Mikel
来源： 使用离线部署32B模型实现OpenDeepWiki项目代码自动分析与文档生成 – 239573049 – 博客园
背景介绍
在企业环境中，我们经常需要对公司项目代码进行分析和文档生成。然而，考虑到代码的保密性，将代码上传至公共AI平台存在安全隐患。为解决这一问题，我们可以在公司内部GPU服务器上部署强大的大语言模型（如qwen2.5:32b-instruct-fp16），并结合OpenDeepWiki工具，实现安全、高效的代码仓库分析与文档自动生成。
环境需求
- 硬件: 支持
qwen2.5:32b-instruct-fp16模型运行的GPU服务器（推荐配置：4*RTX 3090） - 软件: Ollama（用于部署模型）、Docker和Docker Compose环境
- 网络: 内部网络环境，确保安全性
部署步骤
1. 部署OpenDeepWiki
在服务器上创建并配置必要文件：
docker-compose.yml:
| services: | |
| koalawiki: | |
| image: crpi-j9ha7sxwhatgtvj4.cn-shenzhen.personal.cr.aliyuncs.com/koala-ai/koala-wiki | |
| environment: | |
| – KOALAWIKI_REPOSITORIES=/repositories | |
| – TASK_MAX_SIZE_PER_USER=5 # 每个用户AI处理文档生成的最大数量 | |
| – REPAIR_MERMAID=1 # 是否进行Mermaid修复，1修复，其余不修复 | |
| – CHAT_MODEL=qwen2.5:32b-instruct-fp16 # 必须要支持function的模型 | |
| – ANALYSIS_MODEL=qwen2.5:32b-instruct-fp16 # 分析模型，用于生成仓库目录结构，这个很重要，模型越强，生成的目录结构越好，为空则使用ChatModel | |
| – CHAT_API_KEY=sk- #您的APIkey | |
| – LANGUAGE=简体中文 # 设置生成语言默认为”中文” | |
| – ENDPOINT=http://您的Ollamaip:11434/v1 | |
| – DB_TYPE=SQLite | |
| – DB_CONNECTION_STRING=Data Source=/data/KoalaWiki.db | |
| – UPDATE_INTERVAL=5 # 仓库增量更新间隔，单位天 | |
| – EnableSmartFilter=true # 是否启用智能过滤，这可能影响AI得到仓库的文件目录 | |
| – PARALLEL_COUNT=1 # The warehouse processes the quantity in parallel | |
| volumes: | |
| – ./repositories:/app/repositories | |
| – ./data:/data | |
| koalawiki-web: | |
| image: crpi-j9ha7sxwhatgtvj4.cn-shenzhen.personal.cr.aliyuncs.com/koala-ai/koala-wiki-web | |
| environment: | |
| – NEXT_PUBLIC_API_URL=http://koalawiki:8080 # 用于提供给server的地址 | |
| nginx: # 需要nginx将前端和后端代理到一个端口 | |
| image: crpi-j9ha7sxwhatgtvj4.cn-shenzhen.personal.cr.aliyuncs.com/koala-ai/nginx:alpine | |
| ports: | |
| – 8090:80 | |
| volumes: | |
| – ./nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf | |
| depends_on: | |
| – koalawiki | |
| – koalawiki-web |
nginx.conf:
| server { | |
| listen 80; | |
| server_name localhost; | |
| # 设置上传文件大小限制为 100MB | |
| client_max_body_size 100M; | |
| # 日志配置 | |
| access_log /var/log/nginx/access.log; | |
| error_log /var/log/nginx/error.log; | |
| # 代理所有 /api/ 请求到后端服务 | |
| location /api/ { | |
| proxy_pass http://koalawiki:8080/api/; | |
| proxy_http_version 1.1; | |
| proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; | |
| proxy_set_header Connection ‘upgrade’; | |
| proxy_set_header Host $host; | |
| proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; | |
| proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; | |
| proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; | |
| proxy_cache_bypass $http_upgrade; | |
| } | |
| # 其他所有请求转发到前端服务 | |
| location / { | |
| proxy_pass http://koalawiki-web:3000; | |
| proxy_http_version 1.1; | |
| proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; | |
| proxy_set_header Connection ‘upgrade’; | |
| proxy_set_header Host $host; | |
| proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; | |
| proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; | |
| proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; | |
| proxy_cache_bypass $http_upgrade; | |
| } | |
| } |
2. 启动服务
创建好上述文件后，在同级目录下执行以下命令：
- 拉取必要的镜像：
docker-compose pull - 启动容器：
docker-compose up -d - 等待服务初始化完成（通常需要几分钟）
3. 访问OpenDeepWiki平台
在浏览器中访问 http://[服务器IP]:8090，即可看到OpenDeepWiki的界面：
使用指南
添加代码仓库进行分析
- 从以下地址获取OpenDeepWiki源码（推荐国内用户使用Gitee）：
- 下载源码的ZIP压缩包
- 在OpenDeepWiki平台点击”添加新仓库”：
- 选择”上传压缩包”，填写组织名称和仓库名称（这些字段必填，将影响前端路由显示），然后提交：
- 上传完成后，系统将开始处理仓库（处理时间约为3-5分钟）。处理中的仓库会显示在列表中：
- 处理完成后，点击仓库名称即可查看由
qwen2.5:32b-instruct-fp16模型自动生成的文档：
系统优势
- 安全可控：所有代码分析和文档生成过程都在内部环境完成，确保代码安全
- 高质量文档：借助强大的
qwen2.5:32b-instruct-fp16模型，生成的文档结构清晰、内容全面 - 一键操作：简单的上传流程，无需复杂配置
- 可扩展性：支持多种代码仓库格式，适用于不同项目需求
结语
通过部署OpenDeepWiki与qwen2.5:32b-instruct-fp16模型，我们可以安全、高效地为公司代码仓库生成完整文档，大幅提升项目理解和开发效率。
如果您对OpenDeepWiki感兴趣，欢迎访问以下地址并给项目点个Star：
在线体验地址：https://opendeep.wiki/
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