10分钟搞定AI平台部署：Bisheng Docker Compose一键上手指南

10分钟搞定AI平台部署：Bisheng Docker Compose一键上手指南

【免费下载链接】bisheng Bisheng is an open LLM devops platform for next generation AI applications. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bi/bisheng

你还在为AI平台部署时的复杂配置头疼吗？服务器环境不兼容、依赖包冲突、服务启动顺序混乱——这些问题是否让你耗费数小时却仍无法正常运行系统？本文将带你通过Docker Compose实现Bisheng平台的一键部署，全程无需复杂命令，只需3步即可完成这个集LLM开发、部署、运维于一体的AI平台搭建。

读完本文你将获得：

• 从零开始部署Bisheng的完整流程
• 常见部署问题的解决方案
• 服务架构与配置文件的深度解析
• 平台健康检查与状态监控的实用技巧

部署前准备

在开始部署前，请确保你的环境满足以下要求：

• Docker Engine 20.10.0+
• Docker Compose 2.0+
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 20GB可用磁盘空间

如果尚未安装Docker环境，可以使用以下命令快速安装（适用于Ubuntu系统）：

# 安装Docker
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker.io docker-compose
# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker

获取项目代码库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/bi/bisheng
cd bisheng

核心服务架构解析

Bisheng平台采用微服务架构设计，通过Docker Compose编排了8个核心服务组件，形成完整的AI应用开发环境。以下是各服务的功能说明：

服务名称	容器名称	主要功能	关联配置文件
mysql	bisheng-mysql	存储用户数据与系统配置	docker/mysql/conf/my.cnf
redis	bisheng-redis	缓存与会话管理	docker/redis/redis.conf
backend	bisheng-backend	API服务与核心业务逻辑	docker/bisheng/config/config.yaml
backend_worker	bisheng-backend-worker	异步任务处理	docker/bisheng/entrypoint.sh
frontend	bisheng-frontend	Web管理界面	docker/nginx/conf.d/default.conf
elasticsearch	bisheng-es	向量与文本检索	docker-compose.yml
milvus	bisheng-milvus-standalone	向量数据库	docker-compose.yml
minio	bisheng-milvus-minio	对象存储服务	docker-compose.yml

服务启动顺序通过depends_on参数严格控制，确保依赖服务就绪后才启动后续组件，如后端服务需等待MySQL和Redis健康检查通过后才会启动。

一键部署步骤

1. 配置文件检查

进入项目的docker目录，确认核心配置文件存在：

cd docker
ls -l docker-compose.yml bisheng/config/config.yaml

关键配置项说明（可根据实际环境调整）：

• MySQL密码：docker-compose.yml
• API服务端口：docker-compose.yml
• 向量数据库连接：docker-compose.yml
• 对象存储密钥：docker-compose.yml

2. 启动服务集群

执行以下命令启动所有服务：

# 后台启动所有服务
docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps

首次启动时，系统会自动拉取所需镜像，根据网络环境可能需要5-10分钟。成功启动后，你将看到类似以下的服务状态：

NAME                          COMMAND                  STATUS              PORTS
bisheng-backend               "sh entrypoint.sh api"   Up (healthy)        0.0.0.0:7860->7860/tcp
bisheng-backend-worker        "sh entrypoint.sh work…" Up                  7860/tcp
bisheng-es                    "/opt/bitnami/script…"   Up                  0.0.0.0:9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp
bisheng-frontend              "/docker-entrypoint.…"   Up                  0.0.0.0:3001->3001/tcp
bisheng-milvus-etcd           "etcd -advertise-clie…"   Up (healthy)        2379-2380/tcp
bisheng-milvus-minio          "/usr/bin/docker-ent…"   Up (healthy)        0.0.0.0:9100->9000/tcp, 0.0.0.0:9101->9001/tcp
bisheng-milvus-standalone     "milvus run standalone"   Up (healthy)        0.0.0.0:19530->19530/tcp, 0.0.0.0:9091->9091/tcp
bisheng-mysql                 "docker-entrypoint.s…"   Up (healthy)        0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp
bisheng-redis                 "docker-entrypoint.s…"   Up (healthy)        0.0.0.0:6379->6379/tcp

3. 验证部署结果

通过以下方式验证平台是否正常运行：

1. 访问Web界面 打开浏览器访问 http://localhost:3001，你应该能看到Bisheng的登录界面。

2. 检查API健康状态

curl http://localhost:7860/health

正常响应应为：{"status":"healthy","timestamp":"2025-10-16T01:21:40Z"}

3. 查看服务日志

# 查看后端服务日志
docker-compose logs -f backend
# 查看前端服务日志
docker-compose logs -f frontend

服务启动流程详解

Bisheng的启动流程由docker/bisheng/entrypoint.sh脚本控制，该脚本支持两种启动模式：

API服务模式（默认）：

uvicorn bisheng.main:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --no-access-log --workers 8

启动8个工作进程处理API请求，适合生产环境使用。

Worker模式：

# 启动知识库任务worker
celery -A bisheng.worker.main worker -l info -c 20 -P threads -Q knowledge_celery -n knowledge@%h
# 启动工作流执行worker
celery -A bisheng.worker.main worker -l info -c 100 -P threads -Q workflow_celery -n workflow@%h
# 启动状态管理worker
python bisheng/linsight/worker.py --worker_num 4 --max_concurrency 5

这种模式启动多个Celery工作进程，分别处理不同类型的异步任务，通过线程池提高并发处理能力。

常见问题解决

1. 服务启动失败

查看具体服务的日志定位问题：

# 替换[service_name]为实际服务名，如mysql、backend等
docker-compose logs [service_name]

常见原因及解决方法：

• 端口冲突：修改docker-compose.yml中对应服务的端口映射
• 配置错误：检查环境变量与配置文件的一致性
• 资源不足：增加系统内存或调整服务的资源限制

2. 前端无法访问后端API

检查Nginx配置是否正确：

# 查看Nginx配置
cat docker/nginx/conf.d/default.conf

确认API请求被正确代理到backend服务：

location ~ ^(/workspace)?/api(/|$) {
    rewrite ^/workspace(/.*)$ $1 break;
    proxy_pass http://backend:7860;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection $connection_upgrade;
}

3. 向量数据库连接失败

确认Milvus服务状态：

docker-compose exec milvus milvus health

检查后端服务的Milvus连接配置：

grep BS_MILVUS docker-compose.yml

平台停止与更新

停止服务

# 停止所有服务（保留数据）
docker-compose down
# 停止并删除数据卷（谨慎使用）
docker-compose down -v

更新平台版本

# 拉取最新代码
git pull
# 重新构建并启动服务
docker-compose up -d --build

总结

通过Docker Compose部署Bisheng平台，我们实现了：

• 环境一致性：消除"在我电脑上能运行"的问题
• 部署自动化：一条命令完成所有服务的配置与启动
• 服务隔离：各组件独立运行，避免依赖冲突
• 扩展灵活：可根据需求增减服务组件

现在你已经掌握了Bisheng平台的完整部署流程，接下来可以访问 http://localhost:3001 开始探索这个强大的LLM开发运维平台。如需深入了解平台功能，可以参考官方文档 src/backend/README.md 或查看项目的示例工作流。

如果你在部署过程中遇到其他问题，欢迎在项目的Issues中反馈，或者参与社区讨论获取帮助。

【免费下载链接】bisheng Bisheng is an open LLM devops platform for next generation AI applications. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bi/bisheng