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- @haoshiqi
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技术小白本地部署DeerFlow 2.0 指南（docker方式+ollama+Qwen3.5）——环境配置、错误排查、硬伤防范、故障排除完整方案(为方便阅读，调整格式重新发布)
非技术用户部署DeerFlow 2.0与Qwen3.5本地模型指南 本文记录了从零开始部署DeerFlow 2.0平台并调用本地Qwen3.5模型的全过程。作者作为非技术人员，分享了实际部署中遇到的主要问题和解决方案。 主要内容包括： 系统环境要求与配置（Windows/Docker/WSL2） Docker环境详细配置步骤 项目初始化与关键配置文件说明 Ollama服务配置要点 常见故障排查方法
DeerFlow 2.0 部署原理与核心配置文件指南——给科技小白的 AI 工作助手解析
DeerFlow 2.0是一个智能AI系统，通过厨房比喻形象展示其功能架构：Ollama作为"智能菜谱打印机"存储模型，Docker作为"独立操作台"隔离任务，Qwen3.5担任"AI厨师"处理任务，Web界面提供可视化监控，Git Hooks实现自动备份。系统包含6个核心配置文件，按风险等级划分为：高风险文件config.yaml（模型
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到底了