Meetily 部署指南本地 AI 会议助手 10 分钟跑通离线语音转文字【免费下载链接】meetilyPrivacy first, AI meeting assistant with 4x faster Parakeet/Whisper live transcription, speaker diarization, and Ollama summarization built on Rust. 100% local processing. no cloud required. Meetily (Meetly Ai - https://meetily.ai) is the #1 Self-hosted, Open-source Ai meeting note taker for macOS Windows. Understand How to write meeting minutes项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily上周的评审会开了四十分钟散会半小时后你才想起客户提的那个需求到底该谁去跟进。云端转录工具能帮你记下每句话可会议内容要先进第三方服务器这对很多团队是个麻烦。Meetily 是一个开源、本地优先的 AI 会议助手它把录音、实时语音转文字、AI 摘要三件事全放在你自己的设备上完成音频和文字都不出内网。本文是一份 Meetily 部署实操先用 Docker 一条路跑起来再按需深入模型选择和调优。 Meetily Docker 部署10 分钟先跑起来默认走 Docker 路径两条命令就能见到结果。Docker 是一套把程序和它依赖一起打包运行的工具装好它就不用手动配环境。装好 Docker Desktop 后先给容器分配至少8GB内存然后克隆仓库。下面四条命令依次是拿到代码、进入后端目录、构建镜像、启动服务构建过程首次会下载模型稍等即可。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily cd meetily/backend ./build-docker.sh cpu ./run-docker.sh start --interactive启动后脚本会引导你选模型、语言、端口。看到两个服务都起来了就说明跑通了浏览器打开http://localhost:8178Whisper 转录服务和http://localhost:5167/docsAPI 文档能正常返回即代表部署成功。 跑通之后三个端口怎么分工先认端口和组件后面排障全靠这张表。Meetily 由一个桌面界面加两个本地服务组成彼此通过端口通信端口就是程序在电脑上监听的固定数字地址。组件技术端口负责什么桌面界面Next.js Tauri无录音控制、文字稿展示业务 APIFastAPI5167管理会议、调用大模型生成摘要转录引擎Whisper.cpp8178把音频转成文字数据存储SQLite无存会议、文字稿、摘要数据流大致是界面录音后把音频交给8178端口做离线语音转文字文字结果回传界面需要摘要时再走5167端口调用大模型。Whisper语音转文字模型和模型文件都保存在本地这也是它离线可用的关键。⚙️ 按需深入模型、调优与自启跑通之后按需往下读用不到的部分直接跳过。Meetily 原生部署想要更快时Docker 有约5%~10%的额外开销追求极限性能时改走原生部署。它需要本机装好 Python 和 CMake然后编译并启动转录引擎。这两条命令分别编译 Whisper 和启动后端服务首次运行同样会自动下载模型。cd meetily/backend ./build_whisper.sh base ./clean_start_backend.sh编译成功后同样访问8178和5167两个端口确认。前端是另一个独立应用在新终端里执行pnpm install和pnpm run tauri build即可打包过程与平台无关。Whisper 模型怎么选内存16GB以下直接选base日常够用。模型越大越准但越吃内存、越慢选错会直接卡死。模型体积速度适合tiny~39 MB最快测试、低配设备base~142 MB快日常通用默认推荐small~244 MB中等想更准一些medium~769 MB较慢高精度场景large-v3~1.5 GB最慢服务器级配置换模型不用重装直接在 Docker 启动参数里指定或手动下载模型文件。./run-docker.sh start --model small --language zh --detach ./download-ggml-model.sh base.en性能调优与 GPU 加速调优靠改环境变量GPU 靠换编译目标。后端读一个temp.env文件来覆盖默认配置改完重启服务即可生效。下面几项控制模型、线程数和队列线程数接近你的 CPU 物理核心数即可。WHISPER_MODELbase WHISPER_LANGUAGEzh WHISPER_THREADS4 MAX_QUEUE_SIZE100有独立显卡时把 Docker 构建目标从cpu改成gpu即./build-docker.sh gpu前提是装好 NVIDIA 驱动。桌面应用侧在 macOS 用 Apple Silicon、在 Windows/Linux 用 CUDA 或 Vulkan 自动加速构建时会自动检测无需手动配置详见 docs/BUILDING.md。服务开机自启长期使用时可让后端随系统启动不用每次手动跑脚本。Linux 下用一个 systemd 服务托管Windows/macOS 则可用系统自带的启动项。