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快速入门 · 文档 · Youtube · Discord

# 开源 AI 演示文稿生成器与 API（Gamma、Canva、Beautiful AI、Decktopus、Presentations AI 的替代方案）从 AI 驱动的演示文稿生成，到编辑、导出和灵活的模型提供商，探索 Presenton 能做什么。 [▶ 观看 Presenton 实操演示](https://github.com/user-attachments/assets/93e541dc-8487-4dcf-a9a0-95ad5ca94453) ### ✨ 为什么选择 Presenton 无 SaaS 锁定 · 无强制订阅 · 对模型与数据拥有完全控制权 Presenton 有何不同？ - 通过 [Docker Package](https://docs.presenton.ai/v3/get-started/quickstart) 在 Web 端实现完全**自托管（self-hosted）** - 或下载 [Desktop App](https://presenton.ai/download)（Mac、Windows 与 Linux） - 兼容 Ollama、LM Studio、OpenAI、Gemini、Vertex AI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Fireworks、Together AI、Anthropic，或任何其他 OpenAI 兼容提供商 - 内置 AI 演示文稿生成 API - 完全开源（Apache 2.0） - 支持使用你自己的设计/模板 - **可完全编辑的 PPTX 导出** > [!TIP] > **给我们点个 Star！** 一颗 ⭐ 代表你的支持，也会激励我们持续构建！😇

Presenton

# ### 🎛 功能特性

Presenton 功能特性

使用现有 ChatGPT 订阅创建精美演示文稿 — 安全私密、即时访问、无需 API 密钥

# ### 💻 Presenton Desktop 使用你自己的模型提供商（BYOK，Bring Your Own Key）创建 AI 驱动的演示文稿，或在本地机器上完整运行一切，以获得完全控制与数据隐私。

**支持平台**

平台	架构	安装包	下载
macOS	Apple Silicon / Intel	`.dmg`	下载 ↗
Windows	x64	`.exe`	下载 ↗
Linux	x64	`.deb`	下载 ↗

**部署到云服务商**

# Presenton 让你对 AI 演示文稿工作流拥有完全控制权。选择你的模型、自定义体验，并保持数据私密。 - 自定义模板与主题 — 使用 HTML 和 Tailwind CSS 创建无限种演示文稿设计 - AI 模板生成 — 从现有 Powerpoint 文档创建演示文稿模板 - 灵活生成 — 通过提示词或上传文档构建演示文稿 - 随时导出 — 以专业格式保存为 PowerPoint（PPTX）和 PDF - 内置 MCP Server — 通过 Model Context Protocol 生成演示文稿 - Bring Your Own Key — 使用你自己的 API 密钥连接 OpenAI、Google Gemini、Vertex AI、Azure OpenAI、Anthropic Claude 或任何兼容提供商。只为实际使用付费，无隐藏费用或订阅 - Ollama 集成 — 在本地运行开源模型，享有完全隐私 - OpenAI API 兼容 — 使用你自己的模型连接任何 OpenAI 兼容端点 - 多提供商支持 — 自由组合文本与图像生成提供商 - 多样化图像生成 — 可选 DALL-E 3、Gemini Flash、Pexels 或 Pixabay - 丰富媒体支持 — 图标、图表和自定义图形，打造专业演示文稿 - 本地运行 — 所有处理都在你的设备上完成，无云端依赖 - API 部署 — 作为团队自有的 API 服务托管 - 完全开源 — Apache 2.0 许可，可审查、修改与贡献 - Docker 就绪 — 一条命令即可部署，支持 GPU 以运行本地模型 - Electron 桌面应用 — 在 Windows、macOS 和 Linux 上以原生桌面应用运行 Presenton（无需浏览器） - 使用 ChatGPT 登录 — 使用免费或付费 ChatGPT 账户登录，即刻开始创建演示文稿 — 无需单独的 API 密钥 # ### ☁️ Presenton Cloud 直接在浏览器中运行 Presenton — 无需安装、无需配置。随时随地即刻开始创建演示文稿。

