DATA-HUB 安装与启动:

一、docker 镜像安装(与本地项目无关)

datahub环境复杂, 不用全部在本地安装

*注意指定python版本, docker有可能不兼容python3.10

/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m pip install --upgrade pip wheel setuptools
/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m pip install --upgrade acryl-datahub
/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m datahub version
/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m datahub docker quickstart
/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m datahub docker ingest-sample-data

一、本地安装:

1.2、主要参考:

Local Development | DataHub

Local Development | DataHub

1.1、前置依赖

# Install Java
brew install openjdk@17

# Install Python(特别重要, 版本不对,后面的构建编译环节会很多问题, 不通过,粗设置好PATH的python环境变量)
brew install python@3.10  # you may need to add this to your PATH
# alternatively, you can use pyenv to manage your python versions

# Install docker and docker compose
brew install --cask docker

1.2、重git上克隆代码

主分枝:

git clone https://github.com/datahub-project/datahub.git;

国际化的分支:

git clone https://github.com/luizhsalazar/datahub.git

执行结果:

(base) phoenix@phoenixdeMacBook-Pro ~ % git clone https://github.com/datahub-project/datahub.git;
正克隆到 'datahub'...
remote: Enumerating objects: 4477163, done.
remote: Counting objects: 100% (15782/15782), done.
remote: Compressing objects: 100% (1209/1209), done.
remote: Total 4477163 (delta 14145), reused 14814 (delta 13277), pack-reused 4461381 (from 2)
接收对象中: 100% (4477163/4477163), 6.39 GiB | 17.23 MiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (2102360/2102360), 完成.
正在更新文件: 100% (8581/8581), 完成.

1.3、构建编译项目:

使用gradle wrapper构建整个项目:

切换到存储库的根目录:

请注意,上述操作还将运行测试和一些验证,这会使过程变得相当慢。

cd datahub
./gradlew build

建议根据您的需要部分编译DataHub:

  • 构建Datahub的后端GMS(通用元数据服务):

    ./gradlew :metadata-service:war:build

  • 构建数据中心的前端:

    ./gradlew :datahub-frontend:dist -x yarnTest -x yarnLint
  • 构建DataHub的命令行工具:

    ./gradlew :metadata-ingestion:installDev
  • 构建DataHub的文档:

    ./gradlew :docs-website:yarnLintFix :docs-website:build -x :metadata-ingestion:runPreFlightScript
    # To preview the documentation
    ./gradlew :docs-website:serve

这个教你怎么安装插件:

DataHub安装配置详细过程_datahub部署-优快云博客

2、安装python3.10作为datahub的python环境:

2.1、安装:

brew install python@3.10;(这个很重要, 系统中有更高python版本, 在./gradlew build时, 会自引用python12/13, ) 参考$PATH环境变量设置。

2.2、设置mac默认的python环境

open -e  ~/.bash_profile;   打开启动文件

open -e ~/.zshrc;   打开启动文件

brew list python@3.10;  查看3.10安装路径

把上面两个文件改成一样:


# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/opt/homebrew/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/opt/homebrew/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/opt/homebrew/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
#        export PATH="/opt/homebrew/anaconda3/bin:$PATH"
	 export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"

    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<


#python3.12
alias python3='/opt/homebrew/Cellar/python@3.10/3.10.16/bin/python3.10' 
alias python=python3

1.x 清理 ./gradlew clear;

Starting a Gradle Daemon, 1 busy Daemon could not be reused, use --status for details
Configuration on demand is an incubating feature.
<-------------> 1% CONFIGURING [1m 43s]
<-------------> 1% CONFIGURING [2m 42s]
<-------------> 1% CONFIGURING [2m 49s]f classpath > gradle-node-plugin-7.0.2.pom
<-------------> 1% CONFIGURING [2m 50s]f classpath > gradle-nexus-staging-plugin-0.30.0.pom
> root project > Resolve dependencies of classpath > gradle-nexus-staging-plugin-0.30.0.pom


<-------------> 1% CONFIGURING [2m 51s]


> Configure project :datahub-frontend
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :datahub-upgrade
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :smoke-test
Root directory:  /Users/phoenix/datahub

> Configure project :docker:datahub-ingestion
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker:datahub-ingestion-base
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker:elasticsearch-setup
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker:kafka-setup
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker:mysql-setup
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :docker:postgres-setup
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :metadata-jobs:mae-consumer-job
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :metadata-jobs:mce-consumer-job
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :metadata-service:configuration
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT

> Configure project :metadata-service:war
fullVersion=v0.15.0rc3-62-g5946558
cliMajorVersion=0.15.0rc3
version=0.15.0rc3-SNAPSHOT
[Incubating] Problems report is available at: file:///Users/phoenix/datahub/build/reports/problems/problems-report.html

FAILURE: Build failed with an exception.

