1. 项目简介

Presenton 是一款开源的 AI 演示文稿生成器和 API，被视为 Gamma、Canva、Beautiful AI、Decktopus 等商业产品的替代方案。它允许你完全自托管，无需 SaaS 锁定，完全掌控模型和数据。

核心特性：

  • 完全自托管：通过 Docker 包在 Web 中运行，或下载桌面应用（Mac、Windows、Linux）
  • 多模型支持：兼容 Ollama、LM Studio、OpenAI、Gemini、Vertex AI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Fireworks、Together AI、Anthropic 或任何 OpenAI 兼容的提供商
  • AI 演示文稿生成 API：提供完整的 REST API
  • 完全开源：采用 Apache 2.0 许可证
  • 自定义模板：支持使用自己的设计/模板
  • 完全可编辑的 PPTX 导出：导出的 PowerPoint 文件完全可编辑

系统要求：

组件 要求
Docker（推荐） Docker Engine + Docker Compose 插件
桌面应用 Node.js (LTS)、npm、Python 3.11、uv
操作系统 Windows、macOS、Linux
磁盘空间 建议预留 5GB 以上（镜像约 2.5GB）

重要提示：Presenton 需要配置至少一个 LLM 提供商（如 OpenAI、Google、Ollama 等）才能正常生成演示文稿。

2. 部署方式概览

Presenton 提供三种主要部署方式：

部署方式 适用场景 优势
Docker 部署 推荐方式 一条命令启动，无需配置本地开发环境
Electron 桌面应用 离线使用/开发 原生应用体验，数据完全本地
源码构建 开发者 完全可控，便于定制

3. 方式一：Docker 部署（推荐）

这是最简单快捷的部署方式，适合大多数用户。

3.1 Linux / macOS 部署

打开终端，执行以下命令：

1
docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

3.2 Windows 部署

打开 PowerShell，执行以下命令：

1
docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "${PWD}\app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

3.3 访问应用

容器启动后，在浏览器中访问：

text

1
http://localhost:5001

说明：你可以将 5001 替换为任意其他端口号来在不同的端口上运行 Presenton。如果使用 Docker Compose，可以设置 PRESENTON_HTTP_HOST_PORT，例如 PRESENTON_HTTP_HOST_PORT=8080 docker compose up production 。

3.4 使用 Docker Compose 部署

对于生产环境，推荐使用 Docker Compose 方式：

步骤 1：克隆仓库

1
2
git clone https://github.com/presenton/presenton.git
cd presenton

步骤 2：配置环境变量

在 docker-compose.yml 旁边创建 .env 文件，配置你的 LLM 提供商：

1
2
3
4
PRESENTON_HTTP_HOST_PORT=5001
LLM=openai
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
CAN_CHANGE_KEYS=false

步骤 3：启动服务

1
docker compose up --build --detach production

3.5 GPU 加速部署

如果你使用 Ollama 本地模型并希望启用 GPU 加速，需要先安装和配置 NVIDIA Container Toolkit。

安装完成后，使用 --gpus=all 参数启动：

1
2
3
4
5
6
7
8
docker run -it --name presenton --gpus=all -p 5001:80 \
  -e LLM="ollama" \
  -e OLLAMA_MODEL="llama3.2:3b" \
  -e IMAGE_PROVIDER="pexels" \
  -e PEXELS_API_KEY="*******" \
  -e CAN_CHANGE_KEYS="false" \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

注意：GPU 加速可显著提升 Ollama 模型的性能，尤其是较大模型 。

4. 方式二：Electron 桌面应用部署

如果你偏好原生桌面应用体验，可以运行 Electron 版本。

4.1 前置要求

  • Node.js (LTS)
  • npm
  • Python 3.11
  • uv（用于共享 FastAPI 后端）

4.2 首次设置

1
2
cd electron
npm run setup:env

该命令会安装 Node 依赖、在 FastAPI 服务器中运行 uv sync、并安装 Next.js 依赖。

4.3 开发模式运行

1
npm run dev

该命令会编译 TypeScript 并启动 Electron，后端和 UI 在桌面窗口中本地运行。

4.4 构建安装包（可选）

创建 Windows、macOS 或 Linux 安装程序：

1
2
npm run build:all
npm run dist

输出文件写入 electron/dist 目录。

5. 方式三：源码构建部署

适合需要修改源码或深度定制的开发者。

5.1 前置要求

  • Git
  • Docker Engine
  • Docker Compose 插件

5.2 克隆并构建

1
2
3
4
5
6
7
8
9
# 克隆仓库
git clone https://github.com/presenton/presenton.git
cd presenton