# ### ⚡ 运行 Presenton

你可以通过两种方式运行 Presenton：使用 Docker 一条命令完成搭建，无需安装本地开发环境栈；或使用 Electron 桌面应用 获得原生应用体验（适合开发或离线使用）。

**选项 1：Electron（桌面应用）**

以原生桌面应用运行 Presenton。可在应用中配置 LLM 与图像提供商（API 密钥等）。运行捆绑后端时，适用与 Docker 相同的环境变量。

前置要求：Node.js（LTS）、npm、Python 3.11，以及 uv （用于 servers/fastapi 中的共享 FastAPI 后端）。

- 初始化设置（首次）

cd electron
  npm run setup:env

这将安装 Node 依赖，在 FastAPI 服务器中运行 uv sync，并安装 Next.js 依赖。 - 开发模式运行

npm run dev

这将编译 TypeScript 并启动 Electron。后端与 UI 在桌面窗口内本地运行。

- 构建可分发版本（可选）为 Windows、macOS 或 Linux 创建安装包：

npm run build:all
  npm run dist

输出文件写入 electron/dist （或按你的 electron-builder 配置）。

若要在 Mac App Store 之外分发公开 macOS DMG，请在 electron/ 目录下，完成 docs/macos/dev/direct-distribution.md 中的一次性 Developer ID 与公证（notarization）设置后，运行 APPLE_KEYCHAIN_PROFILE="presenton-notary" npm run build:all:mac:signed。

**选项 2：Docker** - 启动 Presenton Linux/MacOS（Bash/Zsh Shell）：

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

Windows（PowerShell）：

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

- 打开 Presenton

在任意浏览器中打开 http://localhost:5001 即可使用 Presenton。

注意： 可将 5001 替换为任意其他端口号，以在不同端口上运行 Presenton。若使用 Docker Compose，请设置 PRESENTON_HTTP_HOST_PORT，例如 PRESENTON_HTTP_HOST_PORT=8080 docker compose up production。