* What went wrong:
Task 'clear' not found in root project 'datahub' and its subprojects. Some candidates are: 'clean'.

* Try:
> Run gradlew tasks to get a list of available tasks.
> For more on name expansion, please refer to https://docs.gradle.org/8.11.1/userguide/command_line_interface.html#sec:name_abbreviation in the Gradle documentation.
> Run with --stacktrace option to get the stack trace.
> Run with --info or --debug option to get more log output.
> Run with --scan to get full insights.
> Get more help at https://help.gradle.org.

Deprecated Gradle features were used in this build, making it incompatible with Gradle 9.0.

You can use '--warning-mode all' to show the individual deprecation warnings and determine if they come from your own scripts or plugins.

For more on this, please refer to https://docs.gradle.org/8.11.1/userguide/command_line_interface.html#sec:command_line_warnings in the Gradle documentation.

BUILD FAILED in 8m 4s
2 actionable tasks: 2 up-to-date
(base) phoenix@phoenixdeMacBook-Pro datahub % 

、前端本地启动命令:(其他组建可以跑在docker上)

碰到问题:进入相应的虚拟环境:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

python3 -m pip install --upgrade pip wheel setuptools

单独安装相应的包:python3 -m pip install pyarrow==11.0.0;  

/opt/homebrew/opt/python@3.13/bin/python3.13 -m venv /Users/phoenix/datahub/metadata-ingestion/venv pip install pyarrow==11.0.0;  

GIT国际化分支下载:

源码:

datahub/metadata-service at feature/ing-623 · datahub-project/datahub · GitHub

说明文档:

GitHub - luizhsalazar/datahub at feature/i18n-support

https://blog.datahubproject.io/how-we-implemented-internationalization-in-datahub-d3e9f6349a6a

本地启动frontend:

cd datahub-frontend/run && ./run-local-frontend

从源码中安装:

DataHub CLI | DataHub

二、插件安装

插件安装:

检查datahub插件:python3 -m datahub check plugins; 

安装插件命令:python3 -m pip3 install 'acryl-datahub[postgres]'

(备注: 本地环境安装, docker容器跑的时候也会安装, 但会因为网络问题, 容易超时错误,多跑几次, 直到安装成功就好了)

/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m datahub check plugins;

/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m pip3 install 'acryl-datahub[postgres]';

/opt/homebrew/anaconda3/bin/python3.12 -m pip install 'acryl-datahub[postgres]';

参考:

Datahub部署 | Datahub中文社区

插件安装:参考

安装datahub - 编程好6博客

(.venv) PS E:\AI_System\web_ui> python server.py 项目根目录: E:\AI_System 2025-08-23 02:13:33,628 - WebServer - INFO - 强制启用离线模式... 2025-08-23 02:13:33,628 - WebServer - INFO - TRANSFORMERS_OFFLINE: 1 2025-08-23 02:13:33,628 - WebServer - INFO - HF_DATASETS_OFFLINE: 1 2025-08-23 02:13:33,628 - WebServer - INFO - HF_HUB_OFFLINE: 1 配置目录: E:\AI_System\config 2025-08-23 02:13:34,866 - ConfigLoader - INFO - ✅ 检测到有效工作区: E:\AI_System 2025-08-23 02:13:34,867 - ConfigLoader - INFO - ✅ 已加载环境文件: E:\AI_System\.env 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - ✅ 已加载硬件配置文件: E:\AI_System\config\hardware_config.json 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - ============================================================ 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🏠 工作区根目录: E:\AI_System 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🌿 环境: development (DEBUG: True) 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🌐 主机: 0.0.0.0:8000 (Gradio: 7860) 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 📝 日志级别: DEBUG 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 💾 模型缓存: E:\ai_temp\models 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🤖 默认模型: minimal-model (GPU: False) 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🔑 安全密钥: ***** 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - ⏰ 生活系统: 启用 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - 🗄️ 数据库: sqlite://ai_user@localhost:5432/ai_system 2025-08-23 02:13:34,868 - ConfigLoader - INFO - ============================================================ 2025-08-23 02:13:34,871 - WebServer - ERROR - 导入智能体模块失败: cannot import name 'module_loader' from partially initialized module 'core' (most likely due to a circular import) (E:\AI_System\core\__init__.py) (.venv) PS E:\AI_System\web_ui> python server.py 项目根目录: E:\AI_System 2025-08-23 02:15:34,003 - WebServer - INFO - 强制启用离线模式... 2025-08-23 02:15:34,003 - WebServer - INFO - TRANSFORMERS_OFFLINE: 1 2025-08-23 02:15:34,003 - WebServer - INFO - HF_DATASETS_OFFLINE: 1 2025-08-23 02:15:34,003 - WebServer - INFO - HF_HUB_OFFLINE: 1 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ✅ 检测到有效工作区: E:\AI_System 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ✅ 已加载环境文件: E:\AI_System\.env 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ✅ 已加载硬件配置文件: E:\AI_System\config\hardware_config.json 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ============================================================ 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🏠 工作区根目录: E:\AI_System 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🌿 环境: development (DEBUG: True) 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🌐 主机: 0.0.0.0:8000 (Gradio: 7860) 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 📝 日志级别: DEBUG 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 💾 模型缓存: E:\ai_temp\models 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🤖 默认模型: minimal-model (GPU: False) 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🔑 安全密钥: ***** 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ⏰ 生活系统: 启用 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - 🗄️ 数据库: sqlite://ai_user@localhost:5432/ai_system 2025-08-23 02:15:35,177 - ConfigLoader - INFO - ============================================================ ERROR:root:缺少必要依赖包,请安装: pip install huggingface-hub diskcache requests 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - 成功导入 AutonomousAgent INFO:WebServer:成功导入 AutonomousAgent 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - 创建智能体实例... INFO:WebServer:创建智能体实例... 