# 安装和使用
目前 Easy Dataset 支持客户端、NPM、Docker 三种启动方式，所有启动方式均**完全在本地处理数据**，无需担心数据隐私问题。
### 客户端启动（适合新手）
为了解决各种本地部署的环境问题，可以直接用客户端启动，支持以下平台：
可以直接到 下载适合自己系统的安装包：
如果遇到 Github 下载较慢，可以使用网盘下载：
***
### NPM 启动（适合开发者）
本项目基于 Next 构建，所以本地只要有 Node 环境就可以通过 NPM 直接启动，适合开发者，需要调试项目的同学：
1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset
```
2. 安装依赖：
```bash
npm install
```
3. 启动服务器：
```bash
npm run build
npm run start
```
{% hint style="warning" %}
注意：使用 NPM 启动的情况下，当系统发布新版本后，需要重新执行 `git pull` 拉取最新代码，并且重新执行 `npm install`、`npm run build`、`npm run start` 三个步骤。
{% endhint %}
***
### Docker 启动 - 使用官方 Docker 镜像（适合私有部署）
1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset
```
2. 更改 `docker-compose.yml` 文件：
```yml
services:
easy-dataset:
image: ghcr.io/conardli/easy-dataset
container_name: easy-dataset
ports:
- '1717:1717'
volumes:
- ./local-db:/app/local-db
# - ./prisma:/app/prisma 如果需要挂载请先手动初始化数据库文件
restart: unless-stopped
```
> **注意：** 请将 `{YOUR_LOCAL_DB_PATH}`、`{LOCAL_PRISMA_PATH}` 替换为你希望存储本地数据库的实际路径，建议直接使用当前代码仓库目录下的 `local-db` 和 `prisma` 文件夹，这样可以和 NPM 启动时的数据库路径保持一致。
> **注意：** 如果需要挂载数据库文件（PRISMA），需要提前执行 `npm run db:push` 初始化数据库文件。
3. 使用 docker-compose 启动
```bash
docker-compose up -d
```
4. 打开浏览器并访问 `http://localhost:1717`
***
### Docker 启动 - 手动打包（适合私有部署）
如果你想自行构建镜像，可以使用项目根目录中的 Dockerfile：
1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
cd easy-dataset
```
2. 构建 Docker 镜像：
```bash
docker build -t easy-dataset .
```
3. 运行容器：
```bash
docker run -d \
-p 1717:1717 \
-v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db \
-v {LOCAL_PRISMA_PATH}:/app/prisma \
--name easy-dataset \
easy-dataset
```
> **注意：** 请将 `{YOUR_LOCAL_DB_PATH}`、`{LOCAL_PRISMA_PATH}` 替换为你希望存储本地数据库的实际路径，建议直接使用当前代码仓库目录下的 `local-db` 和 `prisma` 文件夹，这样可以和 NPM 启动时的数据库路径保持一致。
4. 打开浏览器，访问 `http://localhost:1717`
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.easy-dataset.com/an-zhuang-he-shi-yong.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.