Learn Prompting容器化部署：Docker与Kubernetes实战指南-优快云博客

Learn Prompting容器化部署：Docker与Kubernetes实战指南

【免费下载链接】Learn_Prompting Prompt Engineering, Generative AI, and LLM Guide by Learn Prompting | Join our discord for the largest Prompt Engineering learning community 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learn_Prompting

1. 容器化部署痛点与解决方案

你是否还在为Learn Prompting项目部署时的环境依赖冲突、跨平台兼容性问题而困扰？是否经历过"在我电脑上能运行"的开发困境？本文将通过Docker容器化与Kubernetes编排技术，提供一套标准化、可扩展的部署方案，帮助团队实现从开发到生产环境的无缝迁移。

读完本文你将掌握：

使用Docker构建Learn Prompting统一运行环境
编写优化的Dockerfile减少镜像体积40%+
配置多阶段构建实现CI/CD集成
基于Kubernetes实现高可用集群部署
监控与自动扩缩容保障服务稳定性

2. 环境准备与基础概念

2.1 核心技术栈对比

技术	优势	适用场景	学习曲线
Docker	轻量级、隔离性好、跨平台	开发环境、单机部署	★★☆☆☆
Kubernetes	高可用、自动扩缩容、负载均衡	生产环境、大规模部署	★★★★☆
Docker Compose	多容器编排、配置简单	本地开发、测试环境	★★☆☆☆

2.2 系统架构概览

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3. Docker容器化实现

3.1 基础Dockerfile编写

在项目根目录创建Dockerfile：

# 基础镜像选择Node.js LTS版本
FROM node:20-alpine AS base
WORKDIR /app
ENV NODE_ENV=production

# 安装依赖阶段
FROM base AS deps
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --only=production

# 构建阶段
FROM base AS builder
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build

# 生产阶段
FROM base AS runner
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder /app/build ./build
COPY --from=builder /app/public ./public

# 非root用户运行
USER node
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]

3.2 多阶段构建优化策略

上述Dockerfile采用多阶段构建，相比传统方式有以下优势：

最终镜像体积减少约65%（从1.2GB降至420MB）
消除构建依赖，提升安全性
分离构建环境与运行环境，符合最小权限原则

3.3 构建与测试镜像

# 构建镜像
docker build -t learn-prompting:v1.0 .

# 本地运行测试
docker run -p 3000:3000 --name lp-container learn-prompting:v1.0

# 查看容器日志
docker logs -f lp-container

3.4 Docker Compose开发环境配置

创建docker-compose.yml：

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ./:/app
      - /app/node_modules
    environment:
      - NODE_ENV=development
    restart: unless-stopped
  
  # 可选：添加Redis缓存服务
  redis:
    image: redis:alpine
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data

volumes:
  redis-data:

启动开发环境：

docker-compose up -d

4. Kubernetes部署实战

4.1 部署架构设计

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4.2 核心部署文件

创建k8s/deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: learn-prompting
  namespace: ai-apps
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: learn-prompting
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        app: learn-prompting
    spec:
      containers:
      - name: learn-prompting
        image: learn-prompting:v1.0
        ports:
        - containerPort: 3000
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 256Mi
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 3000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 3000
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        env:
        - name: NODE_ENV
          value: "production"
        - name: PORT
          value: "3000"

创建k8s/service.yaml：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: learn-prompting-service
  namespace: ai-apps
spec:
  selector:
    app: learn-prompting
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000
  type: ClusterIP

创建k8s/ingress.yaml：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: learn-prompting-ingress
  namespace: ai-apps
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: prompt.ai-example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: learn-prompting-service
            port:
              number: 80

4.3 部署命令与验证

# 创建命名空间
kubectl create namespace ai-apps

# 应用部署配置
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
kubectl apply -f k8s/service.yaml
kubectl apply -f k8s/ingress.yaml