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - 启动认知和意识系统... INFO:WebServer:启动认知和意识系统... 2025-08-23 02:15:35,187 - AgentSystem - INFO - 认知系统初始化,使用模型: E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B INFO:AgentSystem:认知系统初始化,使用模型: E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B 2025-08-23 02:15:35,187 - AgentSystem - INFO - 意识系统初始化 INFO:AgentSystem:意识系统初始化 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - 认知和意识系统启动成功 INFO:WebServer:认知和意识系统启动成功 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - 系统监控初始化 INFO:WebServer:系统监控初始化 2025-08-23 02:15:35,187 - WebServer - INFO - Web服务器将在端口 5000 启动 INFO:WebServer:Web服务器将在端口 5000 启动 2025-08-23 02:15:35,187 - AgentSystem - INFO - 从本地加载模型... INFO:AgentSystem:从本地加载模型... 2025-08-23 02:15:35,187 - AgentSystem - ERROR - 模型加载失败: Incorrect path_or_model_id: 'E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B'. Please provide either the path to a local folder or the repo_id of a model on the Hub. ERROR:AgentSystem:模型加载失败: Incorrect path_or_model_id: 'E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B'. Please provide either the path to a local folder or the repo_id of a model on the Hub. 2025-08-23 02:15:35,187 - AgentSystem - INFO - 意识系统已启动 INFO:AgentSystem:意识系统已启动 ================================================================================ 智能体系统已启动 (仅认知和意识模块) 访问地址: http://localhost:5000 按 Ctrl+C 停止服务 ================================================================================ * Serving Flask app 'server' * Debug mode: off INFO:werkzeug:WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:5000 * Running on http://192.168.10.140:5000 INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit 你怎么确认认知循环已开启?我并没有看到运行的窗口
08-24
<think>我们遇到了两个问题: 1. 模型加载失败:路径问题,提示路径不正确,要求提供本地文件夹路径或Hub上的repo_id。 2. 如何确认认知循环已开启?用户没有看到运行的窗口。 ### 解决方案 #### 1. 模型加载失败 错误信息指出:`Incorrect path_or_model_id: 'E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B'`。这通常意味着模型加载器期望一个本地文件夹(包含模型文件)或一个有效的Hugging Face模型ID。我们需要确认以下几点: - 路径 `E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B` 是否存在? - 该路径下是否包含模型文件(如 `pytorch_model.bin`, `config.json` 等)? 如果路径存在且包含模型文件,那么可能是模型加载代码期望的是字符串形式的路径,而我们的路径格式(Windows风格的反斜杠)可能不被接受?或者模型加载器要求的是相对路径?或者路径需要以特定方式格式化? 我们可以尝试以下方法: - 将路径转换为绝对路径,并确保使用正斜杠(虽然Windows通常接受反斜杠,但有些库可能要求正斜杠)。 - 打印路径并手动验证该路径是否存在。 在代码中添加验证: ```python model_path = MODEL_BASE_PATH / TEXT_MODEL logger.info(f"模型路径: {model_path}") if not model_path.exists(): logger.error(f"模型路径不存在: {model_path}") else: logger.info(f"模型路径存在,包含文件: {list(model_path.glob('*'))}") ``` #### 2. 认知循环的可见性 用户没有看到认知循环运行的迹象。我们需要在系统中添加日志或状态输出,以表明认知循环正在运行。 在 `CognitiveSystem` 中,我们可以添加一个循环,定期输出日志,表明认知系统正在运行。例如,在 `CognitiveSystem` 的 `run` 方法(或类似的方法)中,每处理一个认知周期就记录一条日志。 ### 修改代码 #### 修复模型加载问题 在 `server.py` 的智能体初始化部分,添加路径验证: ```python # 启动核心系统 logger.info("启动认知和意识系统...") try: # 使用正确的路径格式 model_path = MODEL_BASE_PATH / TEXT_MODEL logger.info(f"模型路径: {model_path}") # 验证路径是否存在 if not model_path.exists(): logger.error(f"模型路径不存在: {model_path}") raise FileNotFoundError(f"模型路径不存在: {model_path}") # 列出路径下的文件(仅用于调试) logger.info(f"路径下文件: {[f.name for f in model_path.iterdir()]}") agent.cognitive_system = agent.CognitiveSystem( model_path=str(model_path) # 转换为字符串 ) agent.consciousness_system = agent.ConsciousnessSystem() logger.info("认知和意识系统启动成功") except Exception as e: logger.error(f"系统启动失败: {e}") traceback.print_exc() sys.exit(1) ``` #### 增强认知系统的可见性 在 `CognitiveSystem` 类中,确保在启动时开始一个循环,并定期记录状态。 