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Major additions: - All-in-One Docker image with Ollama + models bundled - Separate deployment option for existing Ollama installations - Changed default model from qwen3:8b to qwen3:14b - Comprehensive deployment documentation Files added: - Dockerfile: Basic app-only image - Dockerfile.allinone: Complete image with Ollama + models - docker-compose.yml: Easy deployment configuration - docker-entrypoint.sh: Startup script for all-in-one image - requirements.txt: Python dependencies - .dockerignore: Exclude unnecessary files from image Scripts: - export-ollama-models.sh: Export models from local Ollama - build-allinone.sh: Build complete offline-deployable image - build-and-export.sh: Build and export basic image Documentation: - DEPLOYMENT.md: Comprehensive deployment guide - QUICK_START.md: Quick reference for common tasks Configuration: - Updated config.py: DEFAULT_CHAT_MODEL = qwen3:14b - Updated frontend/opro.html: Page title to 系统提示词优化
2.2 KiB
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快速开始指南
离线部署（All-in-One 方案）
在开发机器上（有外网）
# 1. 下载模型
ollama pull qwen3:14b
ollama pull qwen3-embedding:4b
# 2. 导出模型
./export-ollama-models.sh
# 3. 构建并导出 Docker 镜像
./build-allinone.sh
# 4. 传输到目标服务器
# 文件: system-prompt-optimizer-allinone.tar (约 10-20GB)
scp system-prompt-optimizer-allinone.tar user@server:/path/
在目标服务器上（无外网）
# 1. 加载镜像
docker load -i system-prompt-optimizer-allinone.tar
# 2. 启动服务
docker run -d \
--name system-prompt-optimizer \
-p 8010:8010 \
-p 11434:11434 \
-v $(pwd)/outputs:/app/outputs \
--restart unless-stopped \
system-prompt-optimizer:allinone
# 3. 等待启动（约 60 秒）
sleep 60
# 4. 验证
curl http://localhost:8010/health
curl http://localhost:11434/api/tags
# 5. 访问界面
# http://<服务器IP>:8010/ui/opro.html
常用命令
# 查看日志
docker logs -f system-prompt-optimizer
# 重启服务
docker restart system-prompt-optimizer
# 停止服务
docker stop system-prompt-optimizer
# 删除容器
docker rm -f system-prompt-optimizer
# 进入容器
docker exec -it system-prompt-optimizer bash
# 检查模型
docker exec -it system-prompt-optimizer ollama list
端口说明
- 8010: Web 界面和 API
- 11434: Ollama 服务（仅 All-in-One 方案需要暴露）
文件说明
system-prompt-optimizer-allinone.tar: 完整镜像（10-20GB）outputs/: 用户反馈日志目录
故障排查
服务无法启动
# 查看日志
docker logs system-prompt-optimizer
# 检查端口占用
netstat -tulpn | grep 8010
netstat -tulpn | grep 11434
模型不可用
# 进入容器检查
docker exec -it system-prompt-optimizer ollama list
# 应该看到:
# qwen3:14b
# qwen3-embedding:4b
性能慢
- 确保服务器有足够的 RAM（建议 16GB+）
- 如果有 GPU，使用支持 GPU 的 Docker 运行时
- 调整
config.py中的GENERATION_POOL_SIZE
更多信息
详细文档请参考：
DEPLOYMENT.md: 完整部署指南README.md: 项目说明- http://localhost:8010/docs: API 文档