客户端启动 / Companion setup

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方式一：本地网站 / Local website

安装 Node.js 22 或更新版。在项目文件夹打开终端，首次安装依赖后启动。浏览器访问下方地址，即可精确检测、注册账号、下载安装和删除模型。

Install Node.js 22+, then run these commands in the project folder. The local website supports hardware detection, local accounts and model management.

npm install
npm start
打开 AI 体检站 / Open AI Fit ↗

本机账号、模型默认保存在项目 .local 文件夹，不上传到服务器。双击 index.html 只提供浏览器有限检测，不能注册或安装。

Accounts and models are stored under the project's .local folder. Opening index.html directly only provides partial browser detection.

方式二：桌面窗口 / Desktop application

cd client
npm install
npm start

打包安装包：在 client 文件夹执行 npm run dist。macOS、Windows、Linux 应分别在对应系统构建。源码版尚未提供跨平台签名安装包。

Run npm run dist in client to build an installer on the target OS. Cross-platform signed installers are not included in the source release.

独立运行 GGUF / Standalone GGUF inference

  1. 从 llama.cpp 官方发布页下载适合系统的压缩包并完整解压（保留依赖库）。
  2. 将 llama-server（Windows 为 llama-server.exe）加入 PATH；或把解压后的完整内容放到首页显示的“模型保存到”目录下的 runtime 子目录。也可设置环境变量 AIFIT_LLAMA_SERVER 指向可执行文件。
  3. 在模型卡片点击“下载并安装 GGUF”，等待下载和 SHA-256 校验完成，再到“我的本地模型”点击“离线运行”。

Download and fully extract the official llama.cpp runtime. Add llama-server to PATH, or place the runtime and its libraries in the runtime subfolder of your displayed model directory. Then install a GGUF from a card and click Run offline.

macOS 使用 Homebrew 时也可执行：brew install llama.cpp。当前客户端的内置聊天用 CPU、4K 上下文、单轮文字模式；GPU 加速或图文输入可在 LM Studio / Ollama 中配置。下载文件没有 .gguf 后缀时请手动改名后导入。

The companion chat uses CPU, 4K context and single-turn text. Configure GPU or vision workflows in LM Studio / Ollama. If a direct file download has no .gguf extension, rename it before importing.

首次下载需要网络。运行器和模型安装完成后，保持本地客户端运行即可断网聊天，无需登录。

Only initial downloads require internet. Keep the companion running for offline chat after installing the runtime and model. No sign-in is required.