feat: 添加后端架构、计算模块及部署文档

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wuyongtao
2026-07-16 13:47:37 +08:00
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184
README.md
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@@ -1,133 +1,107 @@
# YG_FT
# YG_FT 模型微调平台
远光微调平台 - 面向大语言模型微调、评测、推理与对比一体化前端
YG_FT 是一个面向企业治理场景的完整模型微调平台,覆盖用户中心、多租户、项目隔离、数据集管理、模型管理、训练任务、评测、推理、审批流、审计留存、算力调度和训练引擎适配。当前前端已存在基础页面,后端与算力平台已按多人协作开发方式建立工程骨架
## 技术栈
## 总体架构
| 类别 | 技术 | 版本 |
|------|------|------|
| 框架 | Vue 3 | ^3.5.13 |
| 语言 | TypeScript | ~5.7.2 |
| 构建工具 | Vite | ^6.0.7 |
| 路由 | Vue Router | ^4.5.0 |
| 状态管理 | Pinia | ^2.3.0 |
| UI 组件库 | Element Plus | ^2.9.1 |
| HTTP 客户端 | axios | ^1.7.9 |
| 图表 | ECharts / vue-echarts | ^6.1.0 / ^8.0.1 |
| Markdown | marked + DOMPurify | ^15.0.5 / ^3.2.3 |
| 编辑器 | md-editor-v3 | ^5.1.4 |
| 工具集 | @vueuse/core | ^11.3.0 |
| 样式 | Sass | ^1.83.0 |
```text
YG_FT/
frontend/ # 前端应用,承载训练平台控制台页面
backend/ # FastAPI 应用平台后端
app/
api/v1/ # 对前端暴露的 REST API
core/ # 配置、日志、中间件、权限等基础能力
db/ # 数据库连接、迁移、事务工具
modules/ # 业务模块目录
schemas/ # Pydantic 入参/出参模型
services/ # 跨模块应用服务
workers/ # 后台任务入口
requirements.txt # 后端 Python 第三方依赖
compute/ # 算力平台与训练框架适配层
api/ # 内部 Compute API
agent/ # 单机多 GPU 调度与进程管理
engines/llama_factory/ # LLaMA-Factory 适配器
file_gateway/ # 本地文件上传、下载、导入、产物管理
docs/ # 需求、接口、数据库、开发计划和部署文档
docker/ # Nginx 等容器化配置
```
**项目版本**1.0.0
## 平台分层
## 环境要求
| 层级 | 职责 | 主要目录 |
| --- | --- | --- |
| 前端控制台 | 用户操作入口、任务看板、项目/模型/数据集/训练/审批/审计页面 | `frontend/` |
| 应用平台后端 | 用户中心、多租户、RBAC/ABAC、项目隔离、元数据、审批流、审计、API 编排 | `backend/` |
| 算力平台 | GPU 发现、资源锁定、训练进程管理、日志采集、产物归档、任务状态回传 | `compute/` |
| 训练引擎 | 当前固定接入 LLaMA-Factory预留其他训练平台适配标准 | `compute/engines/` |
| 数据层 | PostgreSQL、Redis、本地文件存储、日志归档 | `docs/postgres-schema.sql` |
- **Node.js** >= 18推荐 20 LTS
- **npm** >= 9
- 后端服务运行于 `http://localhost:7861`(前端通过代理转发,见下文)
## 关键能力
## 快速开始
- 多租户:租户级数据隔离、租户配置、租户成员和角色。
- 权限控制:支持项目、模型、数据集级隔离,后续可扩展到字段级和操作级策略。
- 审批流:覆盖数据集发布、模型发布、训练资源申请、推理服务上线等企业流程。
- 审计留存:操作审计、安全审计、审批审计、任务审计,支持留存周期策略。
- 训练任务:训练参数管理、单机多 GPU 调度、任务状态同步、训练日志、产物管理。
- 引擎适配:默认 LLaMA-Factory预留统一 Engine Adapter 接口接入其他微调框架。
- 文件存储:当前使用本地磁盘,按租户/项目/数据集/任务分区。
- 日志采集:后端 JSON Lines 日志,主日志和错误日志拆分,便于 ELK/日志平台采集。
### 1. 安装依赖
## 后端启动
```bash
cd frontend
npm install
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload
```
### 2. 启动开发服务器
默认健康检查:
```bash
npm run dev
```text
GET /api/v1/health
```
开发服务器默认运行在 `http://localhost:6801`
## 日志
### 3. 构建生产包
后端日志模块位于 `backend/app/core/logging.py`,说明文档见:
```bash
npm run build # 类型检查 + 生产构建,产物输出到 dist/
