Skip to main content

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

Project description

🤖 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

# Полное удаление
offline-ai --delete                 # удалить offline-ai и Ollama

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

�️ Удаление

Для полного удаления offline-ai и Ollama:

offline-ai --delete

Это удалит:

  • Пакет offline-ai
  • Ollama и все модели
  • Все конфигурации и данные
  • Историю разговоров

⚠️ Внимание: Это действие необратимо!

�📝 Лицензия

MIT License

🤝 Вклад в проект

Приветствуются pull requests и issues!

📞 Поддержка

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

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

offline_ai-4.0.0.tar.gz (27.6 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

offline_ai-4.0.0-py3-none-any.whl (26.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file offline_ai-4.0.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: offline_ai-4.0.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 27.6 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.6

File hashes

Hashes for offline_ai-4.0.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 fc2a6d89e52b213985e98801afdfc5c33fe4464a0ce0dcfb3c59fc5c15fd0ce3
MD5 7ba35a5538f8a878db2fbdfacaadbdd6
BLAKE2b-256 320deb3c693c61fbc76b19eec6969ff0947320656d5c7a2a6318caa9749bdcb6

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file offline_ai-4.0.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: offline_ai-4.0.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 26.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.6

File hashes

Hashes for offline_ai-4.0.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f61aa83b2afec0875f0b96b333a737131e8561ee1064798bfd0836d3d4cbe815
MD5 bc5b2fc61de7d5478f135010480ba0f0
BLAKE2b-256 70b0646feeb998483fd167e0eae396707077ac2fde69e6b4a5108f81a92f6653

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page