本地部署Manus，我来教会你！手把手教程

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Manus 是一款强大的 AI 模型，很多人想本地部署，但不知道从哪里入手。今天，我就来手把手教你，如何在自己的电脑上部署 Manus，让你随时随地调用 AI，不受限制！

认真看完，点赞 收藏，按照步骤操作，你也能轻松搞定！

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1. 部署前的准备工作

硬件要求（建议配置）：

✅ Windows/Linux/macOS（推荐 Linux，兼容性更好）

✅ 显卡：NVIDIA 3060 12G 以上（显存越大越好）

✅ CPU：i7 以上（推荐 AMD 7000 / Intel 12 代以上）

✅ 内存：16GB 以上（更高更流畅）

✅ 硬盘：100GB 空间（存放模型文件）

软件要求：

✅ Python 3.8 （AI 运行环境）

✅ CUDA 11.8 （NVIDIA 显卡必装）

✅ Pytorch 2.0 （深度学习框架）

✅ Manus 模型文件（下载地址见下文）

实战建议：如果你的显卡较弱，可以选择量化模型，降低显存占用！

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2. 下载 Manus 模型文件

步骤：

1️⃣ 访问 Manus 官方 GitHub（搜索 Manus AI GitHub）

2️⃣ 下载模型权重文件（通常是 .safetensors 或 .bin 格式）

3️⃣ 选择适合你显存的版本（全精度 / 量化版本）

4️⃣ 放置到指定目录（如 ./models/manus/）

加速下载方法：可以使用 迅雷、Aria2 多线程下载，提升速度！

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3. 安装运行环境

Windows 用户（推荐用 Conda 创建虚拟环境）：

conda create -n manus_env python=3.8 -y

conda activate manus_env

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pip install transformers accelerate

Linux/macOS 用户（直接用 pip）：

python3 -m venv manus_env

source manus_env/bin/activate

pip install torch torchvision torchaudio transformers accelerate

如果显卡不支持 CUDA，可以安装 CPU 版本的 Pytorch！

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4. 运行 Manus AI 本地模型

启动 Manus API 服务（适用于 WebUI）：

python server.py --model_path ./models/manus/

直接 Python 调用 Manus：

from transformers import pipeline

model_path = './models/manus/'

manus_ai = pipeline('text-generation', model=model_path)

response = manus_ai('如何进行 AI 本地部署？')

print(response[0]['generated_text'])

如果你有显卡，建议加上 device=0，让 Manus 运行在 GPU 上，速度更快！

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5. WebUI 界面操作（可选）

如果你不想敲代码，也可以用 WebUI 界面管理 Manus：

安装 WebUI

git clone https://github.com/ManusAI/WebUI.git

cd WebUI

pip install -r requirements.txt

启动 WebUI

python app.py --model_path ./models/manus/

访问地址

http://127.0.0.1:7860

WebUI 适合新手，可以像 ChatGPT 一样，直接输入文本对话！

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结语：本地部署 Manus，AI 随时可用！

总结部署步骤

✅ 准备硬件和环境（Python CUDA Pytorch）

✅ 下载 Manus 模型（全精度 / 量化）

✅ 安装依赖（pip / conda）

✅ 启动 API 或 WebUI（本地对话 / 编程调用）

互动环节：

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我会分享更多Manus AI 的高级玩法和优化技巧！

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