npm run preview # 本地预览构建产物
- `docs/backend-logging.md`
默认输出:
```text
logs/backend-YYYY-MM-DD.log
logs/error-YYYY-MM-DD.log
```
### 4. 类型检查
日志格式为 JSON Lines单个文件不超过 20MB只保留最近 10 天。
```bash
npm run type-check
```
## 主要文档
## 测试
- `docs/platform-architecture-requirements.md`:平台需求、功能模块、页面补全建议。
- `docs/backend-api-design.md`FastAPI 接口分组、参数定义、权限说明。
- `docs/postgres-schema.sql`PostgreSQL 数据库脚本,包含权限、用户中心、多租户、审批、审计等模型。
- `docs/system-development-plan.md`多人协作开发计划按前端、后端、DB、部署拆分。
- `docs/backend-logging.md`:后端日志模块使用说明。
- `docs/deployment-plan.md`:后期部署方案,覆盖单机算力服务器部署与应用/算力分离部署。
内置基于 Playwright 的 UI 回归脚本,首次运行前需安装浏览器:
## 部署模式
```bash
npx playwright install chromium
```
平台支持两种主要部署模式:
执行已注册的回归脚本:
1. 所有服务部署在算力服务器:适合 PoC、内网试点、小团队单机多 GPU 使用。
2. 应用服务和算力/训练服务独立部署:适合企业生产环境,应用平台部署在业务服务区,算力平台和 LLaMA-Factory 部署在 GPU 服务器。
```bash
npm run test:data-process-wizard # 数据处理向导
npm run test:model-manage # 模型管理
npm run test:training-log-layout # 训练日志布局
npm run test:page-surface # 页面表层级
```
生产环境建议采用第二种模式。算力平台与训练框架应部署在 GPU 算力服务器上,应用平台不直接控制 GPU 进程,而是通过内部 Compute API 调度训练任务。
其余脚本可直接运行:
详细方案见 `docs/deployment-plan.md`
```bash
node scripts/regression-back-navigation.mjs # 返回导航
node scripts/regression-fine-tune-create-ui.mjs # 调优创建 UI
```
## 后续开发原则
> 回归脚本默认连接 `http://localhost:6801`,需先启动开发服务器
## 目录结构
```
YG-FT/
├── frontend/ # 前端工程Vue 3 SPA
│ ├── src/
│ │ ├── api/ # axios 封装 + 各业务模块 API
│ │ ├── components/ # 公共组件
│ │ ├── composables/ # 组合式函数
│ │ ├── constants/ # 常量与映射表
│ │ ├── layouts/ # 主布局
│ │ ├── mock/ # Mock 数据与适配器
│ │ ├── plugins/ # 第三方插件注册
│ │ ├── router/ # 路由配置 + 登录守卫
│ │ ├── stores/ # Pinia 状态
│ │ ├── styles/ # 全局样式
│ │ ├── types/ # TypeScript 类型定义
│ │ └── views/ # 业务页面
│ ├── scripts/ # UI 回归测试脚本
│ ├── public/ # 静态资源
│ └── vite.config.ts # Vite 构建与代理配置
├── docs/ # 设计文档与视觉走查记录
└── design-qa.md # 视觉走查汇总
```
## 端口与代理
| 服务 | 地址 |
|------|------|
| 前端开发服务器 | `http://localhost:6801` |
| 后端 API | `http://localhost:7861` |
前端统一使用 `/api` 相对路径发请求,由 Vite 开发代理转发到后端 `http://localhost:7861`(配置见 `frontend/vite.config.ts`)。
## 业务模块
| 模块 | 说明 |
|------|------|
| 登录 | 用户登录鉴权 |
| 模型调优 | 微调任务创建与管理 |
| 模型评测 | 评测任务与评测维度配置 |
| 模型推理 | 在线推理对话 |
| 模型对比 | 多模型对话与结果对比 |
| 模型管理 | 模型 CRUD 与权重合并 |
| 数据集 | 数据集管理与预览 |
| 数据处理 | 数据处理任务向导 |
| 工具 | 辅助工具集 |
| 系统 | 硬件监控、日志、训练日志 |
- 接口实现优先遵循 `docs/backend-api-design.md`
- 数据库实现优先遵循 `docs/postgres-schema.sql`,后续通过 Alembic 迁移管理变更。
- 前端页面与后端接口、数据库表之间的映射以文档中的“对应页面/功能模块”为准。
- 训练引擎适配必须通过 `compute/engines/` 下的标准接口,不在应用平台后端直接拼接训练命令。
- 敏感信息不得写入日志,生产环境密钥通过环境变量或密钥管理系统注入。

