windows 環境下部署
0. 克隆項目
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
1. 安裝 python 3 環境
教程地址:html
https://www.runoob.com/python3/python3-install.html前端
2. 部署天然語言模型
2.1 下載模型,瀏覽器中訪問:
node
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
2.2 解壓壓縮包
2.3 安裝 python 依賴包
pip install tensorflow==1.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install bert-serving-server==1.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.4 啓動模型
// 當前目錄切換至模型文件夾目錄後執行
bert-serving-start -model_dir ./chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=1
啓動成功後輸出以下:python
3. 部署 Mongodb 數據庫
教程地址:
nginx
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.htmlgit
4. 設置系統環境變量
AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=127.0.0.1
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=taisite
其中 AUTOTEST_PLATFORM_ENV 默認爲 production (必填)github
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT 分別表示數據庫的地址和端口(必填)web
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD 分別表示數據庫的賬號密碼(若無可不填)mongodb
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST(天然語言模型服務)默認爲本機啓動 (非必填)docker
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME 爲默認的數據表名(必填)
設置完成後可經過下列命令進行測試(CMD切換至項目根目錄下)
python ./backend/config.py
若配置成功則可看見輸入的配置數據
5. 打包前端 dist 文件 (這一步我已爲大家作好,若不需二次開發可跳過)
5.1 安裝 Vue 環境,下載 node.js 並配置環境,下載 npm 包管理器
5.2 cmd 進入 frontend 目錄下,配置 cnpm :
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
5.3 執行安裝依賴包命令:
cnpm install
5.4 執行打包命令:
cnpm run build
若成功打包則會在項目根目錄下生成 dist 文件夾
6. 啓動後端
// 切換至項目根目錄下執行
pip install -r ./backend/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
// 啓動後端 ( 默認5050端口 )
python ./backend/run.py
// 建立平臺管理員賬號密碼
python ./backend/createAdminUser.py
7. 訪問項目
如今就能夠訪問 http://127.0.0.1:5050/#/login 使用建立的管理員賬號密碼進行登陸
Linux 環境下 Docker 容器化部署
Docker 教程地址:
https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html
0. 克隆項目
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
1. 天然語言模型部署
sudo -i
docker pull shaoyuyishiwo/bertserver
docker run --name autotest-platform-bertserver -d shaoyuyishiwo/bertserver
2. Mongo 數據庫部署 (若已有現成數據庫可用則可跳過此步)
2.1 啓動數據庫 & 數據掛載至宿主機
sudo -i
docker pull mongo
docker run --name autotest-platform-mongo -p 27017:27017 -v /data/db:/data/db -v /data/configdb:/data/configdb ``-d mongo
2.2 建立數據庫賬號
docker exec -it autotest-platform-mongo /bin/bash
mongo
> use admin
switched to db admin
> db.createUser({user:"${USERNAME}",pwd:"${PASSWORD}",roles:["root"]})
Successfully added user: { "user" : "admin", "roles" : [ "root" ] }
2.3 數據庫內存擴容(建議)
> db.adminCommand({setParameter:1, internalQueryExecMaxBlockingSortBytes:335544320})
{ "was" : 33554432, "ok" : 1 }
3. 環境變量配置
// 編輯 /etc/profile 文件
sudo -i
vi /etc/profile
若出現警告則選擇 (E)dit anyway (輸入 E)
3.1 文本末端插入下列數據 (輸入 i 則變爲 insert 狀態)
export AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
export AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=${BERT_IPADRESS}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=${DBNAME}
變量爲動態值,部署者自行根據實際狀況輸入,DBNAME 值可任意自定義(數據庫表名),
其中 BERT_IPADRESS 和 MONGO_HOST 值可經過下列命令查詢:
docker inspect autotest-platform-bertserver
docker inspect autotest-platform-mongo // 若使用了上面的步驟部署數據庫
輸出以下圖所示:
3.2 插入完畢後點擊 ESC 按鈕、輸入 :wq 後單擊回車保存
3.3 執行下列命令後環境變量當即生效
source /etc/profile
4. 啓動項目
//在項目根目錄下執行部署文件
sh deploy ${PORT}
其中 ${PORT} 變量填寫項目訪問端口便可,項目啓動的同時也建立了管理員賬號密碼,以下圖所示:
5. 訪問項目
瀏覽器訪問部署服務器地址的
EXTRA. 常見問題
1. 下列輸出表明 NLP模型 啓動失敗
解決步驟:
1.刪除 ./backend/app/init.py 中的這段代碼:
2.將 ./backend/testframe/interfaceTest/tester.py 中的下列代碼修改爲 pass:
LAST. 部署完成後去哪裏得到使用教程???
本文分享自微信公衆號 - AI測試前線(TaisiteMagicWorld)。
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