下面三条命令让服务加载配置、设为开机启动并立即运行。sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable meetily sudo systemctl start meetily服务文件里把ExecStart指向你的clean_start_backend.sh路径并设置Restarton-failure这样进程挂了会自动拉起。 踩坑急救症状 → 原因 → 解决按症状对号入座别急着重装。绝大多数问题出在端口或资源上。端口被占用服务起不来、提示端口冲突。原因是8178或5167已被别的程序占用。用lsof -i :8178找到进程后结束它或改用-Port 8081换一个端口。转录缺字、有延迟日志出现Dropped old audio chunk。原因是 Docker 内存不足音频队列溢出。把容器内存加到12GB或换成更小的模型。构建失败原生编译报错。多半是缺 C 工具链补装 Visual Studio Build ToolsWindows或cmake、libompmacOS/Linux后重试。GPU 不生效日志显示走了 CPU。原因是只装了显卡驱动、没装开发工具包补上 CUDA 或 Vulkan SDK 再重新构建。装完先用起来装完之后先录一段音转写一遍再决定要不要调模型。Meetily 的价值在于把录音、转录、摘要都收在自己机器上隐私和成本都可控后续接入本地大模型还能进一步增强分析能力。更多细节可参考docs/architecture.md整体架构与组件说明backend/README.md完整脚本与排障清单docs/BUILDING.md从源码构建与 GPU 配置【免费下载链接】meetilyPrivacy first, AI meeting assistant with 4x faster Parakeet/Whisper live transcription, speaker diarization, and Ollama summarization built on Rust. 100% local processing. no cloud required. Meetily (Meetly Ai - https://meetily.ai) is the #1 Self-hosted, Open-source Ai meeting note taker for macOS Windows. Understand How to write meeting minutes项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Meetily 部署指南：本地 AI 会议助手 10 分钟跑通离线语音转文字
Meetily 部署指南本地 AI 会议助手 10 分钟跑通离线语音转文字【免费下载链接】meetilyPrivacy first, AI meeting assistant with 4x faster Parakeet/Whisper live transcription, speaker diarization, and Ollama summarization built on Rust. 100% local processing. no cloud required. Meetily (Meetly Ai - https://meetily.ai) is the #1 Self-hosted, Open-source Ai meeting note taker for macOS Windows. Understand How to write meeting minutes项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily上周的评审会开了四十分钟散会半小时后你才想起客户提的那个需求到底该谁去跟进。云端转录工具能帮你记下每句话可会议内容要先进第三方服务器这对很多团队是个麻烦。Meetily 是一个开源、本地优先的 AI 会议助手它把录音、实时语音转文字、AI 摘要三件事全放在你自己的设备上完成音频和文字都不出内网。本文是一份 Meetily 部署实操先用 Docker 一条路跑起来再按需深入模型选择和调优。 Meetily Docker 部署10 分钟先跑起来默认走 Docker 路径两条命令就能见到结果。Docker 是一套把程序和它依赖一起打包运行的工具装好它就不用手动配环境。装好 Docker Desktop 后先给容器分配至少8GB内存然后克隆仓库。下面四条命令依次是拿到代码、进入后端目录、构建镜像、启动服务构建过程首次会下载模型稍等即可。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily cd meetily/backend ./build-docker.sh cpu ./run-docker.sh start --interactive启动后脚本会引导你选模型、语言、端口。看到两个服务都起来了就说明跑通了浏览器打开http://localhost:8178Whisper 转录服务和http://localhost:5167/docsAPI 文档能正常返回即代表部署成功。 跑通之后三个端口怎么分工先认端口和组件后面排障全靠这张表。Meetily 由一个桌面界面加两个本地服务组成彼此通过端口通信端口就是程序在电脑上监听的固定数字地址。