9
backend/.env.example Normal file
View File

@@ -0,0 +1,9 @@
APP_NAME=YG Fine-Tune Platform API
APP_ENV=local
API_PREFIX=/api
LOG_LEVEL=INFO
LOG_DIR=./logs
LOG_FILE_PREFIX=backend
LOG_ERROR_FILE_PREFIX=error
LOG_MAX_BYTES=20971520
LOG_RETENTION_DAYS=10

65
backend/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,65 @@
# Backend Service
后端工程使用 FastAPI定位为模型微调平台的应用平台服务负责用户中心、多租户、权限隔离、项目、数据集、模型、训练任务、审批、审计和算力平台编排。
## 目录结构
```text
backend/
app/
main.py # FastAPI 应用入口
api/v1/ # 对前端暴露的 API 路由
core/ # 配置、日志、中间件、权限等基础能力
db/ # 数据库连接、迁移集成、事务工具
modules/ # 业务模块
auth/
tenant/
project/
model/
dataset/
data_process/
fine_tune/
eval/
inference/
approval/
audit/
compute_gateway/
file_gateway/
engine_registry/
retention/
system/
schemas/ # Pydantic 入参/出参模型
services/ # 跨模块应用服务
workers/ # 后台任务入口
requirements.txt # 后端第三方依赖
logs/ # 本地开发日志目录,生产环境建议挂载到独立日志盘
```
## 本地启动
```bash
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload
```
健康检查:
```text
GET /api/v1/health
```
## 日志
日志模块位于 `app/core/logging.py`,使用说明见 `../docs/backend-logging.md`
默认日志文件:
```text
logs/backend-YYYY-MM-DD.log
logs/error-YYYY-MM-DD.log
```
文件日志为 JSON Lines 格式,单个文件不超过 20MB只保存最近 10 天,错误日志按 `ERROR` 级别独立拆分,便于 ELK/日志平台采集。

1
backend/app/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Application package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""API package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Versioned API package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""API endpoint modules."""

View File

@@ -0,0 +1,12 @@
from fastapi import APIRouter
from app.core.logging import get_logger
router = APIRouter()
logger = get_logger(__name__)
@router.get("/health")
async def health_check() -> dict[str, str]:
logger.info("health check requested")
return {"status": "ok"}

View File

@@ -0,0 +1,6 @@
from fastapi import APIRouter
from app.api.v1.endpoints.health import router as health_router
api_router = APIRouter()
api_router.include_router(health_router, tags=["health"])

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Core infrastructure modules."""

View File

@@ -0,0 +1,28 @@
from dataclasses import dataclass
from functools import lru_cache
import os
def _int_env(name: str, default: int) -> int:
raw = os.getenv(name)
if raw is None or raw == "":
return default
return int(raw)
@dataclass(frozen=True)
class Settings:
app_name: str = os.getenv("APP_NAME", "YG Fine-Tune Platform API")
app_env: str = os.getenv("APP_ENV", "local")
api_prefix: str = os.getenv("API_PREFIX", "/api")
log_level: str = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO")
log_dir: str = os.getenv("LOG_DIR", "./logs")
log_file_prefix: str = os.getenv("LOG_FILE_PREFIX", "backend")
log_error_file_prefix: str = os.getenv("LOG_ERROR_FILE_PREFIX", "error")
log_max_bytes: int = _int_env("LOG_MAX_BYTES", 20 * 1024 * 1024)
log_retention_days: int = _int_env("LOG_RETENTION_DAYS", 10)
@lru_cache
def get_settings() -> Settings:
return Settings()

