docker搭建Excalidraw

本文详细介绍了如何在系统中安装Docker和DockerCompose,然后通过DockerCLI和docker-compose.yml文件配置,搭建并运行Excalidraw,以及如何管理服务的启动、停止和清理过程。

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为了搭建Excalidraw使用Docker和Docker Compose,你需要首先确保你的系统中已安装了Docker和Docker Compose。Excalidraw是一个开源的、轻量级的、可扩展的白板工具,它允许用户快速绘制图形。

以下是使用Docker和Docker Compose搭建Excalidraw的详细教程。

  1. 安装Docker
    前往Docker官网下载并安装适合你操作系统的Docker版本。

  2. 安装Docker Compose
    同样地,你需要从Docker官网下载并安装Docker Compose。

  3. 使用Docker CLI运行Excalidraw
    通过以下命令,你可以使用Docker CLI来运行Excalidraw:

docker run -d -p 80:80 --name my-excalidraw excalidraw/excalidraw

在这个命令中:

  • -d 参数代表后台运行容器。
  • -p 80:80 参数将容器的80端口映射到宿主机的80端口。
  • –name my-excalidraw 参数为你的容器命名为my-excalidraw。
    excalidraw/excalidraw 是Docker Hub上的Excalidraw官方镜像。
  1. 使用Docker Compose搭建Excalidraw
    创建一个docker-compose.yml文件,其中包含以下内容:
version: '3.8'

services:
  excalidraw:
    image: excalidraw/excalidraw
    container_name: my-excalidraw
    ports:
      - "80:80"
    restart: always

在这个文件中:

  • version: ‘3.8’ 指定了Compose文件格式的版本。
  • services: 定义了要运行的服务。
  • excalidraw: 是服务的名称。
  • image: excalidraw/excalidraw 指定使用哪个镜像。
  • container_name: my-excalidraw 为容器设置了一个名字。
  • ports: 列出了端口映射,将容器的80端口映射到宿主机的80端口。
  • restart: always 表示容器总是重启。
  1. 启动服务
    在包含docker-compose.yml文件的目录下运行以下命令来启动服务:
docker-compose up -d

这个命令会根据docker-compose.yml文件中的配置来启动服务。-d标志意味着在后台运行。

  1. 访问Excalidraw
    打开浏览器并访问宿主机的80端口,你应该能看到Excalidraw的界面。

  2. 停止和清理
    当你完成使用后,可以通过以下命令停止并删除容器:

docker-compose down

这会停止并删除所有由docker-compose.yml文件定义的服务。

<think>嗯,用户想本地部署一个AI系统,用于项目管理,包括架构图、代码开发、文档整理、调试和BUG修复,还能不断学习并记录数据到本地。具体例子是开发一个VS Code插件,让AI自动搭建脚手架,根据资料创建文件、编写文档、画架构图,甚至能学习接口PDF或文档来完善代码,还能执行编译、调试、发布等指令。需要多款软件或开源工具协同的方案。 首先,我得考虑用户的核心需求是什么。本地部署AI,可能涉及隐私和数据安全,所以需要开源工具。项目管理方面,可能需要任务管理、代码生成、文档处理等功能。AI需要持续学习,可能需要机器学习框架和数据库来存储学习数据。 用户提到的例子是VS Code插件,所以可能需要开发一个插件,整合各种工具。AI模型方面,DeepSeek可能有开源版本,或者用LLAMA、ChatGLM等开源模型。代码生成可以用CodeLlama,文档处理可能需要OCR来解析PDF,比如Tesseract。架构图生成,可能需要用PlantUML或者Mermaid,然后通过AI生成文本描述再转成图表。 持续学习的话,可能需要用LangChain这样的框架来管理知识库,结合向量数据库如ChromaDB。自动化编译调试发布,可能需要CI/CD工具,如GitHub Actions,但本地的话可能需要自定义脚本,或者用Jenkins。任务管理可以用Trello或Jira的开源替代,比如Taiga或OpenProject。 需要将这些组件整合起来,可能需要一个中央控制系统,比如用Python脚本调用各个工具,或者用RPA工具如n8n。数据存储方面,用本地数据库,如SQLite或PostgreSQL。前端方面,VS Code插件作为交互界面,处理用户指令,调用后端服务。 安全方面,确保所有数据在本地处理,模型微调可能需要用户提供数据,用Hugging Face的Transformers库。权限管理需要注意,尤其是文件操作和系统命令执行,避免安全风险。 可能遇到的挑战包括不同工具之间的集成,如何让AI理解项目需求并生成准确的代码和文档,以及持续学习的数据管理和模型更新。需要分阶段实施,先搭建基础框架,再逐步集成各个模块,最后测试和优化。</think>以下是为您设计的本地化AI项目管理解决方案,分为四个核心模块实现自动化协作: 一、AI核心层选型组合 1. 代码生成引擎 - 推荐:DeepSeek-Coder-33B-instruct + CodeLlama-34B - 部署方式:使用ollama框架本地运行,通过API提供代码生成服务 - 增强策略:用项目历史代码微调模型(需16GB以上显存) 2. 文档处理中枢 - PDF解析:Tesseract OCR + PyMuPDF - 知识库构建:LangChain + ChromaDB向量数据库 - 学习机制:自动生成Markdown摘要并建立语义索引 二、开发环境构建 1. VS Code扩展开发套件 ```python # 示例:自动化脚手架生成逻辑 def generate_scaffold(project_type): if project_type == "vscode-extension": return { "structure": [ "src/extension.ts", "package.json", "tsconfig.json", ".vscode/launch.json" ], "templates": load_boilerplates() } ``` 2. 架构可视化系统 - 文本转图表:PlantUML + Mermaid CLI - 交互式设计:结合Excalidraw开源版本 - 自动更新机制:监控代码变更触发重绘 三、持续集成流水线 1. 智能编译系统 ```bash #!/bin/bash # 自适应编译脚本示例 if [[ -f CMakeLists.txt ]]; then cmake_build elif [[ -f package.json ]]; then npm_run_build fi ``` 2. 调试增强模块 - 异常捕获:Sentry本地部署版 - 智能修复:通过CodeBERT分析堆栈轨迹 - 历史解决方案检索:基于Elasticsearch构建知识库 四、学习进化机制 1. 数据记录架构 ``` 学习数据库设计 ├── code_changes (Git+DVC版本管理) ├── decision_logs (JSON格式操作日志) └── knowledge_graph (Neo4j存储关联决策) ``` 2. 模型更新策略 - 增量训练:每周用新数据微调模型 - A/B测试:保留多个模型版本对比效果 - 安全回滚:通过Docker镜像管理版本 实施路线建议: 1. 第一阶段(1-2周) - 部署基础AI模型 - 搭建最小化VS Code插件框架 - 实现基础脚手架生成 2. 第二阶段(3-4周) - 集成文档解析系统 - 构建CI/CD流水线 - 实现架构图自动生成 3. 第三阶段(5-6周) - 部署学习数据库 - 建立模型微调机制 - 实现智能调试功能 关键安全措施: 1. 使用Firejail沙盒运行AI进程 2. 通过RBAC控制文件访问权限 3. 关键操作需二次确认机制 4. 采用GPG加密学习数据库 硬件建议配置: - CPU:Intel i7 12代以上/AMD Ryzen 9 - GPU:RTX 4090(24GB显存) - 内存:64GB DDR5 - 存储:2TB NVMe + 8TB HDD冷备份 该方案通过容器化部署(Docker Compose),各组件间通过gRPC通信。建议从GitHub精选以下开源项目作为基础: - Continue:开源VS Code AI助手 - Tabby:自托管代码大模型 - MindsDB:自动化机器学习框架 - NocoDB:可视化数据库管理
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