# ### ⚙️ 部署配置下列列表与本仓库 **`docker-compose.yml`**（`production`、`production-gpu`、`development` 和 `development-gpu`）中转发的环境变量一致。请将取值写入与 compose 文件同目录的 `.env` 文件，或在执行 `docker compose up` 之前导出它们。在 Docker 外运行时，Electron 应用后端也可读取相同名称的变量。代码中还存在其他可选变量（例如高级 Mem0 路径、LiteParse 运行器，或当 Next.js 与 FastAPI 非同源时的 `FAST_API_INTERNAL_URL`）；它们**未**接入 `docker-compose.yml`。受支持的名称可从 `servers/fastapi/utils/get_env.py` 以及 `servers/nextjs/` 下的 Next.js 服务端工具中发现。 #### LLM 与 API 密钥 - **CAN_CHANGE_KEYS**=[true/false]：若希望隐藏 API 密钥并禁止修改，请设为 **false**。 - **LLM**=[openai/deepseek/google/vertex/azure/bedrock/openrouter/fireworks/together/cerebras/anthropic/litellm/lmstudio/ollama/custom/codex]：选择文本 **LLM**。 - **OPENAI_API_KEY**：当 **LLM** 为 **openai** 时必填。 - **OPENAI_MODEL**：当 **LLM** 为 **openai** 时必填（默认：`gpt-4.1`）。 - **DEEPSEEK_API_KEY**：当 **LLM** 为 **deepseek** 时必填。 - **DEEPSEEK_MODEL**：当 **LLM** 为 **deepseek** 时必填（默认：`deepseek-chat`）。 - **DEEPSEEK_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **deepseek** 时可选（默认：`https://api.deepseek.com`）。 - **GOOGLE_API_KEY**：当 **LLM** 为 **google** 时必填。 - **GOOGLE_MODEL**：当 **LLM** 为 **google** 时必填（默认：`models/gemini-2.0-flash`）。 - **VERTEX_MODEL**：当 **LLM** 为 **vertex** 时必填（默认：`gemini-2.5-flash`）。 - **VERTEX_API_KEY**：当 **LLM=vertex** 时的可选认证方式（Vertex Express）。 - **VERTEX_PROJECT** / **VERTEX_LOCATION**：使用 GCP 项目凭据且 **LLM=vertex** 时的可选认证方式（勿与 `VERTEX_API_KEY` 同时使用）。 - **VERTEX_BASE_URL**：可选的 Vertex 网关/基础 URL 覆盖。 - **AZURE_OPENAI_MODEL**：当 **LLM** 为 **azure** 时必填（部署/模型名称）。 - **AZURE_OPENAI_API_KEY**：当 **LLM** 为 **azure** 时必填。 - **AZURE_OPENAI_API_VERSION**：当 **LLM** 为 **azure** 时必填（例如 `2024-10-21`）。 - **AZURE_OPENAI_ENDPOINT** / **AZURE_OPENAI_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **azure** 时至少需设置其一。 - **AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT**：当 **LLM** 为 **azure** 时的可选部署覆盖。 - **BEDROCK_REGION**：当 **LLM** 为 **bedrock** 时可选（默认：`us-east-1`）。 - **BEDROCK_MODEL**：当 **LLM** 为 **bedrock** 时必填。使用标准模型 ID（示例：`us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0`）或较新模型的完整 **inference profile ARN**（示例：Claude Sonnet 4.6）。会作为 `modelId` 传递给 Bedrock Converse。请参阅 **[Amazon Bedrock 指南](docs/amazon-bedrock.md)**。 - **BEDROCK_API_KEY**：当 **LLM** 为 **bedrock** 时可选（API 密钥认证；AWS 密钥的替代方案）。 - **BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID** / **BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY**：当 **LLM** 为 **bedrock** 且未设置 `BEDROCK_API_KEY` 时，需同时设置。 - **BEDROCK_AWS_SESSION_TOKEN**：当 **LLM** 为 **bedrock** 时的可选会话令牌。 - **BEDROCK_PROFILE_NAME**：当 **LLM** 为 **bedrock** 时的可选 AWS 配置文件名称。 - **OPENROUTER_API_KEY**：当 **LLM** 为 **openrouter** 时必填。 - **OPENROUTER_MODEL**：当 **LLM** 为 **openrouter** 时必填（默认：`openai/gpt-4o`）。 - **OPENROUTER_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **openrouter** 时可选（默认：`https://openrouter.ai/api/v1`）。 - **FIREWORKS_API_KEY**：当 **LLM** 为 **fireworks** 时必填。 - **FIREWORKS_MODEL**：当 **LLM** 为 **fireworks** 时必填（示例：`accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct`）。 - **FIREWORKS_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **fireworks** 时可选（默认：`https://api.fireworks.ai/inference/v1`）。 - **TOGETHER_API_KEY**：当 **LLM** 为 **together** 时必填。 - **TOGETHER_MODEL**：当 **LLM** 为 **together** 时必填（示例：`openai/gpt-oss-20b`）。 - **TOGETHER_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **together** 时可选（默认：`https://api.together.ai/v1`）。 - **CEREBRAS_API_KEY**：当 **LLM** 为 **cerebras** 时必填。 - **CEREBRAS_MODEL**：当 **LLM** 为 **cerebras** 时必填（默认：`llama-3.3-70b`）。 - **CEREBRAS_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **cerebras** 时可选（默认：`https://api.cerebras.ai/v1`）。 - **ANTHROPIC_API_KEY**：当 **LLM** 为 **anthropic** 时必填。 - **ANTHROPIC_MODEL**：当 **LLM** 为 **anthropic** 时必填（默认：`claude-3-5-sonnet-20241022`）。 - **CODEX_MODEL**：当 **LLM** 为 **codex** 时必填（Codex OAuth 流程；compose 将主机端口 **1455** 映射用于回调）。 - **CUSTOM_LLM_URL**：当 **LLM** 为 **custom** 时的 OpenAI 兼容基础 URL。 - **CUSTOM_LLM_API_KEY**：当 **LLM** 为 **custom** 时的 API 密钥。 - **CUSTOM_MODEL**：当 **LLM** 为 **custom** 时的模型 ID。 - **LITELLM_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **litellm** 时的 LiteLLM 代理或网关基础 URL。 - **LITELLM_API_KEY**：当 **LLM** 为 **litellm** 时的可选 API 密钥。 - **LITELLM_MODEL**：当 **LLM** 为 **litellm** 时必填（默认：`gpt-4.1`）。 - **LMSTUDIO_BASE_URL**：当 **LLM** 为 **lmstudio** 时的可选 LM Studio 基础 URL（默认：`http://localhost:1234/v1`；省略时会自动追加 `/v1`）。 - **LMSTUDIO_API_KEY**：当 **LLM** 为 **lmstudio** 时的可选 API 密钥。 - **LMSTUDIO_MODEL**：当 **LLM** 为 **lmstudio** 时必填（示例：`openai/gpt-oss-20b`）。 - **DISABLE_THINKING**=[true/false]：若为 **true**，则对支持该功能的提供商（包括 DeepSeek）禁用“思考”（thinking）。 - **WEB_GROUNDING**=[true/false]：若为 **true**，则默认启用网页搜索。 - **WEB_SEARCH_PROVIDER**=[auto/native/searxng/tavily/exa]：选择网页搜索模式。`auto` 对 OpenAI、Google 和 Anthropic 使用原生搜索，否则除非你选择外部提供商，否则网页搜索保持关闭。 - **WEB_SEARCH_MAX_RESULTS**：添加到模型上下文的外部搜索结果数量上限（默认 `5`，最大 `10`）。 - **SEARXNG_BASE_URL**：自托管 SearXNG 实例的基础 URL。 - **TAVILY_API_KEY**、**EXA_API_KEY**：可选托管搜索 API 的凭据。 - **EXTENDED_REASONING**=[true/false]：在已配置技术栈支持的情况下启用扩展推理（extended reasoning）。 #### Ollama 当 **LLM** 为 **ollama** 时使用： - **OLLAMA_URL**：Ollama HTTP API 的基础 URL（例如 Docker 中的 `http://host.docker.internal:11434`）。 - **OLLAMA_MODEL**：Ollama 中的模型名称（例如 `llama3.2:3b`）。 - **START_OLLAMA**=[true/false]：容器入口点（`start.js`）：可选安装 + `ollama serve`。默认 **false**（`development` / `production` compose）。 #### 演示文稿记忆（Mem0 OSS） Mem0 使用本地 Qdrant + SQLite（OSS）；记忆按演示文稿（presentation）作用域划分。默认情况下，Docker 运行时会将 Mem0 指向本地 Ollama 兼容的 LLM 端点，因此初始化时不再需要 OpenAI 密钥。若希望改用 OpenAI，请将 `MEM0_LLM_BASE_URL`/`MEM0_LLM_API_KEY` 设置为你的 OpenAI 兼容端点与密钥。 Docker 镜像在构建期间会安装默认 spaCy 模型（`en_core_web_sm`），以便 Mem0 在每次运行时无需额外配置即可启动。 | 变量 | 用途 | | ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **MEM0_ENABLED** | **true**/false（compose 默认值 **true**）。 | | **MEM0_LLM_MODEL** | Mem0 LLM 模型名称（compose 默认值 **`llama3.1:latest`** 或 `OLLAMA_MODEL`）。 | | **MEM0_LLM_API_KEY** | 面向 OpenAI 兼容客户端的 Mem0 LLM API 密钥占位符（compose 默认值 **`ollama`**）。 | | **MEM0_LLM_BASE_URL** | Mem0 LLM 基础 URL（compose 默认值 **`OLLAMA_URL`** 或 `http://host.docker.internal:11434`）。 | | **MEM0_DIR** | 根目录（compose 默认值 **`/app_data/mem0`**）。 | | **MEM0_EMBEDDER_PROVIDER** | 嵌入器（Embedder）后端（compose 默认值 **`fastembed`**）。 | | **MEM0_EMBEDDER_MODEL** | 模型 ID（compose 默认值 **`BAAI/bge-small-en-v1.5`**）。 | | **MEM0_EMBEDDING_DIMS** | 向量维度（compose 默认值 **384**）。 | | **MEM0_SPACY_MODEL** | 可选的 spaCy 模型覆盖（默认值 **`en_core_web_sm`**）。 | | **MEM0_REQUIRE_SPACY_MODEL** | 保持为 **true**（默认值）。仅当你有意让 Mem0 在不使用 spaCy 词形还原的情况下运行时，才设置为 false。 | #### 文档解析（LiteParse） | 变量 | 用途 | | ------------------------- | ----------------------------------------- | | **LITEPARSE_DPI** | OCR 渲染 DPI（compose 默认值 **120**）。 | | **LITEPARSE_NUM_WORKERS** | 工作进程数量（compose 默认值 **1**）。 | #### 数据库 - **DATABASE_URL**：SQLAlchemy URL；若未设置，应用会回退到应用数据目录下的 SQLite。 - **MIGRATE_DATABASE_ON_STARTUP**：Compose 为所有服务设置 **`true`**，以便在启动时运行迁移。 #### 图像生成这些变量与 `docker-compose.yml` 对应。**`IMAGE_PROVIDER`** 用于选择后端（`pexels`、`pixabay`、`gemini_flash`、`nanobanana_pro`、`dall-e-3`、`gpt-image-1.5`、`comfyui`、`open_webui`）。