253
backend/app/core/logging.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,253 @@
from __future__ import annotations
from contextvars import ContextVar
from datetime import date, datetime, timedelta
import json
import logging
from logging import Handler, LogRecord
from pathlib import Path
import re
import time
from typing import Any
from uuid import uuid4
from fastapi import FastAPI, Request
from app.core.config import Settings, get_settings
request_id_var: ContextVar[str] = ContextVar("request_id", default="-")
class RequestIdFilter(logging.Filter):
def filter(self, record: LogRecord) -> bool:
record.request_id = request_id_var.get()
return True
class JsonLogFormatter(logging.Formatter):
"""Format one JSON object per line for ELK/Filebeat collection."""
def format(self, record: LogRecord) -> str:
payload: dict[str, Any] = {
"@timestamp": datetime.fromtimestamp(record.created).astimezone().isoformat(
timespec="milliseconds"
),
"level": record.levelname,
"logger": record.name,
"message": record.getMessage(),
"module": record.module,
"function": record.funcName,
"file": record.pathname,
"line": record.lineno,
"process": record.process,
"thread": record.thread,
"thread_name": record.threadName,
"request_id": getattr(record, "request_id", "-"),
}
if record.exc_info:
payload["exception"] = self.formatException(record.exc_info)
if record.stack_info:
payload["stack"] = self.formatStack(record.stack_info)
return json.dumps(payload, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"))
class DateSizeRotatingFileHandler(Handler):
"""Rotate log files by date and size while keeping date in every file name."""
def __init__(
self,
log_dir: str | Path,
file_prefix: str,
max_bytes: int,
retention_days: int,
encoding: str = "utf-8",
) -> None:
super().__init__()
self.log_dir = Path(log_dir)
self.file_prefix = file_prefix
self.max_bytes = max_bytes
self.retention_days = retention_days
self.encoding = encoding
self._current_date: date | None = None
self._stream: Any | None = None
self._current_path: Path | None = None
self.log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def emit(self, record: LogRecord) -> None:
try:
message = self.format(record) + self.terminator
encoded_size = len(message.encode(self.encoding))
self._ensure_stream()
if self._should_rotate(encoded_size):
self._rotate_by_size()
self._ensure_stream(force=True)
self._stream.write(message)
self.flush()
self._cleanup_expired_files()
except Exception:
self.handleError(record)
@property
def terminator(self) -> str:
return "\n"
def flush(self) -> None:
if self._stream and not self._stream.closed:
self._stream.flush()
def close(self) -> None:
try:
if self._stream and not self._stream.closed:
self._stream.close()
finally:
self._stream = None
super().close()
def _dated_path(self, target_date: date) -> Path:
return self.log_dir / f"{self.file_prefix}-{target_date.isoformat()}.log"
def _ensure_stream(self, force: bool = False) -> None:
today = date.today()
if not force and self._stream and self._current_date == today:
return
if self._stream and not self._stream.closed:
self._stream.close()
self._current_date = today
self._current_path = self._dated_path(today)
self._stream = self._current_path.open("a", encoding=self.encoding)
def _should_rotate(self, incoming_size: int) -> bool:
if not self._current_path or self.max_bytes <= 0:
return False
if not self._current_path.exists():
return False
return self._current_path.stat().st_size + incoming_size > self.max_bytes
def _rotate_by_size(self) -> None:
if not self._current_path or not self._current_path.exists():
return
if self._stream and not self._stream.closed:
self._stream.close()
self._stream = None
stem = self._current_path.stem
suffix = self._current_path.suffix
index = 1
while True:
rotated_path = self.log_dir / f"{stem}.{index}{suffix}"
if not rotated_path.exists():
self._current_path.rename(rotated_path)
return
index += 1
def _cleanup_expired_files(self) -> None:
if self.retention_days <= 0:
return
cutoff = date.today() - timedelta(days=self.retention_days - 1)
pattern = re.compile(
rf"^{re.escape(self.file_prefix)}-(\d{{4}}-\d{{2}}-\d{{2}})(?:\.\d+)?\.log$"
)
for path in self.log_dir.glob(f"{self.file_prefix}-*.log"):
match = pattern.match(path.name)
if not match:
continue
file_date = datetime.strptime(match.group(1), "%Y-%m-%d").date()
if file_date < cutoff:
path.unlink(missing_ok=True)
def configure_logging(settings: Settings | None = None) -> None:
settings = settings or get_settings()
root_logger = logging.getLogger()
root_logger.handlers.clear()
root_logger.setLevel(settings.log_level.upper())
console_formatter = logging.Formatter(
fmt=(
"%(asctime)s | %(levelname)s | pid=%(process)d | %(threadName)s | "
"request_id=%(request_id)s | %(name)s | %(pathname)s:%(lineno)d | %(message)s"
),
datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)
json_formatter = JsonLogFormatter()
request_filter = RequestIdFilter()
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(console_formatter)
console_handler.addFilter(request_filter)
file_handler = DateSizeRotatingFileHandler(
log_dir=settings.log_dir,
file_prefix=settings.log_file_prefix,
max_bytes=settings.log_max_bytes,
retention_days=settings.log_retention_days,
)
file_handler.setFormatter(json_formatter)
file_handler.addFilter(request_filter)
error_file_handler = DateSizeRotatingFileHandler(
log_dir=settings.log_dir,
file_prefix=settings.log_error_file_prefix,
max_bytes=settings.log_max_bytes,
retention_days=settings.log_retention_days,
)
error_file_handler.setLevel(logging.ERROR)
error_file_handler.setFormatter(json_formatter)
error_file_handler.addFilter(request_filter)
root_logger.addHandler(console_handler)
root_logger.addHandler(file_handler)
root_logger.addHandler(error_file_handler)
for logger_name in ("uvicorn", "uvicorn.error", "uvicorn.access"):
logger = logging.getLogger(logger_name)
logger.handlers.clear()
logger.propagate = True
def get_logger(name: str) -> logging.Logger:
return logging.getLogger(name)
def set_request_id(request_id: str) -> None:
request_id_var.set(request_id)
def setup_request_logging(app: FastAPI) -> None:
logger = get_logger("app.access")
@app.middleware("http")
async def request_logging_middleware(request: Request, call_next): # type: ignore[no-untyped-def]
request_id = request.headers.get("X-Request-ID") or str(uuid4())
token = request_id_var.set(request_id)
started_at = time.perf_counter()
try:
response = await call_next(request)
elapsed_ms = (time.perf_counter() - started_at) * 1000
logger.info(
"request completed method=%s path=%s status_code=%s duration_ms=%.2f client=%s",
request.method,
request.url.path,
response.status_code,
elapsed_ms,
request.client.host if request.client else "-",
)
response.headers["X-Request-ID"] = request_id
return response
except Exception:
elapsed_ms = (time.perf_counter() - started_at) * 1000
logger.exception(
"request failed method=%s path=%s duration_ms=%.2f client=%s",
request.method,
request.url.path,
elapsed_ms,
request.client.host if request.client else "-",
)
raise
finally:
request_id_var.reset(token)

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Database infrastructure package."""

