omni-note 使用指南(一) 准备数据

准备 instance 运行时数据无论采用本地直接运行quick-start还是 Docker 部署Docker 部署启动前都需先准备好instance/运行时数据配置、模型、工具、模板、字体、研究输出目录等。本章是从网盘获取并组织这些数据的统一说明两份部署文档均引用本章避免重复维护。目录结构部署完成后的目录布局如下omni-note/ ├── docker-compose.yml # docker服务编排文件 ├── _omni_internal/ ├── OmniNote # 主程序 ├── _mm_internal/ ├── model_config.json # 管理界面配置 ├── modelManager # 管理界面 ├── instance/ │ ├── config.py # 配置文件 │ ├── templates/ # 写作模板文件 │ ├── fonts/ # 字体 │ ├── ppt_templates/ # PPT 模板INDEX.json 各主题目录 │ ├── audios/ # 音频文件 │ ├── videos/ # 视频文件 │ ├── uploads/ # 图片文件 │ ├── research_out/ # AI研究助手输出 │ ├── tools/ # 推理工具 │ │ ├── llamacpp/ │ │ ├── stable-diffusion-cpp/ │ │ └── asr/ │ ├── models/ # 模型文件 │ │ ├── Qwen3.5-4B-GGUF │ │ ├── Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF │ │ ├── Qwen3-Reranker-0.6B-GGUF │ │ ├── tiny-sd-gguf │ │ └── funasr_model │ ├── mcps/ # MCP 服务器用户自行安装 │ ├── knowledge_base/ # 知识库缓存 │ ├── kb_files/ # 上传的知识库文件 │ └── logs/ # 日志文件 └── omni-note_demo.omnibak # 示例笔记1. 下载数据百度网盘https://pan.baidu.com/s/1n8vLUY53MfqJDfWDJLK89A?pwdw7ms文件说明omni-note-data数据文件配置、模型、工具、启动脚本、PPT 模板将下载的omni-note-data作为你的部署根目录可重命名为omni-note。2. 组织目录压缩包 / 目录操作instance-init.zip解压到omni-note/instance/model_server.zip解压到omni-note/model_server/ppt_templates.zip解压到omni-note/instance/ppt_templates/models/移动到omni-note/instance/models/tools/移动到omni-note/instance/tools/PPT 模板3 选一说明ppt_templates_opt标准模板 260Mppt_templates标准模板 730Mppt_templates_all全量模板 3Gwindows请手动解压/复制到对应目录Linux操作示例# 创建部署目录mkdir-p~/omni-note# 将网盘数据复制过来cp-romni-note-data/* ~/omni-note/# 解压初始化数据cd~/omni-noteunzipinstance-init.zip-d./unzipmodel_server.zip-d./# 解压 PPT 模板3 选一opt / 标准 / allunzipppt_templates.zip-dinstance/ppt_templates/# 移动模型和工具到 instance 下mvmodels instance/mvtools instance/3. 下载推理引擎可选若不在本机运行模型服务可跳过本节改为在instance/config.py中配置云端 API详见各部署文档的「外部 API」章节。根据操作系统、架构和推理后端从 GitHub Release 下载对应二进制放到instance/tools/引擎下载地址放置路径llama.cpphttps://github.com/ggml-org/llama.cpp/releasesinstance/tools/llamacpp/stable-diffusion.cpphttps://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp/releasesinstance/tools/stable-diffusion-cpp/FunASRhttps://github.com/turingevo/FunASR-build/releasesinstance/tools/asr/自行编译 FunASR websocket 见 FunASR websocket 文档。完成后即可按对应部署文档启动服务。