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在 AI 助手类工具中，Aider 以其便捷的 Git 进程与 LLM 沟通能力受到广大开发者喜爱；Ollama 则是当前支持最广的本地运行的 LLM 平台之一，支持多种模型如 LLaMA3，Mistral，CodeLlama 等。本文将详细介绍如何在完全本地化和无网环境下，部署 Aider + Ollama，实现类 Codex 能力的自动化编程助手。

一、定位需求：局域网 AI 系统所面临的挑战

局域网环境，特别是严格隔网的内网场景，无法连接外网，无法连 GitHub 下载代码，无法 pip install，也无法连通 PyPI 排版版本等。这些因素需要我们重新设计部署流程，包括：

• 预先打包好所有 wheel 包；
• 避免直接拷贝环境，因为路径和 Python 入口失效；
• 禁止 Aider 启动时去检查 PyPI 版本；
• 禁止尝试连接 GitHub 查询模型元数据。

二、Ollama 安装与网络分发模型

1. 制備 Ollama Linux 或 Windows 版本并安装
2. 从有网机器上下载模型如llama3:instruct
3. 使用ollama pull llama3:instruct
4. 把 ~/.ollama 文件夹打包移至局域网内网机器
5. 启动 Ollama ：ollama serve
6. 可选配使用 LAN proxy 分发模型服务

三、安装 Aider 与零网环境重要讲解

1.打包 wheel 包

在可连网的机器上进行：

pip download aider-d./aider_wheels

将该目录整包移动到内网机器，然后手动安装：

pipinstall--no-index --find-links=./aider_wheels aider

2.不推荐直接拷贝 venv 环境

因为 venv 中 Python 路径和 entrypoint 是系统给定的，直接拷贝应用到不同环境很可能无法使用。建议重新创建 venv 并使用已打包的 wheel 安装所有依赖。

四、禁止 PyPI 和 GitHub 连接，加快启动

1.给 aider 加启动参数，禁止 pypi check

启动 Aider 时加上：

aider --no-check

2.确定已经修改 models.py，禁止联系 GitHub

打开：

~\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\aider\models.py

查找_update_cache函数，修改为：

def_update_cache(self):# Skip remote model metadata fetch (disabled by local patch)return

此修改可以禁止在内网环境下对 GitHub 进行网络连接，减少启动等待时间。

五、结论：局网下打造私有 AI 系统无需依赖外部网络

通过本文手动部署方案，可以实现：

• Aider + Ollama 全部部署在局域网，完全本地化
• 全部进程可规定依赖打包，无需 pip online
• 修改启动行为，避免因连接超时造成系统泪动

这种部署方式适合于支持内网工程化自动化工作流程，也是私有化 AI DevOps 模型系统的最佳实践之一。