【初级】在 MTT AIBOOK 上玩转 Cherry Studio
更新日志
| 版本 | 日期 | 变更描述 |
|---|---|---|
| 1.0.0 | 2026-01-30 | 初始版本，包含在 AI 算力本 MTT AIBOOK （型号 A141）上安装和配置 Cherry Studio 的完整指南。 |
| 1.0.1 | 2026-08-10 | 更新对 vLLM 环境部署的相关描述。 |
1. 项目简介
本教程旨在指导开发者在 MTT AIBOOK 算力本上安装并运行 Cherry Studio，一款强大的多模型 AI 助手集成平台，帮助您快速体验 AI 新工具，提升工作效率和创造力。
Cherry Studio 简介： Cherry Studio 是一个功能全面的 AI 助手集成平台，专为提升工作效率和创造力而设计。它整合了多模型对话、AI 绘画、智能翻译和知识库管理等核心功能，支持同时调用 OpenAI、Gemini 等主流 AI 服务商的模型。
难度：初级，适合新手入门体验
2. 前置条件
在开始本教程之前，请确保您已满足以下所有条件：
- 硬件要求：AI 算力本 MTT AIBOOK，型号 A141
- 操作系统：MTT AIBOOK 操作系统 AIOS（1.3.1-B15）及以上版本
- 设备状态：设备已正常启动并可访问
- 网络要求：网络环境通畅，可访问互联网（需下载 Cherry Studio 安装包）
- API 密钥：已获取 DeepSeek API 密钥或其他厂商模型密钥（如需要配置云端模型）
3. 环境部署
本章节描述如何下载、安装并启动 Cherry Studio。
3.1 下载 Cherry Studio
-
访问 Cherry Studio 下载页面。
打开浏览器，访问 Cherry Studio 下载页面
-
选择对应版本。
MTT AIBOOK 用户：下载 Linux ARM64 版本
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下载安装包。
点击下载按钮，将安装包保存到本地（建议保存到下载目录）。
3.2 赋予文件可执行权限
-
打开终端并定位到下载目录。
cd ~/Downloads # 或您的实际下载目录 -
查看下载的文件。
ls -la Cherry-Studio-*.AppImage -
赋予文件可执行权限。
sudo chmod +x Cherry-Studio-1.7.6-arm64.AppImage注意： 版本迭代较快，请将文件名替换为您实际下载的版本。如果文件属于当前用户，可以直接使用 chmod +x 而不需要 sudo。
小知识：Linux 文件权限机制
在 Linux 系统中，文件默认不具备可执行权限（尤其是从网络下载的文件）。 通过 chmod +x 命令显式添加执行权限，系统才允许该文件作为程序运行。 .AppImage 是一种自包含的 Linux 应用程序格式，本质是一个可执行的压缩镜像文件。 直接运行它需要文件本身有执行权限（类似 Windows 中的 .exe 文件）。
3.3 启动 Cherry Studio
-
运行应用程序。
./Cherry-Studio-1.7.6-arm64.AppImage提示注意： 如果显示没有权限，可以在前面加上 sudo：
sudo ./Cherry-Studio-1.7.6-arm64.AppImage -
验证应用启动。 应用启动成功后，将显示 Cherry Studio 的主界面。
4. 最佳实践
本章节指导您配置 Cherry Studio 的云端模型和本地模型，并开始使用 AI 助手功能。
场景1: 配置云端模型（以 DeepSeek 为例）
通过配置云端模型，可以使用 DeepSeek 等在线 AI 服务：
-
打开设置界面。
点击 Cherry Studio 界面左下角的 "设置" 按钮
-
选择模型提供商。
在 "选择模型" 栏中选择 "深度求索"（DeepSeek）
-
获取 API 密钥。
访问 DeepSeek 官网
注册账户并获取 API 密钥
-
配置 API 密钥。
在设置界面中填入 API 密钥
点击 "添加" 按钮
-
开始使用。 配置成功后，即可使用 DeepSeek 进行对话。
场景2: 配置本地模型
MTT AIBOOK 预装了 Qwen3-8b 模型，可以将本地的大模型部署在 Cherry Studio 中使用，数据和模型全部运行在本地，以保障安全。
步骤1：选择模型提供商
-
打开设置界面。
点击左下角 "设置" 按钮
-
添加提供商。
点击 "添加" 按钮
-
配置提供商信息。