View File

@@ -0,0 +1,4 @@
"""Database session factory placeholder.
Implement SQLAlchemy/SQLModel session management here when database development starts.
"""

18
backend/app/main.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,18 @@
from fastapi import FastAPI
from app.api.v1.router import api_router
from app.core.config import get_settings
from app.core.logging import configure_logging, setup_request_logging
def create_app() -> FastAPI:
settings = get_settings()
configure_logging(settings)
app = FastAPI(title=settings.app_name)
setup_request_logging(app)
app.include_router(api_router, prefix=settings.api_prefix)
return app
app = create_app()

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
# Backend Module Convention
每个业务模块建议保持一致结构:
```text
module_name/
__init__.py
router.py # FastAPI router
schemas.py # Pydantic request/response models
service.py # Business orchestration
repository.py # Database access
permissions.py # Optional resource permission checks
```
模块边界以 `docs/system-development-plan.md` 的页面模块开发工作包为准。

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Approval workflow module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Audit log module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Authentication and user session module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Application-side compute platform gateway module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Data processing module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Dataset management module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Training engine registry module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Evaluation module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Application-side file gateway module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Fine-tuning task module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Inference and compare module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Model registry module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Project workspace and member module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Retention policy and cleanup module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""System health, metrics and logs module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Tenant management module."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Shared schemas package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Cross-module services package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Background workers package."""

32
backend/pyproject.toml Normal file
View File

@@ -0,0 +1,32 @@
[project]
name = "yg-ft-backend"
version = "0.1.0"
description = "Backend service for the model fine-tuning platform"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
"fastapi>=0.111.0",
"uvicorn[standard]>=0.30.0",
"python-multipart>=0.0.9",
"pydantic>=2.7.0",
"sqlalchemy>=2.0.30",
"asyncpg>=0.29.0",
"alembic>=1.13.1",
"redis>=5.0.4",
"httpx>=0.27.0",
"PyJWT>=2.8.0",
"passlib[bcrypt]>=1.7.4",
"python-dotenv>=1.0.1",
]
[project.optional-dependencies]
dev = [
"pytest>=8.2.0",
"ruff>=0.5.0",
]
[tool.ruff]
line-length = 100
target-version = "py311"
[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]

12
backend/requirements.txt Normal file
View File

@@ -0,0 +1,12 @@
fastapi>=0.111.0
uvicorn[standard]>=0.30.0
python-multipart>=0.0.9
pydantic>=2.7.0
sqlalchemy>=2.0.30
asyncpg>=0.29.0
alembic>=1.13.1
redis>=5.0.4
httpx>=0.27.0
PyJWT>=2.8.0
passlib[bcrypt]>=1.7.4
python-dotenv>=1.0.1

24
compute/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,24 @@
# Compute Platform
算力平台与应用平台分开部署,本目录用于后续实现单机多 GPU 调度、文件网关和训练引擎适配。
## 目录结构
```text
compute/
api/ # 只允许应用平台访问的内部 Compute API
agent/ # 单机 Agent负责 GPU、进程、工作区管理
engines/
llama_factory/ # LLaMA-Factory 训练引擎适配器
file_gateway/ # 本地磁盘上传、下载、预览、离线导入
tests/
```
## 第一版职责
- GPU 发现、状态上报、锁定和释放。
- 本地磁盘工作区管理。
- 创建、停止、查询训练/评测/推理/合并任务。
- LLaMA-Factory 命令生成、日志解析、产物收集。
- 分片上传、短时下载、离线导入。
- 通过服务间 token 接受应用平台调用。

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Compute agent package."""

1
compute/api/__init__.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Compute API package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Training engine adapters package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""LLaMA-Factory engine adapter package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Local file gateway package."""

View File

@@ -0,0 +1 @@
"""Compute platform tests package."""