# 可选：切换特定版本
git checkout TAG_OR_COMMIT

# 构建并启动
docker compose up --build --detach production

构建完成后，访问 http://localhost:5001 。

6. 关键配置说明

6.1 LLM 提供商配置

Presenton 支持多种 LLM 提供商，以下是常用配置示例：

使用 OpenAI：

1
2
3
4
5
6
7
docker run -it --name presenton -p 5001:80 \
  -e LLM="openai" \
  -e OPENAI_API_KEY="******" \
  -e IMAGE_PROVIDER="dall-e-3" \
  -e CAN_CHANGE_KEYS="false" \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

使用 Google Gemini：

1
2
3
4
5
6
7
docker run -it --name presenton -p 5001:80 \
  -e LLM="google" \
  -e GOOGLE_API_KEY="******" \
  -e IMAGE_PROVIDER="gemini_flash" \
  -e CAN_CHANGE_KEYS="false" \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

使用 Ollama（本地模型）：

1
2
3
4
5
6
7
8
docker run -it --name presenton -p 5001:80 \
  -e LLM="ollama" \
  -e OLLAMA_MODEL="llama3.2:3b" \
  -e IMAGE_PROVIDER="pexels" \
  -e PEXELS_API_KEY="*******" \
  -e CAN_CHANGE_KEYS="false" \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

使用 OpenAI 兼容 API：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
docker run -it -p 5001:80 \
  -e CAN_CHANGE_KEYS="false" \
  -e LLM="custom" \
  -e CUSTOM_LLM_URL="http://*****" \
  -e CUSTOM_LLM_API_KEY="*****" \
  -e CUSTOM_MODEL="llama3.2:3b" \
  -e IMAGE_PROVIDER="pexels" \
  -e PEXELS_API_KEY="********" \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

6.2 图像生成提供商配置

提供商 环境变量 说明
Pexels PEXELS_API_KEY 免费库存图片
Pixabay PIXABAY_API_KEY 免费库存图片
DALL-E 3 OPENAI_API_KEY OpenAI 图像生成
Gemini Flash GOOGLE_API_KEY Google 图像生成
ComfyUI COMFYUI_URL / COMFYUI_WORKFLOW 自托管 ComfyUI
OpenAI 兼容 OPENAI_COMPAT_IMAGE_BASE_URL 等 任意 OpenAI 兼容端点

6.3 多用户认证配置

Presenton 支持多用户工作区，每个用户拥有私有空间。首次安装时，第一个账户成为主管理员。

无人值守部署时创建管理员：

1
2
3
4
5
6
docker run -it --name presenton \
  -p 5001:80 \
  -e AUTH_USERNAME=admin \
  -e AUTH_PASSWORD=change-this-password \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

说明：用户名至少 3 个字符，新密码至少 8 个字符 。

凭证轮换：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
docker stop presenton
docker rm presenton
docker run -it --name presenton \
  -p 5001:80 \
  -e AUTH_USERNAME=admin \
  -e AUTH_PASSWORD=new-secure-password \
  -e AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV=true \
  -v "./app_data:/app_data" \
  ghcr.io/presenton/presenton:latest

账户恢复：

使用 RESET_AUTH=true 替代 AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV=true 来恢复对现有主管理员的访问权限。

7. API 使用指南

Presenton 提供完整的 REST API，可用于自动化生成演示文稿。

7.1 生成演示文稿

端点：POST /api/v1/ppt/presentation/generate

认证：管理员在 Admin → API keys 创建访问密钥后，在请求头中发送 Authorization: Bearer YOUR_KEY。

请求示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
curl \
  -X POST http://localhost:5001/api/v1/ppt/presentation/generate \
  -H "Authorization: Bearer sk-presenton-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
   "content": "Introduction to Machine Learning",
    "n_slides": 5,
    "language": "English",
    "template": "general",
    "export_as": "pptx"
  }'

