offline-ai 3.0.0

🤖 Локальный ИИ-ассистент для терминала с умной установкой без прав администратора

🤖 offline-ai v3.0

Локальный ИИ-ассистент для терминала с умной установкой без прав администратора.

✨ Особенности

• 🔒 Полностью оффлайн - работает без интернета
• �️ Умная установка - автоматически работает без прав администратора
• 🐧 Портативная установка - на Linux устанавливается в домашнюю папку
• �🚀 Быстрая установка - один pip install
• 💬 Удобный интерфейс - красивый терминальный интерфейс
• 🎨 Подсветка кода - автоматическая подсветка синтаксиса
• 🧠 Память разговора - ИИ помнит контекст беседы
• 📚 История разговоров - сохраняет все ваши диалоги
• ⚡ Режимы вывода - в реальном времени или с форматированием
• 🎯 Легкие модели - оптимизировано для слабых компьютеров
• ⚙️ Гибкая настройка - настраиваемые модели и параметры

🔧 Требования

• Python 3.8+
• 4GB+ RAM (рекомендуется 8GB)
• 5GB+ свободного места на диске
• Интернет для первоначальной установки (~3GB)
• Ollama - устанавливается автоматически

📦 Установка

pip install offline-ai

💡 Важно: При первом запуске offline-ai попытается автоматически установить Ollama и загрузить модель. Это может занять несколько минут и потребует ~3GB интернет-трафика.

🚀 Быстрый старт

🎯 Быстрая установка:

# Установить пакет
pip install offline-ai

# Автоматическая установка всего необходимого
offline-ai --setup --auto-install

Это автоматически:

• Попытается установить Ollama (если нужно)
• Загрузит рекомендуемую модель llama3.2:3b (~2.0 GB)
• Настроит все для работы

⚠️ Требования для автоматической установки:

• Интернет-соединение (~3GB трафика)
• ~5GB свободного места на диске
• Права администратора (Windows) или возможность установки в домашнюю папку (Linux)

Автоматическая установка Ollama:

• Windows: Через winget или скачивание установщика
• Linux: Портативная установка в ~/.local/bin (без sudo) или стандартная установка
• Mac: Через официальный скрипт установки
• Если автоматическая установка не сработает, будут показаны инструкции для ручной установки

🔧 Ручная настройка:

# Первый запуск с автоустановкой модели
offline-ai --setup --auto-install

# Или просто запустите - настройка произойдет автоматически
offline-ai

💬 Использование:

# Интерактивный режим
offline-ai

# Быстрый вопрос
offline-ai ask "Привет, как дела?"

📖 Использование

Основные команды

# Интерактивный режим
offline-ai

# Задать вопрос
offline-ai ask "Объясни мне что такое Python"

# Показать историю
offline-ai history

# Очистить историю
offline-ai history --clear

# Управление настройками
offline-ai config context on     # включить память разговора
offline-ai config context off    # выключить память разговора
offline-ai config context status # показать статус памяти

offline-ai config stream on      # режим вывода в реальном времени
offline-ai config stream off     # режим ожидания полного ответа
offline-ai config stream status  # показать статус режима вывода

# Задать вопрос без контекста
offline-ai ask "Привет!" --no-context

# Управление моделями
offline-ai models                 # показать установленные модели
offline-ai models --recommended   # показать рекомендуемые модели
offline-ai models --demo          # загрузить рекомендуемую модель
offline-ai models --pull gemma2:2b # загрузить конкретную модель
offline-ai models --use gemma2:2b  # установить модель по умолчанию

# Показать статус системы
offline-ai status

Интерактивный режим

В интерактивном режиме доступны команды:

• exit или quit - выход
• history - показать историю
• clear - очистить экран
• context on/off - включить/выключить память разговора
• stream on/off - режим вывода в реальном времени
• reset - очистить память разговора

🧠 Память разговора: ИИ помнит предыдущие сообщения и может отвечать в контексте беседы.

🎨 Подсветка кода

offline-ai автоматически подсвечивает код в ответах ИИ:

• Блоки кода в тройных кавычках с указанием языка
• Инлайн код в одинарных кавычках
• Нумерация строк для больших блоков кода
• Цветовые темы (по умолчанию Monokai)

Пример:

Пользователь: Покажи пример функции на Python
ИИ: Вот простая функция:

```python
def hello_world(name):
    print(f"Привет, {name}!")
    return True

Эта функция принимает name и выводит приветствие.

## 🎯 Рекомендуемые модели

Для компьютеров с 8GB RAM:

| Модель | Размер | Контекст | Оптимально | Описание |
|--------|--------|----------|------------|----------|
| **llama3.2:3b** | ~2.0 GB | 128K | 8 сообщений | 🏆 Лучшее качество и производительность |
| **phi3:mini** | ~2.3 GB | 128K | 6 сообщений | От Microsoft, отличная для кода |
| **qwen2.5:3b** | ~2.0 GB | 32K | 8 сообщений | Новая модель от Alibaba, очень умная |
| **gemma2:2b** | ~1.4 GB | 8K | 6 сообщений | Компактная от Google |
| **llama3.2:1b** | ~1.3 GB | 128K | 4 сообщения | Для слабых ПК |

### 🏆 Рекомендуется **llama3.2:3b**
- Отличное соотношение качества и размера (~2.0 GB)
- Превосходное понимание русского языка
- Быстрая работа на Core i5 + 8GB RAM
- Хорошо работает с контекстом разговора

## ⚙️ Конфигурация

Файл конфигурации: `~/.offline-ai/config.yaml`

```yaml
ollama:
  base_url: "http://localhost:11434"
  model: "llama3.2:3b"
  timeout: 30

ui:
  max_history: 100
  show_timestamps: true
  color_scheme: "auto"

models:
  recommended:
    - "llama3.2:3b"
    - "phi3:mini" 
    - "gemma2:2b"
  auto_download: true

🔧 Установка Ollama

💡 offline-ai попытается установить Ollama автоматически при первом запуске!

Если автоматическая установка не сработала:

Windows/Mac

Скачайте с ollama.ai

Linux

# Без sudo (портативная установка)
mkdir -p ~/.local/bin
curl -L https://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download/ollama-linux-amd64 -o ~/.local/bin/ollama
chmod +x ~/.local/bin/ollama
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

# Или стандартная установка (требует sudo)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Через пакетные менеджеры:

# Windows
winget install Ollama.Ollama

# macOS
brew install ollama

# Arch Linux
yay -S ollama

🐛 Решение проблем

Автоматическая установка не работает

# Установите Ollama вручную:
# Windows: winget install Ollama.Ollama
# Linux/Mac: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Затем запустите настройку:
offline-ai --setup

Ollama не запускается

# Запустите вручную
ollama serve

# Проверьте статус
offline-ai status

Модель не найдена

# Загрузите модель
offline-ai models --pull llama3.2:3b

# Проверьте доступные модели
offline-ai models

Мало памяти

Используйте более легкие модели:

offline-ai models --pull gemma2:2b
offline-ai models --use gemma2:2b

📝 Лицензия

MIT License

🤝 Вклад в проект

Приветствуются pull requests и issues!

📞 Поддержка

Если у вас есть вопросы или проблемы, создайте issue в репозитории.