109
docs/backend-logging.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,109 @@
# 后端日志模块说明
本文档对应页面/功能模块:全平台通用能力、系统设置、审计中心、任务详情、训练任务日志、运维监控。
## 设计目标
- 后端服务统一使用 `backend/app/core/logging.py` 初始化日志。
- 日志文件按日期命名,单个文件超过 20MB 自动滚动。
- 日志只保留最近 10 天,过期文件自动清理。
- 业务日志使用 JSON Lines 格式,便于 Filebeat、Vector、Logstash、ELK、OpenSearch 等日志平台采集。
- `ERROR` 及以上日志独立写入错误日志文件,便于告警与问题定位。
- 日志字段必须包含代码文件、行号、函数、日志内容、请求 ID、进程和线程信息。
## 文件命名
默认日志目录由 `LOG_DIR` 控制,本地默认是 `./logs`
```text
logs/
backend-2026-07-16.log # INFO/ERROR 等全部应用日志JSON Lines
backend-2026-07-16.1.log # 当天主日志超过 20MB 后滚动产生
error-2026-07-16.log # ERROR/CRITICAL 错误日志JSON Lines
error-2026-07-16.1.log # 当天错误日志超过 20MB 后滚动产生
```
## 环境变量
```env
LOG_LEVEL=INFO
LOG_DIR=./logs
LOG_FILE_PREFIX=backend
LOG_ERROR_FILE_PREFIX=error
LOG_MAX_BYTES=20971520
LOG_RETENTION_DAYS=10
```
## JSON 字段
每一行都是一个完整 JSON 对象。
```json
{
"@timestamp": "2026-07-16T13:20:10.123",
"level": "INFO",
"logger": "app.access",
"message": "request completed method=GET path=/api/v1/health status_code=200 duration_ms=3.12 client=127.0.0.1",
"module": "logging",
"function": "request_logging_middleware",
"file": "D:\\AI\\codex-code\\YG_FT\\backend\\app\\core\\logging.py",
"line": 169,
"process": 1234,
"thread": 5678,
"thread_name": "MainThread",
"request_id": "6f9d1c3c-8be0-4c8d-a5b2-18f9d41f9a0c"
}
```
异常日志会额外包含:
```json
{
"exception": "Traceback ..."
}
```
## 使用方式
业务代码中不要直接 `print`,统一使用:
```python
from app.core.logging import get_logger
logger = get_logger(__name__)
logger.info("dataset uploaded dataset_id=%s", dataset_id)
logger.warning("gpu queue is busy project_id=%s", project_id)
logger.exception("training job failed job_id=%s", job_id)
```
`logger.exception(...)` 只能在 `except` 代码块中使用,它会自动写入堆栈信息,并同时进入主日志和错误日志。
## FastAPI 接入
应用入口 `backend/app/main.py` 已完成接入:
```python
settings = get_settings()
configure_logging(settings)
setup_request_logging(app)
```
请求日志会自动生成或透传 `X-Request-ID`,并在响应头中返回同一个请求 ID方便前端、后端、算力服务、日志平台串联排障。
## ELK/日志平台采集建议
- 采集路径:`/app/logs/*.log` 或生产环境挂载后的日志目录。
- 解析方式:按行读取,每行作为 JSON 文档解析。
- 索引建议:
- 主日志:`yg-ft-backend-*`
- 错误日志:`yg-ft-backend-error-*`
- 推荐保留字段:`@timestamp``level``logger``message``file``line``function``request_id``tenant_id``project_id``job_id`
- 业务开发后续应在关键模块日志中补充 `tenant_id``project_id``job_id` 等上下文字段,便于企业审计和问题定位。
## 注意事项
- 当前日志落本地磁盘,生产环境建议把日志目录挂载到独立数据盘。
- 日志文件保留 10 天是应用侧兜底策略,企业侧长期留存应由 ELK、对象存储或归档服务承担。
- 敏感字段如 token、密码、密钥、原始用户数据内容不得写入日志。
- 算力节点和应用节点分开部署时,建议两侧都采用 JSON Lines 格式,并使用统一 `request_id/job_id` 贯穿链路。