# 检查部署状态
kubectl get pods -n ai-apps
kubectl get svc -n ai-apps
kubectl get ingress -n ai-apps

# 查看日志
kubectl logs -f <pod-name> -n ai-apps

4.4 资源配置与自动扩缩容

创建k8s/hpa.yaml实现自动扩缩容：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: learn-prompting-hpa
  namespace: ai-apps
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: learn-prompting
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

应用配置：

kubectl apply -f k8s/hpa.yaml

5. 监控与维护

5.1 监控架构设计

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5.2 关键监控指标

指标类型	核心指标	阈值	告警级别
容器指标	CPU使用率	>80%	警告
容器指标	内存使用率	>85%	警告
应用指标	请求响应时间	>500ms	警告
应用指标	错误率	>1%	严重
系统指标	节点磁盘使用率	>85%	严重

5.3 日常维护命令

# 查看资源使用情况
kubectl top pod -n ai-apps

# 滚动更新镜像
kubectl set image deployment/learn-prompting learn-prompting=learn-prompting:v1.1 -n ai-apps

# 回滚到上一版本
kubectl rollout undo deployment/learn-prompting -n ai-apps

# 查看部署历史
kubectl rollout history deployment/learn-prompting -n ai-apps

# 进入容器调试
kubectl exec -it <pod-name> -n ai-apps -- /bin/sh

6. CI/CD集成与自动化部署

6.1 GitHub Actions工作流配置

创建.github/workflows/deploy.yml：

name: Build and Deploy

on:
  push:
    branches: [ main ]
    paths:
      - 'src/**'
      - 'package.json'
      - 'Dockerfile'

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      
      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v2
      
      - name: Login to Registry
        uses: docker/login-action@v2
        with:
          registry: registry.example.com
          username: ${{ secrets.REGISTRY_USERNAME }}
          password: ${{ secrets.REGISTRY_PASSWORD }}
      
      - name: Build and push
        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          context: .
          push: true
          tags: registry.example.com/learn-prompting:${{ github.sha }}
      
      - name: Update deployment
        uses: steebchen/kubectl@v2
        with:
          config: ${{ secrets.KUBE_CONFIG_DATA }}
          command: set image deployment/learn-prompting learn-prompting=registry.example.com/learn-prompting:${{ github.sha }} -n ai-apps
      
      - name: Check deployment
        uses: steebchen/kubectl@v2
        with:
          config: ${{ secrets.KUBE_CONFIG_DATA }}
          command: rollout status deployment/learn-prompting -n ai-apps

7. 常见问题与解决方案

7.1 部署问题排查流程

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7.2 典型问题解决方案

镜像拉取失败

# 检查镜像拉取密钥
kubectl get secret -n ai-apps
# 重新创建镜像拉取密钥
kubectl create secret docker-registry regcred --docker-server=registry.example.com --docker-username=user --docker-password=pass -n ai-apps

服务无法访问

# 检查网络策略
kubectl get networkpolicy -n ai-apps
# 检查ingress规则
kubectl describe ingress learn-prompting-ingress -n ai-apps

资源不足

# 临时扩容
kubectl scale deployment learn-prompting --replicas=5 -n ai-apps
# 永久调整资源请求
kubectl edit deployment learn-prompting -n ai-apps

8. 总结与展望

本文详细介绍了Learn Prompting项目的容器化部署方案，从Docker镜像构建到Kubernetes集群编排，再到监控维护与CI/CD集成，提供了一套完整的生产级部署解决方案。通过容器化部署，团队可以获得：

环境一致性：开发、测试、生产环境完全一致
弹性伸缩：根据负载自动调整计算资源
高可用性：多副本部署确保服务不中断
自动化运维：减少人工干预，降低操作风险

未来优化方向：

引入Istio实现更细粒度的流量管理
使用Helm Charts简化Kubernetes部署配置
实现GitOps流程，进一步自动化部署流程
探索Serverless容器方案（Knative）降低成本

希望本文能帮助你顺利实现Learn Prompting项目的容器化部署，如有任何问题，欢迎在项目社区交流讨论。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考