APT

本地跑 AI,批量处理图片视频,数据不出门

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 85 🐛 待处理 12 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 768
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,本地部署,无付费版本。

项目预览

APT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队rnchg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,本地部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C#
技术栈/模型ai,ai-framework,aigc,audio-processing,chatgpt,computer-vision,deep-learning,deepseek,generative-ai,image-processing,inference,llm,machine-learning,machinelearning,neural-network,onnx,onnxruntime,video-processing
GitHub 星标★ 768
上线时间2024-06-19 00:00:00
代码更新2025-12-13
仓库体积366.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

APT 是一个开源的 AI 生产力工具,旨在通过本地化部署和隐私保护提升用户效率。它内置了 ChatGPT、DeepSeek、Phi、Qwen 等模型的本地专属版本,无需联网即可使用,确保数据安全。核心能力包括一键批量处理图片、视频、音频等多媒体文件,利用深度学习与计算机视觉技术实现智能识别、转写和生成。项目基于 C# 开发,技术栈覆盖 AIGC、生成式 AI 与推理框架,适合个人和团队在离线或敏感环境下高效完成内容处理任务,同时降低对云端服务的依赖。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 768

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Windows 10/11
  • 8G 内存以上
  • 可选 GPU

安装与启动步骤

  1. 1下载安装

    Windows 本地 AI 工具箱,内置多模型。

    https://github.com/rnchg/APT/releases
  2. 2配模型

    首次启动会让你选本地模型或填在线 Key。

    设置 → 模型 → 本地/在线
  3. 3开离线模式

    断网也能用的部分要提前下模型。

    设置 → 离线资源 → 下载
  4. 4验证隐私

    确认请求没走外网再处理敏感文件。

    拔网线试一次

如何确认成功

断网状态下仍能完成一次问答与文档总结。

注意事项

  • 本地工具的卖点是数据不出机器,先验证这一点。
  • 模型文件大,磁盘留够空间。
  • 自动更新可能改默认模型,升级后检查配置。

核心亮点

  • 内置多种本地模型(ChatGPT/DeepSeek/Qwen),离线可用且隐私安全
  • 一键批量处理多媒体文件,显著提升图片、视频、音频处理效率
  • 开源免费,技术栈全面,覆盖生成式 AI 与计算机视觉核心能力

不足之处

  • 早期项目,功能稳定性和生态成熟度待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业内网环境下的敏感数据 AI 处理
  • 内容创作者批量处理图片、视频素材
  • 个人用户离线使用 AI 助手进行日常任务

替代项目

LocalAI、Ollama、GPT4All

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