假设 `CognitiveSystem` 有一个 `run` 方法,在单独的线程中运行: ```python # 在 agent/autonomous_agent.py 的 CognitiveSystem 类中 class CognitiveSystem: def __init__(self, model_path): self.model_path = model_path self.running = False self.thread = None def start(self): self.running = True self.thread = threading.Thread(target=self.run, daemon=True) self.thread.start() logging.info("认知系统线程已启动") def run(self): cycle_count = 0 while self.running: # 模拟认知活动 time.sleep(5) # 每5秒一个周期 cycle_count += 1 logging.info(f"认知系统运行中,周期计数: {cycle_count}") def shutdown(self): self.running = False if self.thread is not None: self.thread.join(timeout=5) logging.info("认知系统已关闭") ``` ### 完整修复后的 server.py 代码片段 由于我们无法直接修改 `CognitiveSystem` 的内部实现(除非我们有权限),因此我们假设在 `AutonomousAgent` 的 `CognitiveSystem` 中已经实现了上述循环。如果还没有,则需要按照上述方式修改。 ### 如果模型路径确实不存在 如果验证发现模型路径不存在,我们需要: 1. 下载模型:使用Hugging Face的 `snapshot_download` 下载模型到该路径。 2. 或者,检查模型路径配置是否正确。 ### 下载模型的代码示例 如果模型路径不存在,我们可以尝试下载模型: ```python from huggingface_hub import snapshot_download # 在验证路径不存在后 if not model_path.exists(): logger.info(f"模型路径不存在,尝试从Hugging Face Hub下载模型: {TEXT_MODEL}") try: # 注意:这里我们使用离线模式,但下载需要在线,所以临时关闭离线模式 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '0' model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) snapshot_download(repo_id=TEXT_MODEL, local_dir=model_path) logger.info(f"模型下载完成: {model_path}") # 重新启用离线模式 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '1' except Exception as e: logger.error(f"模型下载失败: {e}") sys.exit(1) ``` ### 注意 由于我们之前设置了离线模式,下载模型需要临时关闭离线模式。但是,如果用户确实需要离线运行,则不应下载。因此,我们可以添加一个配置选项,允许在缺少模型时下载。 ### 最终修改方案 根据实际情况选择: 1. 如果模型路径存在,直接使用。 2. 如果不存在,且允许下载,则下载。 3. 否则,报错退出。 ### 在 server.py 中添加模型下载逻辑 ```python # 在设置模型路径后 model_path = MODEL_BASE_PATH / TEXT_MODEL # 如果模型路径不存在,且允许下载 ALLOW_DOWNLOAD = True # 可以设置为配置项 if not model_path.exists(): if ALLOW_DOWNLOAD: logger.info(f"模型路径不存在,尝试从Hugging Face Hub下载模型: {TEXT_MODEL}") try: # 临时关闭离线模式 original_transformers_offline = os.environ.get('TRANSFORMERS_OFFLINE', '0') os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '0' from huggingface_hub import snapshot_download model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) snapshot_download(repo_id=TEXT_MODEL, local_dir=str(model_path)) logger.info(f"模型下载完成: {model_path}") # 恢复环境变量 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = original_transformers_offline except Exception as e: logger.error(f"模型下载失败: {e}") sys.exit(1) else: logger.error(f"模型路径不存在且不允许下载: {model_path}") sys.exit(1) ``` ### 完整 server.py 代码 由于代码较长,这里只展示修改部分。完整代码请参考之前的版本,并插入上述修改。 ### 验证认知系统运行 在 `CognitiveSystem` 的 `run` 方法中添加日志输出后,我们可以在日志中看到周期性的输出。同时,在Web界面上,我们也可以通过API获取认知系统的状态(如果添加了状态接口)。 ### 修改意识系统以显示状态 同样,在 `ConsciousnessSystem` 中,我们也添加一个循环并记录日志。 ### 相关日志输出示例 ``` 2025-08-23 02:20:35,187 - AgentSystem - INFO - 认知系统线程已启动 2025-08-23 02:20:40,189 - AgentSystem - INFO - 认知系统运行中,周期计数: 1 2025-08-23 02:20:45,190 - AgentSystem - INFO - 认知系统运行中,周期计数: 2 ... ``` ### 最后 我们通过日志和Web界面(如果添加了状态展示)来确认认知系统正在运行。 ### 注意:线程安全 确保在关闭时能够正确停止线程。 ### 由于代码较长,以下仅提供修改后的关键部分 ```python # 在 server.py 的智能体初始化部分 # ... 前面代码 ... # 设置模型路径 model_path = MODEL_BASE_PATH / TEXT_MODEL logger.info(f"模型路径: {model_path}") # 验证模型路径,如果不存在则下载 ALLOW_DOWNLOAD = True # 从配置中读取更好 if not model_path.exists(): if ALLOW_DOWNLOAD: logger.info(f"模型路径不存在,尝试从Hugging Face Hub下载模型: {TEXT_MODEL}") try: # 临时关闭离线模式 original_transformers_offline = os.environ.get('TRANSFORMERS_OFFLINE', '0') os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '0' from huggingface_hub import snapshot_download model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) snapshot_download(repo_id=TEXT_MODEL, local_dir=str(model_path)) logger.info(f"模型下载完成: {model_path}") # 恢复环境变量 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = original_transformers_offline except Exception as e: logger.error(f"模型下载失败: {e}") sys.exit(1) else: logger.error(f"模型路径不存在且不允许下载: {model_path}") sys.exit(1) else: logger.info(f"模型路径存在,使用本地模型") # 然后初始化 cognitive_system agent.cognitive_system = agent.CognitiveSystem(model_path=str(model_path)) # ... 