cube-studio环境搭建：Docker部署详解
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cube-studio 还在为复杂的AI平台部署而头疼吗？一文解决你的环境搭建难题！读完本文你将掌握：
- ✅ 一键部署cube-studio的完整流程
- ✅ Docker镜像构建与配置技巧
- ✅ 前后端服务调试方法
- ✅ 常见问题排查解决方案
cube-studio是一个开源的云原生一站式机器学习/深度学习AI平台，支持notebook在线开发、拖拉拽任务流编排、分布式算法训练等强大功能。通过Docker部署，可以快速搭建完整的AI开发环境。
环境准备
根据操作系统选择对应的基础环境：
Windows系统：
- 安装Docker Desktop
- 安装Power Shell（用于执行脚本）
- Python 3.9.16
- 配置Git换行符：
git config --global core.autocrlf false
Mac/Linux系统：
- 安装Docker和Docker Compose
镜像构建与拉取
构建基础镜像
docker build --network=host -t ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard:base-python3.9 -f install/docker/Dockerfile-base .
构建生产镜像
docker build --network=host -t ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard:2026.01.01 -f install/docker/Dockerfile .
构建前端镜像
docker build --network=host -t ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard-frontend:2026.01.01 -f install/docker/dockerFrontend/Dockerfile .
如果不想构建，可以直接拉取线上镜像：
docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard:2026.01.01
docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard-frontend:2026.01.01
Docker Compose部署
使用docker-compose.yml一键启动所有服务：
cd install/docker
docker-compose -f docker-compose.yml up
服务包含：
- Redis：缓存服务，端口6379
- MySQL：数据库服务，端口3306，密码admin
- Frontend：前端服务，端口80
- Myapp：后端服务，包含完整的AI功能
配置详解
环境变量配置
在config.py中配置关键参数：
REDIS_HOST = os.getenv('REDIS_HOST', '127.0.0.1')
REDIS_PORT = os.getenv('REDIS_PORT', '6379')
REDIS_PASSWORD = os.getenv('REDIS_PASSWORD', 'admin')
MINIO_HOST = 'minio.kubeflow:9000'
依赖管理
Python依赖包列表见requirements.txt，包含Flask、Celery、Kubernetes客户端等200+个包。
启动流程
容器启动时执行entrypoint.sh脚本：
- 创建目录链接和符号链接
- 初始化数据库：
python myapp/create_db.py - 数据库迁移：
myapp db upgrade - 创建管理员账户
- 根据STAGE环境变量启动相应服务
开发调试技巧
后端调试
# 进入容器调试
docker exec -it docker-myapp-1 bash
python myapp/run.py
前端开发
前端项目分布在三个目录：
- myapp/frontend：主前端项目
- myapp/vision：AI pipeline流程图
- myapp/visionPlus：数据ETL pipeline
常见问题解决
网络问题：在install/docker/pip.conf配置国内镜像源
前端依赖失败：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
Windows编码问题：将CRLF换行符改为LF
总结
通过Docker部署cube-studio，你可以快速获得一个功能完整的AI开发平台。部署过程简单高效，适合个人开发者和企业团队使用。记得点赞收藏，关注后续更多cube-studio使用教程！
下期预告：cube-studio任务流编排实战
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
