一、引言：为什么需要离线安装 Claude Code？
介绍 Claude Code 的核心价值，分析企业、科研机构及开发者对私有化、安全可控 AI 编程助手的迫切需求，引出离线部署的必要性。
二、Claude Code 离线安装方案全景图
概述离线安装的几种主流方案及其适用场景，为后续详细展开做铺垫。
- 方案一：完整容器镜像部署
- 方案二：模型与运行时分离部署
- 方案三：混合云边缘部署
三、核心前提：环境与资源准备
详细列出离线安装前必须准备的硬件、软件及模型资源。
- 硬件要求：GPU 型号、显存、内存、存储空间估算。
- 软件依赖：操作系统、Docker/Podman、Python 版本、CUDA/cuDNN 等。
- 模型获取：官方模型包下载、许可证与合规性说明。
四、方案一详解：基于 Docker 的完整离线镜像部署
手把手教学，适用于网络隔离严格的环境。
- 步骤 1：导出与传输 Docker 镜像
- 步骤 2：离线环境加载与运行
- 步骤 3：配置持久化与数据挂载
- 步骤 4：服务健康检查与日志查看
五、方案二详解：模型与运行时分离部署
适用于模型更新频繁或需要灵活管理模型版本的环境。
- 架构设计：模型服务、推理 API、前端界面的分离。
- 模型侧部署：离线加载模型权重、配置量化与加速。
- 运行时侧部署：部署 Claude Code 后端服务与 Web 界面。
- 网络配置与集成：如何让两部分服务在离线网络内通信。
六、方案三详解：混合云边缘部署方案
针对有部分网络出口，但核心数据需本地的场景。
- 架构概述：边缘节点与中心云的分工。
- 边缘侧部署：轻量级推理服务与本地缓存。
- 同步策略：如何安全地同步模型更新与配置。
七、关键配置与优化调优
安装后的必备配置，以提升性能与稳定性。
- 模型推理参数调优：温度、top_p、最大生成长度等。
- 资源限制与监控：GPU 内存、并发请求数限制。
- 安全加固：网络访问控制、API 密钥管理、审计日志。
- 性能基准测试：如何评估离线部署的响应速度与吞吐量。
八、常见问题排查与故障恢复
汇总离线安装及运行过程中可能遇到的典型问题与解决方案。
- 启动失败：依赖缺失、端口冲突、权限问题。
- 模型加载错误：文件损坏、版本不匹配、显存不足。
- 服务无响应：网络配置、防火墙、服务健康检查。
- 数据备份与恢复：如何备份模型、配置和用户数据。
九、总结与展望
回顾各方案优缺点与选型建议，探讨 Claude Code 离线部署的未来发展趋势（如更小的模型、更强的边缘计算支持）。