- 在 "提供商类型" 中选择 "OpenAI"
- "提供商名称" 可自定义（因为是本地大模型，只要保证类型就可以）
提示说明： 根据官方文档，Qwen 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式。
步骤2：配置 API 地址
-
设置 API 信息。
- API 密钥：任意输入（本地模型无需 API）
- API 地址：输入
http://localhost:32102
提示说明： 这是 MTT AIBOOK 本地模型服务的默认地址
-
保存配置。
点击 "添加" 或 "保存" 按钮
步骤3：添加模型
-
点击 "添加模型" 按钮。
-
输入模型信息。
- 模型 ID：输入
musachat_local - 分组名称：可自行设置（如"本地模型"）
- 模型 ID：输入
-
保存模型配置。
-
点击 "确定" 或 "保存" 按钮。
步骤4：启动本地模型服务
-
打开终端。
-
启动模型服务。
bash /opt/mt-ai/llm/start_ds.sh提示此脚本将启动本地大模型服务，默认监听在
http://localhost:32102。 -
等待服务启动。
服务启动需要一些时间，请等待直到看到服务就绪的提示信息。
步骤5：验证连接
-
在 Cherry Studio 设置界面中，点击 "检查" 按钮。
-
选择模型。
在下拉菜单中选择您配置的模型
-
验证连接状态。
如果显示 "连接成功"，说明配置正确
提示注意： 在检查前必须先启动服务，否则会导致连接失败
步骤6：使用本地模型
-
配置成功后，返回 Cherry Studio 主界面。
-
选择本地模型。
在模型选择下拉菜单中选择您配置的本地模型
-
开始对话。
在输入框中输入问题，即可使用本地大模型进行对话。
场景3: 使用本地 vLLM-MUSA 推理框架拉起模型并配置
AI 算力本 MTT AIBOOK 预装了 vLLM-MUSA 推理框架，可以将任意云端模型通过 vLLM 框架推理并部署在 Cherry Studio 中。
步骤1：环境部署与模型下载
1. 环境部署
在下载模型之前，需要安装 git-lfs 工具用于处理大文件：
- 安装 git-lfs。
apt install git-lfs
- 初始化 git-lfs。
git lfs install
2. 下载模型
当前版本对齐 vLLM 社区 v0.7.3，可以在 HuggingFace / Modelscope 直接下载开源模型。本文以 gptq-Qwen2.5-7B-Instruct-v2 为例。
git clone https://www.modelscope.cn/hiruyun/gptq-Qwen2.5-7B-Instruct-v2.git
模型将下载到当前目录下的 gptq-Qwen2.5-7B-Instruct-v2 文件夹。
步骤2：启动 vLLM-MUSA 服务
通过命令行启动 vLLM 服务，提供模型推理 API：
- 清除系统缓存（建议）。
sudo sh -c "echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches"
此操作有助于释放内存，提升服务启动稳定性。
- 设置 Triton 缓存目录。
export TRITON_CACHE_DIR="/tmp/triton"
- 启动 vLLM 服务。
vllm serve models/gptq-Qwen2.5-7B-Instruct-v2 \
--tp 1 \
--gpu_memory_utilization 0.7 \
--quantization gptq \
--num-gpu-blocks-override 1024 \
--max-model-len 16384 \
--swap_space 0 \
--enforce-eager
重要提示： 请将 models/gptq-Qwen2.5-7B-Instruct/ 替换为您实际的模型路径。
- 测试服务接口。
curl http://localhost:8000/v1/models
若返回模型列表信息，说明服务运行正常。
更多 VLLM-MUSA 完整部署本地大模型教程，详见初级 让大模型推理更简单高效：MTT AIBOOK 集成 vLLM-MUSA 推理框架
步骤3：在 Cherry Studio 中部署
配置步骤同场景二 配置本地模型
Cherry Studio 配置参数：
- API 类型: OpenAI Compatible
- API URL: http://localhost:8000/v1（VLLM 拉起时可自行配置）
