- docker/compute/data/yg-ft/ 下创建 models、datasets、outputs、logs 目录 - 保留目录结构和 README,忽略子目录实际内容(日志、模型、数据集等) - 修正 gitignore 全局 logs/ 规则为 /logs/,避免误伤 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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:
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:
$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 |
9100 |
当前由 Compute API 暴露文件网关契约,后续可拆为独立服务 |
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.exampleFRONTEND_PORT=16801BACKEND_API_PORT=17861POSTGRES_PORT=15432REDIS_PORT=16379
docker/compute/.env.exampleCOMPUTE_API_PORT=19100FILE_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:
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:
docker run --rm yg-ft-backend-api:latest python -c "import psycopg; print(psycopg.__version__)"
默认访问地址:
http://<app-server-ip>:16801
应用侧代码和数据外挂:
../../backend -> /app
../../frontend/dist -> /usr/share/nginx/html
../../runtime/app/logs/backend -> /opt/yg-ft/logs/backend
../../runtime/app/data -> /data/yg-ft
前端容器启动前必须确保 ../../frontend/dist/index.html 已存在。若前端 Nginx 日志出现 directory index of "/usr/share/nginx/html/" is forbidden 或 rewrite or internal redirection cycle while internally redirecting to "/index.html",通常表示当前执行 docker compose 的项目目录下没有构建好的 frontend/dist,或挂载路径不是同一份代码目录。
# 在执行 docker compose 的同一份代码目录中检查
cd <repo-root>/frontend
npm run build
test -f dist/index.html && ls -lh dist/index.html
cd ../docker/app
docker compose up -d --force-recreate frontend
docker compose logs --tail=80 frontend
如果使用 Windows npm 构建、WSL 中运行 Docker Compose,需要确认 Windows 路径和 WSL 路径指向同一份仓库。例如在 D:\...\YG_FT\frontend 构建不会自动生成 /mnt/d/wuyongtao/Code/YG_FT/frontend/dist 下的产物,除非二者本就是同一个目录。
如果使用企业统一 PostgreSQL/Redis,修改 docker/app/.env:
如果前端 Nginx 日志出现 open() "/usr/share/nginx/html/modelTF/login" failed 或 open() "/usr/share/nginx/html/login" failed,说明当前容器没有加载项目的 Nginx 代理配置,/modelTF/* 被当成静态文件查找。处理方式:
cd <repo-root>/docker/app
docker compose up -d --force-recreate frontend
docker compose exec frontend nginx -T | grep -n "location.*modelTF" -A12
正常配置中应存在 location ^~ /modelTF/,并代理到 BACKEND_PROXY_PASS,默认是 http://backend-api:8000。
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:
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:
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:
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:
../../compute -> /app/compute
${YG_FT_DATA_ROOT_HOST} -> /data/yg-ft
${YG_FT_MODEL_ROOT_HOST} -> /data/yg-ft/models
${YG_FT_DATASET_ROOT_HOST} -> /data/yg-ft/datasets
${YG_FT_OUTPUT_ROOT_HOST} -> /data/yg-ft/outputs
${COMPUTE_LOG_ROOT_HOST} -> /opt/yg-ft/logs/compute
${TRAINING_LOG_ROOT_HOST} -> /opt/yg-ft/logs/training
算力服务器启动前必须先在宿主机创建持久化目录,基座模型、训练数据、训练产物和训练日志都应落在宿主机磁盘上,不能只写入容器层。推荐默认目录:
cd <repo-root>/docker/compute
mkdir -p data/yg-ft/models \
data/yg-ft/datasets \
data/yg-ft/outputs \
data/yg-ft/logs/compute \
data/yg-ft/logs/training
默认 docker/compute/.env.example 使用 ./data/yg-ft,该相对路径以 docker/compute/docker-compose.yml 所在目录为基准,因此实际宿主机目录是 <repo-root>/docker/compute/data/yg-ft。如企业环境模型盘、数据盘、产物盘分盘挂载,可在 docker/compute/.env 中分别调整 YG_FT_MODEL_ROOT_HOST、YG_FT_DATASET_ROOT_HOST、YG_FT_OUTPUT_ROOT_HOST、COMPUTE_LOG_ROOT_HOST、TRAINING_LOG_ROOT_HOST,容器内路径建议保持 /data/yg-ft/models、/data/yg-ft/datasets、/data/yg-ft/outputs,避免训练参数和节点配置复杂化。
页面上传数据集时,文件先进入 Backend API,再由 Backend API 调用目标算力节点的 POST /modelTF/compute/files/upload,写入容器内 /data/yg-ft/datasets/{dataset_id}/。在默认开发配置下,宿主机可在 <repo-root>/docker/compute/data/yg-ft/datasets/{dataset_id}/ 看到对应文件。仅创建 bind mount 不会自动让应用侧上传文件出现在算力目录,必须通过这条 File Gateway 链路同步。
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:
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=3
COMPUTE_POLL_BATCH_SIZE=100
交互链路:
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
算力服务默认开启服务间鉴权。docker/compute/.env 中保持 COMPUTE_AUTH_ENABLED=true,并确保 COMPUTE_SERVICE_TOKEN 与 docker/app/.env 一致;健康检查路径仍可用于容器探活。
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:
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。
节点地址、权重、标签、启用状态和本地路径在前端“算力节点”页面动态维护。新增或编辑节点后,点击“测试”会由 Backend API 主动访问该节点的 GET /modelTF/v1/compute/health 和 GET /modelTF/compute/resources/gpus,并把健康信息与 GPU 清单同步到 PostgreSQL。
常用命令
重新构建应用镜像:
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 .
重新构建算力镜像:
docker build -f docker/compute/Dockerfile.compute -t yg-ft-compute-api:latest .
启动服务:
cd docker/app
docker compose up -d
cd ../compute
docker compose up -d
查看服务:
docker compose ps
docker compose logs -f