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與 Overleaf Server Pro 一樣,Ayakaleaf Pro 以 Docker 容器形式提供,可直接替換使用,並額外包含透過 LDAP 與 SAML2 提供的 SSO、更高的安全性、追蹤修訂、註解、我們最佳化的 TeX Live 版本、範本與管理面板等功能。
  • 如果你只是想測試 Ayakaleaf Pro 的功能或試用展示版,可以依照我們的 using-the-github-codespace.md 教學操作。展示環境使用最小化的 TeX Live 安裝,因此部分專案可能無法成功編譯。
  • 如果你從未部署過任何版本的 Overleaf,請先參閱設定 Docker 安裝 Docker Engine,再依照 using-the-toolkit 安裝 Overleaf。
  • 如果你已部署 Overleaf 社群版,請參閱 migrate-from-existing.md 遷移至 Ayakaleaf Pro。
  • 如果你偏好使用 Claude 或 Codex 等代理,可以參閱:using-claude-or-codex.md。
  • 如果你需要在離線或實體隔離環境中部署,請參閱:air-gapped-offline-deployments.md。
  • 如果你是現有的 Server Pro 使用者,請在遷移至 Ayakaleaf Pro 之前開一個 issue 告知我們,因為範本資料的儲存格式略有不同。我們非常樂意免費協助你從 Server Pro 遷移至 Ayakaleaf Pro。
  • 若你哪天不想再用 Ayakaleaf Pro、想切換回官方 Overleaf 社群版,這也完全支援,你的資料不會遺失。使用官方 Overleaf Toolkit 的使用者,只需移除 override YAML 檔案;使用 ayaka-notes toolkit 的使用者,則停用 SERVER_PRO 選項。之後一切都會回復為標準的社群版。
請依照需求選擇安裝方式:

使用 GitHub Codespace

使用 Toolkit

使用 Claude 或 Codex

實體隔離/離線部署

從現有部署遷移

硬體需求

我們進行了相關測試,發現若在 2 核心、2 GB RAM 的伺服器上執行 Overleaf,其主要以 Node.js 為基礎的核心元件約會占用 1 GB 記憶體。Redis 與 MongoDB 可能還需要額外 0.5 GB,而啟動一個用於編譯的沙箱 Docker 容器又會再占用約 0.3 GB。這表示一台 2 核心、2 GB 的伺服器實際上一次只能處理約一個並行編譯。
  • 安裝 Ayakaleaf Pro 的最低硬體需求為 2 核心 CPU 與 3 GB RAM。
  • 由於我們的 TeX Live 映像檔體積較大,啟用沙箱編譯至少需要 40 GB 的儲存空間。
  • 若要安裝 2020 至 2026 年的完整 TeX Live 映像檔,請確認至少有 150 GB 的可用磁碟空間。
以下是針對不同使用情境建議的硬體設定:

軟體需求

在軟體需求方面,我們建議使用較新且穩定的 Ubuntu 版本(例如 2025–2026 年使用 Ubuntu 24.04,2023–2024 年使用 Ubuntu 22.04),並搭配最新穩定版的 Docker。
穩定性優先:請選擇已發布一段時間的最新 Ubuntu LTS,而不是剛發布的版本。例如,截至 2026 年 10 月,Ubuntu 26.04 尚不受支援:它內建 Linux kernel 7.0,而 MongoDB 在 Linux kernel 6.19 至 7.0.13 上無法啟動(詳細資訊),因此請使用 Ubuntu 24.04。
我們不建議在 Windows 或其他不受支援的作業系統(例如 CentOS)上部署 Ayakaleaf Pro,因為在安裝與運作期間可能會遇到相容性問題或意外狀況。 不過,如果你想嘗試在 ARM 架構系統或 macOS 上部署 Ayakaleaf Pro,歡迎與社群分享你的經驗與回饋。

LaTeX 效能

LaTeX 是單執行緒程式,一次只能使用一個 CPU 核心。編譯單一文件時,效能主要受限於 CPU 的單核心時脈。因此,CPU 單核心效能越高,編譯文件的速度就越快。更多的 CPU 核心只有在多位使用者同時編譯文件時才有幫助。 以 ThuThesis 範本為例,在 Intel Core i9-14900K(5.6 GHz)上編譯時間約為 6 秒,而在採用 AMD EPYC 7763(3.2 GHz)的 Azure Standard D2as v5 執行個體(2 個 vCPU、8 GiB RAM)上則約需 13 秒。 當然,實際編譯效能取決於你的硬體設定。大多數伺服器 CPU 的時脈都沒有 14900K 那麼高,因此你需要在成本與編譯速度之間做取捨。 此外,我們也對 LaTeX 編譯效能進行了深入分析。若有興趣,請參閱我們的部落格文章 Overleaf Benchmark: A Deep Research of Concurrent LaTeX Compilation in Overleaf (SaaS and Self-host)。
最後修改於 2026年10月5日