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# 模型微调平台后期部署方案
本文档对应页面/功能模块:系统设置、算力资源、训练任务、任务详情、模型管理、数据集管理、审批中心、审计中心、运维监控。
## 1. 部署目标
平台需要支持单机多 GPU 训练、本地磁盘文件存储、LLaMA-Factory 训练框架,并预留未来接入其他训练平台的能力。部署设计需要把“应用平台”和“算力平台”边界明确拆开:
- 应用平台:面向用户、权限、项目、模型、数据集、审批、审计、任务编排和 API。
- 算力平台:面向 GPU、训练进程、训练框架、本地工作目录、训练日志和产物。
- 训练框架:当前固定 LLaMA-Factory后续通过 Engine Adapter 标准接入其他框架。
结论:算力平台和训练框架应该部署在 GPU 算力服务器上。原因是训练框架需要直接访问 GPU、CUDA、驱动、模型权重、本地数据集切片、训练工作目录和训练进程。应用平台可以与算力平台同机部署也可以独立部署但不建议在无 GPU 的应用服务器上直接运行 LLaMA-Factory。
## 2. 服务清单
| 服务 | 部署位置 | 职责 |
| --- | --- | --- |
| Nginx | 应用服务器或算力服务器 | 前端静态资源、反向代理、TLS 终止 |
| Frontend | Nginx 静态目录 | 平台控制台 |
| Backend API | 应用服务器 | FastAPI 接口、鉴权、元数据、审批、审计、任务编排 |
| Backend Worker | 应用服务器 | 异步任务、状态同步、通知、审计归档 |
| PostgreSQL | 应用服务器或独立数据库服务器 | 业务元数据、权限、审批、审计 |
| Redis | 应用服务器或独立缓存服务器 | 队列、锁、短期状态、幂等控制 |
| Compute API | GPU 算力服务器 | 只对应用平台开放的内部算力接口 |
| Compute Agent | GPU 算力服务器 | GPU 发现、资源锁定、训练进程管理 |
| File Gateway | GPU 算力服务器 | 本地文件上传、下载、离线导入、产物访问 |
| LLaMA-Factory | GPU 算力服务器 | 实际训练、评测、合并、导出 |
| 日志采集 Agent | 两侧服务器 | 采集应用日志、训练日志、系统日志 |
## 3. 目录与存储规划
建议生产环境把文件、日志、数据库数据分盘挂载:
```text
/opt/yg-ft/
app/ # 应用服务代码
compute/ # 算力服务代码
config/ # 环境配置和服务配置
logs/
backend/ # 后端 JSON Lines 日志
compute/ # 算力服务日志
training/ # 训练过程日志
data/
datasets/ # 数据集文件
models/ # 基座模型、微调模型、导出模型
jobs/ # 训练任务工作目录
artifacts/ # 评测报告、adapter、checkpoint、导出包
```
本地文件存储建议按租户、项目、资源类型分区:
```text
/data/yg-ft/
tenants/{tenant_id}/
projects/{project_id}/
datasets/{dataset_id}/
models/{model_id}/
jobs/{job_id}/
```
## 4. 方案一:所有服务部署在算力服务器
### 4.1 适用场景
- PoC、试点环境、演示环境。
- 小团队共用一台单机多 GPU 服务器。
- 网络隔离要求不高,部署资源有限。
### 4.2 拓扑
```mermaid
flowchart LR
U["用户浏览器"] --> N["Nginx/Frontend"]
N --> B["Backend API"]
B --> DB["PostgreSQL"]
B --> R["Redis"]
B --> C["Compute API"]
C --> A["Compute Agent"]
A --> L["LLaMA-Factory"]
A --> G["GPU/CUDA"]
A --> FS["本地磁盘文件存储"]
```
### 4.3 部署方式
同一台 GPU 服务器部署:
- `frontend` 构建后由 Nginx 托管。
- `backend-api` 使用 Uvicorn/Gunicorn 或容器运行。
- `backend-worker` 独立进程运行。
- `postgres``redis` 可使用 Docker Compose 或系统服务。
- `compute-api``compute-agent``file-gateway` 与 LLaMA-Factory 在同机运行。
- 训练产物、数据集、模型和日志都放在本地数据盘。
### 4.4 优点
- 部署简单,路径共享容易。
- 上传数据、训练读取、产物归档都在本机完成I/O 链路短。
- 适合快速验证平台功能。
### 4.5 风险
- 应用服务、数据库、训练任务抢占同一台服务器资源。
- GPU 训练高负载可能影响 API 响应。
- 数据库与文件存储容灾能力弱。
- 安全边界不清晰,企业生产不推荐长期使用。
### 4.6 端口建议
| 服务 | 端口 | 暴露范围 |
| --- | --- | --- |
| Nginx | 80/443 | 用户网段 |
| Backend API | 8000 | 仅 Nginx、本机 |
| Compute API | 9100 | 仅 Backend API、本机 |
| File Gateway | 9101 | 仅 Backend API、本机 |
| PostgreSQL | 5432 | 本机或内网 |
| Redis | 6379 | 本机或内网 |
## 5. 方案二:应用服务与算力/训练服务独立部署
### 5.1 适用场景
- 企业生产环境。
- 有独立应用服务器、数据库服务器和 GPU 算力服务器。
- 需要清晰网络边界、权限边界和运维职责。
- 未来可能扩展多台 GPU 服务器或多种训练框架。
### 5.2 拓扑
```mermaid
flowchart LR
U["用户浏览器"] --> N["应用区 Nginx/Frontend"]
N --> B["应用区 Backend API"]
B --> DB["PostgreSQL"]
B --> R["Redis"]
B -- "内部 HTTPS/mTLS + 服务 Token" --> C["算力区 Compute API"]
C --> A["Compute Agent"]
A --> L["LLaMA-Factory"]
A --> G["GPU/CUDA"]
A --> FS["算力服务器本地磁盘"]
A -- "状态回调/日志摘要" --> B
```
### 5.3 部署边界
应用服务器部署:
- Nginx。
- Frontend。
- Backend API。
- Backend Worker。
- PostgreSQL 或数据库连接。
- Redis 或队列连接。
- 审批、审计、系统配置、用户中心等应用能力。
GPU 算力服务器部署:
