# Docker 部署说明

本目录按应用服务器和算力服务器拆分 Dockerfile 与 Docker Compose 文件。Compose 文件不包含 `build:`，不会在 `docker compose up` 时自动构建业务镜像。所有业务镜像需要先通过手动 `docker build` 构建，再由 Compose 启动。

## 基础镜像

| 镜像 | 用途 |
| --- | --- |
| `python:3.12-slim` | 应用后端基础镜像，后端运行环境要求 Python 3.12 及以上 |
| `nginx:1.27-alpine` | 前端静态资源与 `/modelTF` 反向代理运行镜像 |
| `hiyouga/llamafactory:latest` | 算力服务基础镜像，基于 LLaMA-Factory 官方镜像扩展 Compute API |
| `postgres:16-alpine` | 开发阶段内置 PostgreSQL |
| `redis:7-alpine` | 开发阶段内置 Redis |

一键拉取基础镜像：

```bash
docker pull python:3.12-slim && \
docker pull nginx:1.27-alpine && \
docker pull hiyouga/llamafactory:latest && \
docker pull postgres:16-alpine && \
docker pull redis:7-alpine
```

Windows PowerShell：

```powershell
$images = @(
  "python:3.12-slim",
  "nginx:1.27-alpine",
  "hiyouga/llamafactory:latest",
  "postgres:16-alpine",
  "redis:7-alpine"
)
$images | ForEach-Object { docker pull $_ }
```

如果部署环境不能访问外网，需要提前在可联网环境执行上述拉取命令，再用 `docker save` / `docker load` 导出导入。

## 业务镜像

| 镜像 | Dockerfile | 构建命令 |
| --- | --- | --- |
| `yg-ft-backend-api:latest` | `docker/app/Dockerfile.backend` | `docker build -f docker/app/Dockerfile.backend -t yg-ft-backend-api:latest .` |
| `yg-ft-frontend-runtime:latest` | `docker/app/Dockerfile.frontend` | `docker build -f docker/app/Dockerfile.frontend -t yg-ft-frontend-runtime:latest .` |
| `yg-ft-compute-api:latest` | `docker/compute/Dockerfile.compute` | `docker build -f docker/compute/Dockerfile.compute -t yg-ft-compute-api:latest .` |

## 对外端口

所有宿主机对外端口统一使用 5 位端口。容器内部端口保持镜像默认端口，便于容器内服务和健康检查稳定。

| 服务 | 宿主机对外端口 | 容器内部端口 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| 前端 Nginx | `16801` | `80` | 前端页面入口 |
| 后端 API | `17861` | `8000` | FastAPI 服务 |
| PostgreSQL | `15432` | `5432` | 开发阶段内置数据库 |
| Redis | `16379` | `6379` | 开发阶段内置缓存 |
| Compute API | `19100` | `9100` | 算力服务器 API |
| File Gateway | `19101` | 后续服务端口 | 当前预留，后续拆出文件网关服务时使用 |

注意：`8000` 是后端容器内部端口，不作为宿主机对外访问端口。宿主机或浏览器应访问 `http://<app-server-ip>:17861/modelTF/health`；前端 Nginx 容器在 Docker 网络内部访问 `http://backend-api:8000/modelTF/...`。

对应配置文件：

- `docker/app/.env.example`
  - `FRONTEND_PORT=16801`
  - `BACKEND_API_PORT=17861`
  - `POSTGRES_PORT=15432`
  - `REDIS_PORT=16379`
- `docker/compute/.env.example`
  - `COMPUTE_API_PORT=19100`
  - `FILE_GATEWAY_PORT=19101`

## 运行模式

- 应用侧默认 `COMPUTE_MODE=real`，任务状态必须由真实算力同步逻辑更新。
- 算力侧默认 `COMPUTE_EXECUTION_MODE=real`，真实执行器未完成前不会伪造训练作业。
- 仅隔离联调时可显式设置 `COMPUTE_MODE=simulator` 或 `COMPUTE_EXECUTION_MODE=simulator`，该模式不得用于测试环境、生产环境或生产升级基线。

## 应用服务器部署

应用服务器包含前端 Nginx、Backend API、PostgreSQL、Redis。

当前 Compose 内置 PostgreSQL 使用 `backend/app/db/sql/001_platform_runtime.sql` 初始化运行库。`docs/postgres-schema.sql` 是完整目标架构设计，不应直接挂载为当前运行库初始化脚本，否则会与当前后端代码的运行表结构不兼容。