后续代码 ... ``` ### 相关问题 §§相关问题§§: 1. 如何在不重启服务的情况下重新加载模型? 2. 如何监控智能体系统的线程健康状态? 3. 如何为模型下载提供进度条? 4. 如何设计认知系统的任务队列?</think>根据日志分析,问题主要出在模型加载路径上。错误信息显示:"模型加载失败: Incorrect path_or_model_id: 'E:\AI_System\AI_Models\Qwen2-7B'..."。这表明模型加载器无法识别提供的路径格式。让我们解决这个问题并添加认知循环的可见性监控。 ### 解决方案:修复模型路径问题并增强认知循环监控 #### 1. 修复模型路径问题 ```python # 在 server.py 的模型路径设置部分修改如下 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 替换原有的模型路径设置 MODEL_BASE_PATH = BASE_DIR / "AI_Models" TEXT_MODEL = "Qwen2-7B" # 检查模型路径是否存在 model_path = MODEL_BASE_PATH / TEXT_MODEL if not model_path.exists(): logger.error(f"❌ 模型路径不存在: {model_path}") # 尝试创建目录 try: model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) logger.info(f"✅ 已创建模型目录: {model_path}") except Exception as e: logger.error(f"创建目录失败: {e}") sys.exit(1) else: logger.info(f"✅ 模型路径存在: {model_path}") # 验证模型文件是否存在 required_files = ["config.json", "pytorch_model.bin", "tokenizer.json"] missing_files = [f for f in required_files if not (model_path / f).exists()] if missing_files: logger.error(f"❌ 缺少模型文件: {', '.join(missing_files)}") logger.info("尝试从Hugging Face Hub下载模型...") try: # 临时关闭离线模式以下载模型 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '0' # 下载模型 model = AutoModel.from_pretrained(TEXT_MODEL) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(TEXT_MODEL) # 保存到本地 model.save_pretrained(str(model_path)) tokenizer.save_pretrained(str(model_path)) logger.info(f"✅ 模型已下载并保存到: {model_path}") # 恢复离线模式 os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '1' except Exception as e: logger.error(f"下载模型失败: {e}") sys.exit(1) else: logger.info("✅ 所有模型文件完整") ``` #### 2. 添加认知循环监控 ```python # 在 CognitiveSystem 类中添加监控功能 class CognitiveSystem: def __init__(self, model_path): self.model_path = model_path self.running = False self.cycle_count = 0 self.last_activity = datetime.now() self.thread = None self.logger = logging.getLogger('CognitiveSystem') def start(self): self.running = True self.thread = threading.Thread(target=self.run_loop, daemon=True) self.thread.start() self.logger.info("认知系统已启动") def run_loop(self): """认知循环主逻辑""" self.logger.info("加载模型...") try: # 加载模型 self.model = AutoModel.from_pretrained( str(self.model_path), local_files_only=True ) self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( str(self.model_path), local_files_only=True ) self.logger.info("✅ 模型加载成功") except Exception as e: self.logger.error(f"模型加载失败: {e}") return # 主认知循环 while self.running: try: # 模拟认知活动 self.cycle_count += 1 self.last_activity = datetime.now() # 生成简单的认知输出 input_text = f"当前认知周期: {self.cycle_count}" inputs = self.tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = self.model(**inputs) # 记录活动 if self.cycle_count % 10 == 0: self.logger.info(f"认知周期 #{self.cycle_count} - 最后活动: {self.last_activity.strftime('%H:%M:%S')}") # 休眠模拟处理时间 time.sleep(2) except Exception as e: self.logger.error(f"认知循环错误: {e}") time.sleep(5) def get_status(self): """返回认知系统状态""" return { "running": self.running, "cycle_count": self.cycle_count, "last_activity": self.last_activity.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "model_loaded": hasattr(self, 'model') and self.model is not None } def shutdown(self): self.running = False if self.thread and self.thread.is_alive(): self.thread.join(timeout=5) self.logger.info("认知系统已关闭") ``` #### 3. 在Web界面添加认知状态监控 ```html <!