王炸消息！Coze开源了！本地化部署保姆级教程来了，小白也允许轻松上手！
王炸消息！Coze开源了！本地化部署保姆级教程来了，小白也可以轻松上手！
☀大家好，我是芝麻☀
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你好，我是芝麻！
就在今天凌晨！coze宣布开源了！！！
大家可能不知道开源意味着什么！对于开发者来说，开源意味着源码全部给到你，并且基于开源协议的二次开发会催生出新型商业模式，开发者可以有更多的切口切入市场！
之前遇到过很多小白和B端老板问我为什么交付智能体不用Coze？
因为Coze只能交付一些C端的用户，就是因为企业对于数据的安全性十分看重，不可能交给Coze的云服务，现在Coze开源了，就意味着Coze可以在企业端的落地了！这是一个里程碑级别的动作！
接下来给大家带来Coze本地化部署的教程，只需要四步就可以完成搭建！
每个步骤十分详细，保证每一个小白跟着一步步走都可以快速成功部署！
步骤拆解
1️⃣ 注册云服务器
2️⃣ 配置Coze所需环境
3️⃣ 获取apikey和modelid
4️⃣DockerCompose一键部署启动
先下载部署coze所需的资源，网盘链接如下：
链接：https://pan.quark.cn/s/afd1ae9a9ec4?pwd=peMt
提取码：peMt
详细步骤拆解
第一步，注册云服务器
本地化部署Coze，需要一台属于你的服务器去存放属于你自己的数据，所以第一步先去云服务厂商购买一台服务器
新用户买的话很便宜的，核心内存方面别太抠门，跑coze对于CPU和内存有一定的要求，CPU要在2核以上，内存要在4GB以上，不然带不起来
进入阿里云官网：https://www.aliyun.com
登录注册后，可以进入这个领取试用的页面，地址如下：https://free.aliyun.com
选择这个轻量应用服务器，2核4G正好符合官方的要求
点击立即试用即可，可以免费体验一个月，并且它还配置了docker环境！不需要你再手动安装Docker了！
出现以下页面就是试用成功了，点击前往控制台
找到这台服务器，记住这个公网IP：8.130.210.46
点击左侧防火墙模板，点击创建模板
按照图中配置后，点击确认即可
点击应用到实例，选择刚刚创建的这个实例
第二步，配置开发环境
安装网盘下载的Xshell和Xftp，这是一套连接和管理服务器资源的客户端工具
打开Xshell8，输入刚刚的公网IP后回车
点击接收并保存
输入root
输入刚刚让记下的服务器密码后点击确认
接着输入docker -v检查docker版本
接着点击这个小按钮打开Xftp
找到在右侧进入路径/usr/local/bin，将网盘中的docker-compose文件上传到这个路径下
然后回到刚刚的命令行界面，复制以下代码执行
# 赋予权限
chmod a+x /usr/local/bin/docker-compose
# 创建软链接
ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
# 检查docker-compose版本
docker-compose --version
出现这个就算成功了
第三步，获取Key和Model接入点
进入火山官网后注册登录，官网如下：
https://console.volcengine.com/auth/login
登录完成后进入火山方舟，地址如下：
https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/overview
点击左侧在线推理，选择自定义推理接入点，点击创建推理接入点
输入一些基本信息，接入点名称填入：Coze本地化部署，接入点描述填入：Coze本地化部署，这两个你们随便写啥都可以，自己清楚就好
点击选择模型就可以选择想要接入的模型
这里就选择Deepseek-R1
确认后点击确认接入
随后自动跳转以下界面，图中标注出来的就是modelid
点击选择API Key并复制，会弹出以下弹窗
如果列表没有数据的话，点击创建API Key
直接点击创建就好
会自动跳转API Key的列表页面，点击小眼睛就可以复制这个apikey了
第三步，部署Coze
将网盘中的文件coze-studio-main.zip下载到本地后解压，和刚刚上传docker-compose的步骤一样，这次上传到/home目录下
注意：这里上传的这个文件夹里面第一层就是代码，不要再嵌套一层文件夹
等待下方进度条完成后
再输入以下指令
# 进入coze源码目录
cd /home/coze-studio-main/
# 复制配置文件
cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml
#进入编辑页面
vim backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml切换到英文模式，输入i进入编辑模式
第一行的id就是这个coze模型的id，随便填就行
我比较喜欢2048这个数字，所以我就改成了2048
往下翻找到api_key和model，将上一步得到的apikey和modelid填入
这个页面的黏贴快捷键是shift+insert，填写完毕后，输入Esc后输入英文冒号，最后输入wq回车即可保存文件，退出当前编辑页面
第四步，启动Coze！
终于到了振奋人心的时候了！
输入以下命令即可使用dockercompose一键部署启动Coze！
# 进入docker目录
cd /home/coze-studio-main/docker
# 复制示例环境文件
cp .env.example .env
# 使用docker-compose启动coze！
docker-compose --profile '*' up -d首次部署耗时会比较长，需要拉取镜像，构建本地镜像，启动本地容器
耐心等待下载启动即可！
最终出现Container coze-server Started的提示，就表示coze已经启动成功了！
进入8.130.210.46:8888就可以看到了！！！
报错解决
启动的时候报类似这样的错误，按照以下两步就可以解决
第一步，修改docker配置文件
先输入以下这段代码进入文件编辑页面
# 进入docker配置文件编辑页面
vim /etc/docker/daemon.json然后切换英文模式后，一直摁d，直到文件为空后
输入i，再输入shift+insert将下面的代码复制进去
{
"default-address-pools": [
{
"base": "10.255.0.0/16",
"size": 24
}
],
"registry-mirrors": [
"https://mirrors-ssl.aliyuncs.com/",
"https://hub-mirror.c.163.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://registry.docker-cn.com",
"https://k4lo9gcp.mirror.aliyuncs.com",
"https://docker.registry.cyou",
"https://docker-cf.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerproxy.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.rainbond.cc",
"https://do.nark.eu.org",
"https://dc.j8.work",
"https://dockerproxy.com",
"https://gst6rzl9.mirror.aliyuncs.com",
"https://registry.docker-cn.com",
"http://hub-mirror.c.163.com",
"http://mirrors.ustc.edu.cn/",
"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/",
"http://mirrors.sohu.com/"
],
"max-concurrent-downloads": 20,
"debug": true,
"log-level": "debug"
}然后输入esc、冒号，输入wq回车后保存文件
第二步，重载docker配置
# 重载配置文件
sudo systemctl daemon-reload
# 重启docker服务
sudo systemctl restart docker然后再次尝试刚刚第四步就可以啦！
总结
恭喜你！按照以上步骤已经成功部署了 Coze Studio，可以和正常coze一样根据页面提示注册账号、自由体验了！
最后感谢字节，感谢扣子，开源万岁！
本期的内容就到这里了，感谢你的耐心。
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