响应示例：

1
2
3
4
5
{
  "presentation_id": "d3000f96-096c-4768-b67b-e99aed029b57",
  "path": "/app_data/d3000f96-096c-4768-b67b-e99aed029b57/Introduction_to_Machine_Learning.pptx",
  "edit_path": "/presentation?id=d3000f96-096c-4768-b67b-e99aed029b57"
}

7.2 MCP 集成

Presenton 暴露符合 MCP 2025-11-25 标准的 Streamable HTTP 端点：/mcp。

配置示例（VS Code .vscode/mcp.json）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
{
  "servers": {
    "presenton": {
      "url": "http://localhost:5001/mcp",
      "type": "http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sk-presenton-0123456789abcdef.REPLACE_WITH_SECRET"
      }
    }
  },
  "inputs": []
}

注意：MCP 在 Electron 桌面应用中不可用（PRESENTON_ELECTRON=true）。

8. 更新与维护

8.1 更新 Docker 部署

1
2
3
4
5
6
7
8
9
# 拉取新镜像
docker pull ghcr.io/presenton/presenton:latest

# 停止并移除旧容器
docker stop presenton
docker rm presenton

# 使用相同的卷和环境选项重新运行
docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

8.2 数据持久化

./app_data 目录包含所有持久化数据，包括：

  • 生成的演示文稿
  • 用户配置
  • 数据库（SQLite）

重要：不要删除认证字段以重置访问。Presenton 在 app_data/userConfig.json 中存储了主管理员凭证的哈希恢复副本和会话签名密钥。

9. 常见问题与解决方案

9.1 容器启动失败

问题：Docker 容器无法启动。

解决方案：

  • 确认 Docker 已正确安装并运行
  • 检查端口 5001 是否被占用
  • 确认镜像拉取成功

9.2 演示文稿生成失败

问题：API 调用返回错误或生成超时。

解决方案：

  • 确认已配置至少一个 LLM 提供商
  • 检查 API Key 是否有效
  • 查看容器日志：docker logs presenton

9.3 Ollama 连接问题

问题：Docker 容器内无法连接到宿主机的 Ollama。

解决方案：

  • 使用 host.docker.internal 替代 localhost
  • 或配置 OLLAMA_URL=http://host.docker.internal:11434
  • Linux 用户可能需要使用宿主机的实际 IP 地址

9.4 GPU 加速不生效

问题：Ollama 模型运行速度慢，GPU 未使用。

解决方案：

  • 确认已安装 NVIDIA Container Toolkit
  • 使用 --gpus=all 参数启动容器
  • 验证 GPU 在容器内可见：docker run --gpus=all nvidia/cuda nvidia-smi

9.5 导出 PPTX 失败

问题：生成的演示文稿无法导出为 PPTX。

解决方案：

  • 确认磁盘空间充足
  • 检查 app_data 目录权限
  • 尝试导出为 PDF 格式

10. 部署架构总结

部署方式 适用场景 启动命令 特点
Docker（单容器） 快速体验 docker run ... 一条命令启动
Docker Compose 生产环境 docker compose up production 配置文件管理
Docker + GPU 本地模型加速 --gpus=all GPU 加速推理
Electron 桌面 离线使用 npm run dev 原生应用体验
源码构建 开发者 docker compose up --build 完全可控

Presenton 作为一款开源的 AI 演示文稿生成器，通过 Docker 可以快速完成部署。对于大多数用户，推荐使用 Docker 单容器方式，配置好 LLM 提供商后即可开始生成演示文稿。如果需要生产环境部署，建议使用 Docker Compose 配合 .env 文件管理配置。对于需要离线使用的场景，Electron 桌面应用是理想选择。部署完成后，你可以通过 Web 界面、REST API 或 MCP 协议与 Presenton 交互，生成完全可编辑的 PowerPoint 演示文稿。