OpenAI 图像模式使用 **OPENAI_API_KEY**，Gemini 图像模式使用 **GOOGLE_API_KEY**（与 LLM 部分使用相同的密钥）。 - **DISABLE_IMAGE_GENERATION**=[true/false]：禁用幻灯片图像生成。 - **IMAGE_PROVIDER**：提供商 ID（见上文枚举）。 - **PEXELS_API_KEY**：Pexels 图库图片。 - **PIXABAY_API_KEY**：Pixabay 图库图片。 - **DALL_E_3_QUALITY**=[standard/hd]：**dall-e-3** 的可选配置（默认值 `standard`）。 - **GPT_IMAGE_1_5_QUALITY**=[low/medium/high]：**gpt-image-1.5** 的可选配置（默认值 `medium`）。 - **COMFYUI_URL** / **COMFYUI_WORKFLOW**：自托管 ComfyUI 工作流 JSON。 - **OPEN_WEBUI_IMAGE_URL** / **OPEN_WEBUI_IMAGE_API_KEY**：兼容 Open WebUI 的图像端点。 - **OPENAI_COMPAT_IMAGE_BASE_URL** / **OPENAI_COMPAT_IMAGE_API_KEY** / **OPENAI_COMPAT_IMAGE_MODEL**：若使用 **openai_compatible** 将图像请求发送到任意 OpenAI 兼容的 `/v1/images/*` 端点（LiteLLM、Azure、vLLM Gateways 等），则为必填项。 #### 遥测 - **DISABLE_ANONYMOUS_TRACKING**=[true/false]：设置为 **true** 以禁用匿名遥测。 #### 身份验证（Web 登录） Presenton 每个实例使用**单一管理员账户**。凭据存储在 `app_data`（已哈希；参见 `userConfig.json`）。可通过 `-e` 传入，或在 compose 中通过 `.env` 传入： - **AUTH_USERNAME** / **AUTH_PASSWORD** — 在首次启动时预置管理员登录（密码至少 6 个字符）。若用户已存在则忽略，除非设置了 **AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV**。 - **AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV**=[true/false] — 若为 **true**，则在每次 FastAPI 启动时从环境变量替换已存储的凭据，并轮换会话签名密钥（会使现有会话失效）。一次性轮换完成后请移除该设置。 - **RESET_AUTH**=[true/false] — 若为 **true**，则在启动时清除已存储的凭据。用于**单次**启动以恢复访问权限，之后请取消设置。 **示例** ```bash docker run -it --name presenton -p 5001:80 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` ```bash docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e AUTH_USERNAME=admin -e AUTH_PASSWORD=changeme123 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` ```bash docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e AUTH_USERNAME=admin -e AUTH_PASSWORD=changeme123 -v "${PWD}\app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` ```bash docker stop presenton && docker rm presenton && docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e AUTH_USERNAME=admin -e AUTH_PASSWORD=newcred456 -e AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV=true -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` ```bash docker stop presenton && docker rm presenton && docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e RESET_AUTH=true -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` ```bash docker stop presenton && docker rm presenton && docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e AUTH_USERNAME=admin -e AUTH_PASSWORD=changeme123 -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest ``` **手动重置：**停止容器，编辑 `./app_data/userConfig.json`，删除 `AUTH_USERNAME`、`AUTH_PASSWORD_HASH` 和 `AUTH_SECRET_KEY`，保存后重新启动。在应用中退出登录：**Settings → Other → Sign out**。 #### MCP 身份验证当已配置身份验证（`AUTH_USERNAME` / `AUTH_PASSWORD`）时，位于 `/mcp` 的 MCP 端点现在也需要身份验证。 1. 登录一次以获取 bearer token： ```bash curl -s -X POST http://localhost:5001/api/v1/auth/login \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"username":"admin","password":"changeme123"}' ``` 响应包含： - `access_token`（会话 token） - `token_type`（`bearer`） 2. 配置你的 MCP 客户端，在每次请求中发送该 token： ```json { "mcpServers": { "presenton": { "url": "http://localhost:5001/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer " } } } } ``` 说明： - 若你通过 `AUTH_OVERRIDE_FROM_ENV=true` 轮换凭据，此前签发的会话 token 将失效。 - MCP 在 Electron 桌面应用中不可用（`PRESENTON_ELECTRON=true`）。Electron 默认以 `DISABLE_AUTH=true` 运行，且为避免身份验证冲突，MCP 服务器在该环境中被禁用。 > 注意：当在 `.env` 中设置时，上述 LLM 和图像变量会从 **`docker-compose.yml`** 转发。