- Compute API。
- Compute Agent。
- File Gateway。
- LLaMA-Factory。
- CUDA、NVIDIA Driver、NCCL、PyTorch、训练依赖。
- 本地训练工作目录、模型目录、数据集缓存、产物目录。
### 5.4 互通方式
应用平台调用算力平台:
- 协议:内部 HTTPS REST后续可扩展 gRPC。
- 鉴权:服务间 Token生产建议 mTLS + IP 白名单。
- 幂等:训练任务提交使用 `Idempotency-Key``job_id`
- 回调:算力平台向应用平台回调任务状态、指标摘要、产物索引。
- 拉取:应用平台也可以定时轮询 Compute API避免回调失败导致状态丢失。
文件互通:
- 小文件:前端上传到 Backend API再由 Backend API 转发或同步到 File Gateway。
- 大文件Backend API 创建上传会话,前端通过受控地址分片上传到 File Gateway。
- 离线数据:管理员把数据放到算力服务器指定目录,应用平台登记离线导入任务。
- 产物下载:应用平台校验权限后,向 File Gateway 申请短期下载地址。
状态互通:
- Backend API 是业务状态的最终来源。
- Compute Agent 是训练进程状态的事实来源。
- Worker 定时对账,把 `queued/running/succeeded/failed/cancelled` 等状态同步回业务库。
### 5.5 优点
- 应用服务稳定性不受 GPU 训练高负载直接影响。
- 数据库和审计能力更适合纳入企业基础设施。
- 算力节点可以逐步扩展,不影响前端和应用后端。
- 安全边界更清晰,便于设置防火墙、堡垒机、服务账号和审计策略。
### 5.6 风险
- 文件传输链路比单机部署复杂。
- 需要处理跨服务器网络失败、回调失败、任务状态对账。
- 需要明确模型、数据集、产物在应用侧和算力侧的索引关系。
## 6. Compute API 接入标准
为预留其他训练平台,应用平台只依赖统一算力接口,不直接依赖 LLaMA-Factory 命令。
训练引擎适配器应提供:
- `validate_config(config)`:校验训练参数和模板。
- `build_command(job)`:生成训练命令或执行计划。
- `start(job)`:启动训练进程。
- `stop(job_id)`:停止训练进程。
- `status(job_id)`:查询训练状态。
- `collect_metrics(job_id)`:采集 loss、learning rate、epoch、step 等指标。
- `collect_artifacts(job_id)`:登记 checkpoint、adapter、导出模型、评测报告。
- `parse_log(line)`:解析训练日志。
第一版适配器:
```text
compute/engines/llama_factory/
```
后续其他框架:
```text
compute/engines/xtuner/
compute/engines/deepspeed_custom/
compute/engines/openrlhf/
```
## 7. 环境变量建议
应用平台:
```env
APP_ENV=prod
API_PREFIX=/api
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://yg_ft:***@postgres:5432/yg_ft
REDIS_URL=redis://redis:6379/0
LOG_DIR=/opt/yg-ft/logs/backend
COMPUTE_API_BASE_URL=https://compute.internal:9100
COMPUTE_SERVICE_TOKEN=***
FILE_GATEWAY_BASE_URL=https://compute.internal:9101
```
算力平台:
```env
COMPUTE_ENV=prod
COMPUTE_HOST_ID=gpu-node-01
COMPUTE_API_PORT=9100
FILE_GATEWAY_PORT=9101
APP_CALLBACK_BASE_URL=https://app.internal/api/v1/compute/callbacks
APP_SERVICE_TOKEN=***
LLAMA_FACTORY_HOME=/opt/LLaMA-Factory
YG_FT_DATA_ROOT=/data/yg-ft
LOG_DIR=/opt/yg-ft/logs/compute
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
```
## 8. 日志与监控
应用平台:
- 采集 `backend-YYYY-MM-DD.log``error-YYYY-MM-DD.log`
-`request_id``tenant_id``project_id``job_id` 检索。
- ERROR 日志触发告警。
算力平台:
- 采集 Compute API 日志、Agent 日志、训练原始日志。
- 训练日志需要按 `job_id` 独立归档。
- 关键指标包括 GPU 利用率、显存、磁盘容量、训练队列长度、失败率。
## 9. 安全要求
- Compute API 不对公网开放。
- 应用平台和算力平台之间使用服务账号鉴权,生产建议 mTLS。
- File Gateway 下载地址必须短期有效,并绑定租户、项目、资源权限。
- 日志不得输出密码、Token、密钥、数据集原文敏感内容。
- 审计日志留存周期按租户或企业配置执行,应用日志短期留存,长期归档交给日志平台。
## 10. 部署检查清单
- PostgreSQL 已初始化 `docs/postgres-schema.sql`
- Redis 可连通。
- 后端 `GET /api/v1/health` 正常。
- Compute API 健康检查正常。
- Compute Agent 能识别 GPU、显存、CUDA 版本。
- LLaMA-Factory 能在命令行完成最小训练样例。
- 应用平台能提交训练任务到 Compute API。
- 任务状态能从算力平台同步回应用平台。
- 数据集上传、离线导入、产物下载路径权限正确。
- 后端 JSON 日志可被日志平台解析。
- ERROR 日志能触发告警。
- 日志、数据集、模型、产物所在磁盘容量有监控和告警。
## 11. 仍需确认的问题
- 生产环境是否已有统一 ELK/OpenSearch、Filebeat/Vector 标准配置。
- 数据库和 Redis 是否由企业基础设施统一提供,还是由项目自行部署。
- 是否需要 PostgreSQL 主备、备份恢复、审计日志长期归档的明确 SLA。
- 大文件上传是否需要断点续传、限速、病毒扫描或 DLP 检测。
- 应用服务器与算力服务器之间是否允许双向访问,还是只能应用侧主动访问算力侧。
- 是否需要未来支持多台 GPU 节点调度如果需要Compute API 需要提前设计节点注册和调度策略。