DEPLOY_CENTOS8.md 4.88 KB
Edit Raw Blame History


OmniShopAgent  centOS 8 部署指南
一、环境要求


组件
要求


操作系统
CentOS 8.x


Python
3.12+（LangChain 1.x 要求 3.10+）


内存
建议 8GB+（Milvus + CLIP 较占内存）


磁盘
建议 20GB+（含数据集）


二、快速部署步骤
2.1 一键环境准备（推荐）
cd /path/to/shop_agent
chmod +x scripts/*.sh
./scripts/setup_env_centos8.sh


该脚本会：


安装系统依赖（gcc、openssl-devel 等）
安装 Docker（用于 Milvus）
安装 Python 3.12（conda 或源码编译）
创建虚拟环境并安装 requirements.txt

2.2 手动部署（分步执行）
步骤 1：安装系统依赖
sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make openssl-devel bzip2-devel \
    libffi-devel sqlite-devel xz-devel zlib-devel curl wget git

步骤 2：安装 Python 3.12
方式 A：Miniconda（推荐）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 按提示安装后
conda create -n shop_agent python=3.12
conda activate shop_agent


方式 B：从源码编译
sudo dnf groupinstall -y 'Development Tools'
cd /tmp
wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0.tgz
tar xzf Python-3.12.0.tgz
cd Python-3.12.0
./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make altinstall

步骤 3：安装 Docker
sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
sudo systemctl enable docker && sudo systemctl start docker
sudo usermod -aG docker $USER
# 执行 newgrp docker 或重新登录

步骤 4：创建虚拟环境并安装依赖
cd /path/to/shop_agent
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt

步骤 5：配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，至少配置：
# OPENAI_API_KEY=sk-xxx
# MILVUS_HOST=localhost
# MILVUS_PORT=19530
# CLIP_SERVER_URL=grpc://localhost:51000

三、数据准备
3.1 下载数据集
# 需先配置 Kaggle API：~/.kaggle/kaggle.json
python scripts/download_dataset.py

3.2 启动 Milvus 并索引数据
# 启动 Milvus
./scripts/run_milvus.sh

# 等待就绪后，创建索引
python scripts/index_data.py

四、启动服务
4.1 启动脚本说明


脚本
用途


start.sh
主启动脚本：启动 Milvus + Streamlit


stop.sh
停止所有服务


run_milvus.sh
仅启动 Milvus


run_clip.sh
仅启动 CLIP（图像搜索需此服务）


check_services.sh
健康检查


4.2 启动应用
# 方式 1：使用 start.sh（推荐）
./scripts/start.sh

# 方式 2：分步启动
# 终端 1：Milvus
./scripts/run_milvus.sh

# 终端 2：CLIP（图像搜索需要）
./scripts/run_clip.sh

# 终端 3：Streamlit
source venv/bin/activate
streamlit run app.py --server.port=8501 --server.address=0.0.0.0

4.3 访问地址

Streamlit 应用：http://服务器IP:8501
Milvus Attu 管理界面：http://服务器IP:8000

五、生产部署建议
5.1 使用 systemd 管理 Streamlit
创建 /etc/systemd/system/omishop-agent.service：
[Unit]
Description=OmniShopAgent Streamlit App
After=network.target docker.service

[Service]
Type=simple
User=your_user
WorkingDirectory=/path/to/shop_agent
Environment="PATH=/path/to/shop_agent/venv/bin"
ExecStart=/path/to/shop_agent/venv/bin/streamlit run app.py --server.port=8501 --server.address=0.0.0.0
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable omishop-agent
sudo systemctl start omishop-agent

5.2 使用 Nginx 反向代理（可选）
server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8501;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

5.3 防火墙
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=8501/tcp
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=19530/tcp
sudo firewall-cmd --reload

六、常见问题
Q: Python 3.12 编译失败？
A: 确保已安装 openssl-devel、libffi-devel，或直接使用 Miniconda。
Q: Docker 权限不足？
A: 执行 sudo usermod -aG docker $USER 后重新登录。
Q: Milvus 启动超时？
A: 首次启动需拉取镜像，可能较慢。可检查 docker compose logs -f standalone。
Q: 图像搜索不可用？
A: 需单独启动 CLIP 服务：./scripts/run_clip.sh。
Q: 健康检查？
A: 执行 ./scripts/check_services.sh 查看各组件状态。