**按提供商分类的 Docker Run 示例** 变量与 compose 相同；直接运行 `docker run` 时，使用 `-e` 而非 `.env`。 - 使用 OpenAI

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

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 Vertex AI（API key 模式）

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="vertex" -e VERTEX_API_KEY="******" -e VERTEX_MODEL="gemini-2.5-flash" -e IMAGE_PROVIDER="gemini_flash" -e CAN_CHANGE_KEYS="false" -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

- 使用 Azure OpenAI

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="azure" -e AZURE_OPENAI_API_KEY="******" -e AZURE_OPENAI_MODEL="gpt-4.1" -e AZURE_OPENAI_API_VERSION="2024-10-21" -e AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://YOUR-RESOURCE.openai.azure.com" -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 Amazon Bedrock（按需模型 ID）— 有关推理配置文件（inference profiles）、IAM 与故障排查，请参阅 **[docs/amazon-bedrock.md](docs/amazon-bedrock.md)**。

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="bedrock" -e BEDROCK_REGION="us-east-1" -e BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID="******" -e BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY="******" -e BEDROCK_MODEL="us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0" -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 Amazon Bedrock（推理配置文件 ARN，例如 Claude Sonnet 4.6）

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="bedrock" -e BEDROCK_REGION="us-east-1" -e BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID="******" -e BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY="******" -e BEDROCK_MODEL="arn:aws:bedrock:us-east-1:YOUR_ACCOUNT_ID:inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-6" -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 Fireworks

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="fireworks" -e FIREWORKS_API_KEY="******" -e FIREWORKS_MODEL="accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct" -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 Together AI

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="together" -e TOGETHER_API_KEY="******" -e TOGETHER_MODEL="openai/gpt-oss-20b" -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 Ollama