-- 在HTML模板中添加认知状态面板 --> <div class="card"> <h2>认知状态</h2> <div id="cognition-display"> <div class="status-item"> <span>运行状态:</span> <span id="cognition-status">未知</span> </div> <div class="status-item"> <span>周期计数:</span> <span id="cognition-cycle">0</span> </div> <div class="status-item"> <span>最后活动:</span> <span id="cognition-last">--:--:--</span> </div> <div class="status-item"> <span>模型加载:</span> <span id="cognition-model">未知</span> </div> </div> <button class="btn" onclick="getCognitionStatus()">获取认知状态</button> </div> <script> // 更新认知状态显示 function updateCognitionStatus(data) { document.getElementById('cognition-status').textContent = data.running ? '运行中' : '已停止'; document.getElementById('cognition-cycle').textContent = data.cycle_count; document.getElementById('cognition-last').textContent = data.last_activity; document.getElementById('cognition-model').textContent = data.model_loaded ? '成功' : '失败'; // 状态颜色 const statusElem = document.getElementById('cognition-status'); statusElem.style.color = data.running ? '#2ecc71' : '#e74c3c'; } // 获取认知状态 function getCognitionStatus() { fetch('/api/cognition') .then(response => response.json()) .then(data => updateCognitionStatus(data)) .catch(error => console.error('获取认知状态失败:', error)); } // 初始加载时获取状态 document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => { // 每5秒自动更新认知状态 setInterval(getCognitionStatus, 5000); }); </script> ``` #### 4. 添加认知状态API端点 ```python # 在server.py中添加新的API端点 @app.route('/api/cognition') def get_cognition_status(): try: if hasattr(agent, 'cognitive_system'): return jsonify(agent.cognitive_system.get_status()) return jsonify({"error": "认知系统未初始化"}), 404 except Exception as e: return jsonify({ "error": "获取认知状态失败", "details": str(e) }), 500 ``` ### 完整解决方案说明 1. **模型路径验证**: - 添加了路径存在性检查 - 自动创建缺失的目录 - 验证必要的模型文件是否存在 - 自动从Hugging Face Hub下载缺失的模型 2. **认知循环监控**: - 添加了`run_loop`方法实现真正的认知循环 - 包含周期计数和最后活动时间戳 - 每10个周期记录一次日志 - 提供`get_status`方法获取当前状态 3. **Web界面增强**: - 添加认知状态面板 - 实时显示运行状态、周期计数等 - 每5秒自动刷新状态 - 状态颜色区分(绿色表示运行中) 4. **API端点**: - 添加`/api/cognition`端点 - 返回JSON格式的认知系统状态 - 包含错误处理机制 ### 验证方法 1. **检查模型加载**: ```python # 在CognitiveSystem的start方法中添加 self.logger.info(f"模型路径: {self.model_path}") self.logger.info(f"路径存在: {Path(self.model_path).exists()}") ``` 2. **验证认知循环**: - 查看日志中是否出现"认知周期 #X"的消息 - 在Web界面查看认知状态面板 - 使用API端点直接获取状态:`http://localhost:5000/api/cognition` 3. **测试模型下载**: - 临时删除部分模型文件 - 重启服务观察是否自动下载 - 检查日志中的下载进度 ### 启动脚本优化 ```powershell # E:\AI_System\Start-Server.ps1 param( [switch]$DebugMode, [int]$Port = 5000 ) $projectRoot = "E:\AI_System" Set-Location $projectRoot Write-Host "项目根目录: $projectRoot" -ForegroundColor Green # 激活虚拟环境 $venvPath = Join-Path $projectRoot "web_ui\.venv" . (Join-Path $venvPath "Scripts\Activate.ps1") Write-Host "虚拟环境已激活 ($(python --version))" -ForegroundColor Green # 安装核心依赖 pip install transformers accelerate huggingface-hub # 设置环境变量 $env:FLASK_APP = "server:create_app" $env:FLASK_ENV = if ($DebugMode) { "development" } else { "production" } $env:FLASK_RUN_PORT = $Port $env:TRANSFORMERS_CACHE = "$projectRoot\AI_Models" # 预下载模型(如果不存在) $modelPath = "$projectRoot\AI_Models\Qwen2-7B" if (-not (Test-Path $modelPath)) { Write-Host "模型不存在,开始下载..." -ForegroundColor Yellow python -c "from transformers import AutoModel; AutoModel.from_pretrained('Qwen2-7B', local_files_only=False)" } # 启动服务 Write-Host "启动智能体服务 (端口: $Port)..." -ForegroundColor Cyan python -m flask run ``` ### 预期输出 服务启动后,您应该在日志中看到类似以下输出: ``` 2025-08-23 02:20:35,187 - CognitiveSystem - INFO - 认知系统已启动 2025-08-23 02:20:35,187 - CognitiveSystem - INFO - 加载模型... 2025-08-23 02:20:42,315 - CognitiveSystem - INFO - ✅ 模型加载成功 2025-08-23 02:20:44,319 - CognitiveSystem - INFO - 认知周期 #10 - 最后活动: 02:20:44 2025-08-23 02:20:54,325 - CognitiveSystem - INFO - 认知周期 #20 - 最后活动: 02:20:54 ``` 在Web界面中,认知状态面板将显示: ``` 运行状态: 运行中 (绿色) 周期计数: 25 (持续增长) 最后活动: 2025-08-23 02:21:04 模型加载: 成功 ```
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