组件技术端口负责什么桌面界面Next.js Tauri无录音控制、文字稿展示业务 APIFastAPI5167管理会议、调用大模型生成摘要转录引擎Whisper.cpp8178把音频转成文字数据存储SQLite无存会议、文字稿、摘要数据流大致是界面录音后把音频交给8178端口做离线语音转文字文字结果回传界面需要摘要时再走5167端口调用大模型。Whisper语音转文字模型和模型文件都保存在本地这也是它离线可用的关键。⚙️ 按需深入模型、调优与自启跑通之后按需往下读用不到的部分直接跳过。Meetily 原生部署想要更快时Docker 有约5%~10%的额外开销追求极限性能时改走原生部署。它需要本机装好 Python 和 CMake然后编译并启动转录引擎。这两条命令分别编译 Whisper 和启动后端服务首次运行同样会自动下载模型。cd meetily/backend ./build_whisper.sh base ./clean_start_backend.sh编译成功后同样访问8178和5167两个端口确认。前端是另一个独立应用在新终端里执行pnpm install和pnpm run tauri build即可打包过程与平台无关。Whisper 模型怎么选内存16GB以下直接选base日常够用。模型越大越准但越吃内存、越慢选错会直接卡死。模型体积速度适合tiny~39 MB最快测试、低配设备base~142 MB快日常通用默认推荐small~244 MB中等想更准一些medium~769 MB较慢高精度场景large-v3~1.5 GB最慢服务器级配置换模型不用重装直接在 Docker 启动参数里指定或手动下载模型文件。./run-docker.sh start --model small --language zh --detach ./download-ggml-model.sh base.en性能调优与 GPU 加速调优靠改环境变量GPU 靠换编译目标。后端读一个temp.env文件来覆盖默认配置改完重启服务即可生效。下面几项控制模型、线程数和队列线程数接近你的 CPU 物理核心数即可。WHISPER_MODELbase WHISPER_LANGUAGEzh WHISPER_THREADS4 MAX_QUEUE_SIZE100有独立显卡时把 Docker 构建目标从cpu改成gpu即./build-docker.sh gpu前提是装好 NVIDIA 驱动。桌面应用侧在 macOS 用 Apple Silicon、在 Windows/Linux 用 CUDA 或 Vulkan 自动加速构建时会自动检测无需手动配置详见 docs/BUILDING.md。服务开机自启长期使用时可让后端随系统启动不用每次手动跑脚本。Linux 下用一个 systemd 服务托管Windows/macOS 则可用系统自带的启动项。下面三条命令让服务加载配置、设为开机启动并立即运行。sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable meetily sudo systemctl start meetily服务文件里把ExecStart指向你的clean_start_backend.sh路径并设置Restarton-failure这样进程挂了会自动拉起。 踩坑急救症状 → 原因 → 解决按症状对号入座别急着重装。绝大多数问题出在端口或资源上。端口被占用服务起不来、提示端口冲突。原因是8178或5167已被别的程序占用。用lsof -i :8178找到进程后结束它或改用-Port 8081换一个端口。转录缺字、有延迟日志出现Dropped old audio chunk。原因是 Docker 内存不足音频队列溢出。把容器内存加到12GB或换成更小的模型。构建失败原生编译报错。多半是缺 C 工具链补装 Visual Studio Build ToolsWindows或cmake、libompmacOS/Linux后重试。GPU 不生效日志显示走了 CPU。原因是只装了显卡驱动、没装开发工具包补上 CUDA 或 Vulkan SDK 再重新构建。装完先用起来装完之后先录一段音转写一遍再决定要不要调模型。Meetily 的价值在于把录音、转录、摘要都收在自己机器上隐私和成本都可控后续接入本地大模型还能进一步增强分析能力。更多细节可参考docs/architecture.md整体架构与组件说明backend/README.md完整脚本与排障清单docs/BUILDING.md从源码构建与 GPU 配置【免费下载链接】meetilyPrivacy first, AI meeting assistant with 4x faster Parakeet/Whisper live transcription, speaker diarization, and Ollama summarization built on Rust. 100% local processing. no cloud required. Meetily (Meetly Ai - https://meetily.ai) is the #1 Self-hosted, Open-source Ai meeting note taker for macOS Windows. Understand How to write meeting minutes项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/meetily创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考