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 Anthropic

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="anthropic" -e ANTHROPIC_API_KEY="******" -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 LM Studio（本地）

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e LLM="lmstudio" -e LMSTUDIO_BASE_URL="http://host.docker.internal:1234" -e LMSTUDIO_MODEL="openai/gpt-oss-20b" -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 LLM API

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

- 在 GPU 支持下运行 Presenton 若要对 Ollama 模型使用 GPU 加速，需要安装并配置 NVIDIA Container Toolkit，以便 Docker 容器访问 NVIDIA GPU。安装并配置好 NVIDIA Container Toolkit 后，可通过添加 `--gpus=all` 标志以 GPU 支持运行 Presenton：

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

- 使用 OpenAI 兼容图像提供商这会将所有幻灯片图像请求路由到你的 OpenAI 兼容网关（LiteLLM、Azure、vLLM 等），同时保持文本 LLM 配置独立：

docker run -it --name presenton -p 5001:80 -e IMAGE_PROVIDER="openai_compatible" -e OPENAI_COMPAT_IMAGE_BASE_URL="https://proxy.example.com/v1" -e OPENAI_COMPAT_IMAGE_API_KEY="******" -e OPENAI_COMPAT_IMAGE_MODEL="gpt-image-1" -v "./app_data:/app_data" ghcr.io/presenton/presenton:latest

# ### ✨ 通过 API 生成演示文稿 **生成演示文稿**

端点： /api/v1/ppt/presentation/generate
方法： POST
Content-Type： application/json

身份验证（HTTP Basic）：
除 /api/v1/auth/* 外，所有 /api/v1/ 路由均需身份验证。请发送你的 Presenton 管理员用户名和密码（与 Web UI 相同，或在 Docker 预置时使用 AUTH_USERNAME / AUTH_PASSWORD）。使用 curl 时，在 -u 之后直接写 -u USERNAME:PASSWORD — 即 HTTP Basic 身份验证，会自动设置 Authorization: Basic …。请将下方示例中的 username:password 替换为你的真实凭据。

**请求体**

参数	类型	必填	说明
`content`	string	是	用于生成演示文稿的主要内容。
`slides_markdown`	string[] \| null	否	提供自定义幻灯片 Markdown，而非自动生成。
`instructions`	string \| null	否	额外的生成说明。
`tone`	string	否	文本语气（默认：`"default"`）。可选值：`default`、`casual`、`professional`、 `funny`、`educational`、`sales_pitch`
`verbosity`	string	否	内容密度（默认：`"standard"`）。可选值：`concise`、`standard`、`text-heavy`
`web_search`	boolean	否	启用网络搜索 grounding（默认：`false`）。
`n_slides`	integer	否	要生成的幻灯片数量（默认：`8`）。
`language`	string	否	演示文稿语言（默认：`"English"`）。
`template`	string	否	模板名称（默认：`"general"`）。
`include_table_of_contents`	boolean	否	包含目录页（默认：`false`）。
`include_title_slide`	boolean	否	包含标题页（默认：`true`）。
`files`	string[] \| null	否	生成时使用的文件。请先通过 `/api/v1/ppt/files/upload` 上传。
`export_as`	string	否	导出格式（默认：`"pptx"`）。可选值：`pptx`、`pdf`

**响应**

{
  "presentation_id": "string",
  "path": "string",
  "edit_path": "string"
}

**示例（curl + 使用 -u 的 HTTP Basic 身份验证）**

curl -u username:password \
  -X POST http://localhost:5001/api/v1/ppt/presentation/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
   "content": "Introduction to Machine Learning",
    "n_slides": 5,
    "language": "English",
    "template": "general",
    "export_as": "pptx"
  }'

**示例响应**

{
  "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"
}

注意： 在 path 和 edit_path 前加上服务器根 URL，即可构成有效链接。

**文档与教程**

# ### 🚀 路线图在 GitHub Projects 上跟踪公开路线图：[https://github.com/orgs/presenton/projects/2](https://github.com/orgs/presenton/projects/2)