首次部署：

```bash
cd <repo-root>

# 1. 使用当前 Windows/宿主机 npm 构建前端静态产物
cd frontend
npm ci
npm run build
cd ..

# 2. 手动构建业务镜像
docker build -f docker/app/Dockerfile.backend -t yg-ft-backend-api:latest .
docker build -f docker/app/Dockerfile.frontend -t yg-ft-frontend-runtime:latest .

# 3. 启动应用服务
cd docker/app
cp .env.example .env
docker compose up -d
```

后端镜像构建过程中会执行依赖导入自检，确认 `fastapi`、`uvicorn`、`psycopg`、`sqlalchemy`、`redis` 等运行依赖已安装。构建后也可以手动检查：

```bash
docker run --rm yg-ft-backend-api:latest python -c "import psycopg; print(psycopg.__version__)"
```

默认访问地址：

```text
http://<app-server-ip>:16801
```

应用侧代码和数据外挂：

```text
../../backend -> /app
../../frontend/dist -> /usr/share/nginx/html
../../runtime/app/logs/backend -> /opt/yg-ft/logs/backend
../../runtime/app/data -> /data/yg-ft
```

如果使用企业统一 PostgreSQL/Redis，修改 `docker/app/.env`：

```env
DATABASE_URL=postgresql+psycopg://<user>:<password>@<postgres-host>:15432/<db>
REDIS_URL=redis://<redis-host>:16379/0
USE_BUILTIN_POSTGRES=false
USE_BUILTIN_REDIS=false
```

生产环境如完全使用外部基础设施，可以删除或注释 Compose 中的 `postgres`、`redis` 服务及 `backend-api.depends_on` 中对应依赖。

## 算力服务器部署

算力服务器包含 Compute API、后续 Compute Agent、File Gateway、GPU runtime、本地训练数据目录和 LLaMA-Factory。`Dockerfile.compute` 基于 LLaMA-Factory 官方镜像：

```dockerfile
FROM hiyouga/llamafactory:latest
```

部署前需要安装：

- NVIDIA Driver
- NVIDIA Container Toolkit
- Docker Engine 和 Docker Compose Plugin
- 本地训练数据目录，默认 `/data/yg-ft`

首次部署：

```bash
cd <repo-root>

# 手动构建算力业务镜像
docker build -f docker/compute/Dockerfile.compute -t yg-ft-compute-api:latest .

# 启动算力服务
cd docker/compute
cp .env.example .env
docker compose up -d
```

健康检查：

```text
GET http://<compute-server-ip>:19100/modelTF/health
GET http://<compute-server-ip>:19100/modelTF/v1/compute/health
```

算力侧代码和数据外挂：

```text
../../compute -> /app/compute
${YG_FT_DATA_ROOT_HOST} -> /data/yg-ft
../../runtime/compute/logs -> /opt/yg-ft/logs/compute
../../runtime/compute/training-logs -> /opt/yg-ft/logs/training
```

## 应用与算力分离部署

应用服务器只需要主动访问算力服务器，不要求算力服务器回调应用服务器。

在 `docker/app/.env` 中配置：

```env
COMPUTE_API_BASE_URL=http://<compute-server-ip>:19100
FILE_GATEWAY_BASE_URL=http://<compute-server-ip>:19101
COMPUTE_SERVICE_TOKEN=change_me
COMPUTE_STATUS_SYNC_MODE=polling
COMPUTE_POLL_INTERVAL_SECONDS=10
COMPUTE_POLL_BATCH_SIZE=100
```

交互链路：

```text
Frontend
  -> Backend API
    -> Compute API
      -> Compute Agent / LLaMA-Factory
      -> 本地数据目录 / 模型目录 / 训练产物
    <- Backend Worker 定时轮询 Compute API
```

## 多算力节点部署

多算力节点仍按“单机多 GPU 节点”部署。每台 GPU 服务器都独立部署一套 `docker/compute`：

```text
gpu-node-01: docker/compute + /data/yg-ft + 19100/19101
gpu-node-02: docker/compute + /data/yg-ft + 19100/19101
gpu-node-03: docker/compute + /data/yg-ft + 19100/19101
```

节点之间默认不互访。应用平台主动访问每个节点的 Compute API/File Gateway，并通过 `compute_nodes`、`resource_replicas`、`resource_sync_jobs` 统一调度和同步。

## 常用命令

重新构建应用镜像：

```bash
docker build -f docker/app/Dockerfile.backend -t yg-ft-backend-api:latest .
docker build -f docker/app/Dockerfile.frontend -t yg-ft-frontend-runtime:latest .
```

重新构建算力镜像：

```bash
docker build -f docker/compute/Dockerfile.compute -t yg-ft-compute-api:latest .
```

启动服务：

```bash
cd docker/app
docker compose up -d

cd ../compute
docker compose up -d
```

查看服务：

```bash
docker compose ps
docker compose logs -f
```