个预配置 AI 助手，用户还可自定义专属助手以满足个性化需求。
Cherry Studio 不仅支持多模型同时对话，还能创建智能体，文生图，AI 翻译，处理多种文件格式（包括文本、图片、PDF 和 Office 文件）。开箱即用，无需配置环境。有了这一个 AI 工具，就相当于拥有了一个包罗万象的高级 AI 助理，节省时间，提高效率。话不多说，下面就来详细介绍一下如何安装与使用！
1. 本地安装
本例中使用的是 Windows11 专业版系统，本地已经提前准备好了 DeepSeek-R1 与千问 QWQ-32B 大模型。
如果不知道如何本地部署这两款 AI 大模型，可以查看下面的文章：《千问 QwQ32B 本地部署与远程访问》 、《Windows 本地部署 deepseek-r1 大模型》
首先，我们访问 Cherry Studio 的 github 主页下载客户端：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/releases
找到 Windows 版本客户端安装程序下载即可：
选择好安装位置后，即可快速安装：
2. 配置模型服务
打开客户端后，可以看到界面非常简洁明了。
2.1 配置在线模型服务
点击左下角的设置，即可进行模型服务配置：
这里我们拿硅基流动的模型服务进行举例，如果你本地没有部署 deepseek 等大模型，只要添加好 API 秘钥就能在 Cherry Studio 客户端中在线使用 deepseek 大模型！如果你没有它的 API 秘钥，点击下方获取秘钥，在跳转的页面注册一个账号就能免费获得你的 API keys：
将这个 Key 复制到 Cherry Studio 客户端中刚才的 API 秘钥框中，确定右上角的开关打开状态即可：
现在点击底部的管理按钮，就能看到已经可以使用这里的几十种大模型了：
比如这里点击加号添加 deepseek-r1-70b 模型：
然后点击客户端左上角的聊天图标，在对话框顶部的模型选择中，就可以看到刚才添加的 70B 模型了：
现在就能在对话框中与 deepseek 在线聊天了：
不过这种使用 API 接口在线调用大模型的方式通常都是根据消耗 tokens 计费，偶尔简单使用还可以，长期或大量使用的话可能需要准备好预算。
2.2 配置本地模型服务
如果你已经在本地服务器中部署了 AI 大模型，那么也可以在 Cherry Studio 客户端中配置本地模型服务，免费与大模型聊天，想用就用。
同样，我们点击 Cherry Studio 左下角的设置，在模型服务中选择 Ollama，打开右上角的开关：
点击管理：
在这里可以看到我们之前在本地已经下载好的千问 qwq-32b 模型和 deepseek-r1:1.5b 模型，点击加号添加即可：
然后回到客户端聊天界面，在对话框顶部的模型选择中，就可以看到刚才添加的本地模型了：
现在就能在对话框中和本地的 qwq-32b 模型聊天了，无需担心额外费用：
2.3 其他功能简单演示
除了使用 Api key 在线使用 AI 大模型和调用本地 AI 大模型聊天，Cherry Studio 还有很多非常好用的功能。
2.3.1 创建智能体
我们可以点击聊天助手下的智能体功能，根据不同的使用场景选择自己需要的智能体模版进行创建：
创建好之后，点击聊天助手，可以看到刚才创建的美文排版智能体，在这个模版界面中，我们可以选择在线大模型或者本地大模型后，在聊天框中提出问题：
2.3.2 AI 文生图
在创建智能体下边，我们还可以使用它来调用 Flux.1 或者 SD 模型来进行文生图：（需要配置提供商 API 秘钥）
在模型选择中可以看到支持多个模型：
除此之外，Cherry Studio 还支持使用 AI 翻译，多种 AI 小程序等实用功能：
点击即可快速使用：
3. 安装内网穿透工具
现在我们已经能在本地使用 Cherry Studio 超多 AI 功能带来的便利，但是如果想实现不在同一网络环境下，也能随时随地在线使用 Cherry Studio 客户端远程调用本地部署的 AI 大模型聊天与办公，那就需要借助 cpolar 内网穿透工具来实现公网访问了！
在上边我们配置本地模型服务时，使用的是在本地安装好的 ollama 接入大模型，想要远程调用大模型，需要进行对 ollama 进行一下环境变量设置。
打开 cmd 终端，执行下面两个命令：
setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0"setx OLLAMA_ORIGINS "*"然后再为它配置一个公网地址即可解决这个问题：
接下来介绍一下如何安装 cpolar 内网穿透，过程同样非常简单：
首先进入 cpolar 官网：cpolar 官网地址:https://www.cpolar.com
点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的 cpolar：
登录成功后，点击下载 cpolar 到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载 Windows 版本。
4. 配置公网地址
cpolar 安装成功后，在浏览器上访问 http://localhost:9200，使用 cpolar 账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在 WebUI 管理界面配置即可。
接下来配置一下 本地 ollama 服务 的公网地址：
登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，
- 隧道名称：ollama（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）
- 协议：选择 http
- 本地地址：11434 (本地访问的地址)
- 域名类型：选择随机域名
- 地区：选择 China Top
隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是 http 和 https：
使用上面的任意一个公网地址，粘贴到 Cherry Studio 客户端的 ollama 模型服务的 API 地址里：
点击管理，即使不在同一网络环境下，也能看到在本地部署的 qwq32b 和 deepseek 模型！
点击添加，即可在公网环境使用其他电脑随时随地远程调用本地内网大模型：
小结
为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用 cpolar 生成的 HTTP 公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在 24 小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
如果有长期远程使用 Cherry Studio 远程调用本地 AI 大模型，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来为本地服务配置一个公网地址。
5. 配置固定公网地址
接下来演示如何为本地 ollama 配置固定的 HTTP 公网地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你部署的项目，而无需每天重复修改服务器地址。
配置固定 http 端口地址需要将 cpolar 升级到专业版套餐或以上。
登录 cpolar 官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留:
保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称：csollama，大家也可以设置自己喜欢的名称。
返回 Cpolar web UI 管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：ollama，点击右侧的编辑：
修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中
- 域名类型：选择二级子域名
- Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：
csollama
点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)
更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名：
最后，我们使用上面的任意一个固定公网地址，粘贴到 Cherry Studio 客户端的 ollama 模型服务的 API 地址里：
返回聊天助手界面，同样能看到在本地部署的 qwq32b 和 deepseek 模型，并正常聊天。
远程调用本地 qwq32b 模型使用智能体排版文章也没问题！
总结
通过以上步骤，我们实现了在 Windows 系统电脑本地安装 Cherry Studio 客户端并配置本地 AI 大模型服务，并使用 cpolar 内网穿透工具轻松实现在公网环境中也能使用 Cherry Studio 远程访问本地部署的大模型，并为本地服务配置固定不变的二级子域名公网地址的全部流程。
经过简单测试，Cherry Studio 这款 AI 工具确实效果很惊艳，支持的功能也非常多，而结合内网穿透使用则降低了使用门槛，无需二次部署，提高效率。另外，Cherry Studio 针对个人用户免费，企业用户请联系官方合作。非常期待 Cherry Studio 后续的发展，也感谢您的观看，有任何问题欢迎留言交流。
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