- API Key: EMPTY 或任意输入
- 模型名称: gptq-Qwen2.5-7B-Instruct-v2（修改为下载的模型名称，或使用
查看当前拉起的模型名称。curl http://localhost:8000/v1/models
配置成功后返回主界面，选择刚刚配置的模型，即可进行对话。
常用操作命令
| 操作 | 命令 |
|---|---|
| 赋予文件可执行权限 | sudo chmod +x Cherry-Studio-1.7.6-arm64.AppImage |
| 启动 Cherry Studio | ./Cherry-Studio-1.7.6-arm64.AppImage |
| 查看下载的文件 | ls -la Cherry-Studio-*.AppImage |
5. 附录
5.1 Cherry Studio 核心特色
Cherry Studio 平台具有三大特色：
-
直观的一问多答功能：可对比不同模型的响应结果，帮助选择最适合的 AI 助手。
-
内置千余个行业专用助手模板：覆盖编程、写作等专业场景，快速启动特定领域的 AI 助手。
-
高度自定义界面：包括 CSS 样式、对话布局和侧边栏菜单的自由配置。
5.2 平台功能概览
Cherry Studio 整合了以下核心功能：
- 多模型对话：支持同时调用 OpenAI、Gemini 等主流 AI 服务商的模型
- AI 绘画：内置 AI 绘画工具，生成高质量图像
- 智能翻译：支持多语言翻译功能
- 知识库管理：全局搜索、文件分类、对话导出等功能
无论是通过内置的 AI 绘画工具生成图像，还是利用全局搜索快速定位知识库内容，Cherry Studio 都提供了流畅的交互体验。
5.3 进阶建议
完成基础配置后，您可以尝试以下进阶操作：
-
部署其他大模型至 MTT AIBOOK。
- 尝试部署其他开源大模型
- 将模型集成到 Cherry Studio 中使用
- 体验不同模型的性能差异
-
体验不同类型的模型。
- 尝试文生图模型
- 体验扩图功能
- 探索其他 AI 能力
-
对比本地与云端模型。
- 探究本地大模型与云端模型的不同
- 体验本地部署的好处（数据安全、响应速度等）
- 感受 MTT AIBOOK 的卓越性能
-
探索更多可玩性。
- 自定义界面样式
- 创建专属助手模板
- 探索高级功能配置
5.4 常见问题
| 问题描述 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 下载的 AppImage 文件无法运行 | 文件没有可执行权限 | 执行 chmod +x Cherry-Studio-*.AppImage 赋予执行权限。 |
| 运行时报错 "Permission denied" | 权限不足 | 1. 使用 sudo 运行：sudo ./Cherry-Studio-*.AppImage；2. 或检查文件所有者：ls -l Cherry-Studio-*.AppImage。 |
| 本地模型连接失败 | 服务未启动或地址配置错误 | 1. 确认本地模型服务已启动：bash /opt/mt-ai/llm/start_ds.sh；2. 检查 API 地址；3. 在设置中点击"检查"验证连接。 |
| 无法获取 DeepSeek API 密钥 | 未注册账户或网络问题 | 1. 访问 DeepSeek 官网注册账户；2. 在控制台中创建 API 密钥；3. 检查网络连接。 |
| 本地模型服务启动失败 | 脚本不存在或环境配置问题 | 1. 确认脚本文件存在：ls -la /opt/mt-ai/llm/start_ds.sh；2. 在确认 MTT AIBOOK 的系统版本后，根据以下链接的网页跳转到对应系统版本的安装部署指导文档，部署正确的 vLLM 及其环境依赖： https://docs.mthreads.com/vllm-musa-m1000/vllm-musa-m1000-doc-online/AIBook/ 3. 查看错误日志定位问题。 |
| Cherry Studio 界面无法打开 | 应用启动失败或端口冲突 | 1. 检查终端错误信息；2. 确认没有其他实例在运行；3. 尝试重新下载安装包。 |
5.5 相关资源
-
Cherry Studio 官方文档：https://docs.cherry-ai.com/cherrystudio/
-
Cherry Studio 下载页面：https://docs.cherry-ai.com/cherrystudio/download
-
DeepSeek 官网：https://www.deepseek.com/
