localGPT发布流程：版本发布和部署的标准化操作-优快云博客

localGPT发布流程：版本发布和部署的标准化操作

【免费下载链接】localGPT Chat with your documents on your local device using GPT models. No data leaves your device and 100% private. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lo/localGPT

🎯 发布流程概述

localGPT的发布流程采用标准化、可重复的操作模式，确保每次发布的质量和一致性。整个流程涵盖从版本准备到生产部署的全生命周期管理。

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📋 版本发布检查清单

发布前准备

版本号更新（遵循语义化版本规范）
更新CHANGELOG.md文件
所有测试用例通过
文档同步更新
依赖包安全检查

构建验证

Docker镜像构建成功
前端构建无警告
Python包依赖解析正常
系统健康检查通过

部署验证

容器启动时间符合预期
所有服务健康状态正常
文档索引功能正常
聊天交互响应正常

🔄 标准化发布流程

1. 版本号管理

localGPT采用语义化版本控制（SemVer）规范：

版本类型	格式	示例	说明
主版本号	MAJOR.0.0	1.0.0	不兼容的API修改
次版本号	MAJOR.MINOR.0	1.1.0	向下兼容的功能性新增
修订号	MAJOR.MINOR.PATCH	1.1.1	向下兼容的问题修正

版本更新操作：

# 更新package.json版本号
npm version patch  # 修订版本
npm version minor  # 次版本
npm version major  # 主版本

# 或者手动更新
sed -i 's/"version": "0.1.0"/"version": "0.1.1"/' package.json

2. 代码冻结与测试阶段

功能冻结：

# 创建发布分支
git checkout -b release/v0.1.1

# 冻结代码，只接受bug修复
git flow release start v0.1.1

全面测试套件执行：

# 运行单元测试
python -m pytest backend/test_backend.py -v
python -m pytest rag_system/tests/ -v

# 运行集成测试
python test_ollama_connectivity.py
python system_health_check.py

# 前端测试
npm run lint
npm run build

3. Docker镜像构建与发布

多架构镜像构建：

# 构建所有服务的Docker镜像
docker build -f Dockerfile.rag-api -t localgpt/rag-api:v0.1.1 .
docker build -f Dockerfile.backend -t localgpt/backend:v0.1.1 .
docker build -f Dockerfile.frontend -t localgpt/frontend:v0.1.1 .

# 添加多架构支持（可选）
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t localgpt/rag-api:v0.1.1 -f Dockerfile.rag-api .

镜像验证：

# 验证镜像完整性
docker run --rm localgpt/rag-api:v0.1.1 python -c "import rag_system; print('✅ RAG系统导入成功')"
docker run --rm localgpt/backend:v0.1.1 python -c "import backend; print('✅ 后端服务导入成功')"

# 检查镜像大小
docker images | grep localgpt

4. 部署配置更新

更新docker-compose.yml版本标签：

services:
  rag-api:
    image: localgpt/rag-api:v0.1.1  # 更新版本号
    
  backend:
    image: localgpt/backend:v0.1.1   # 更新版本号
    
  frontend:
    image: localgpt/frontend:v0.1.1  # 更新版本号

环境变量配置检查：

# 验证环境配置
grep -E "(OLLAMA_HOST|NODE_ENV|RAG_API_URL)" docker.env
grep -E "(PORT|HOST)" docker-compose.yml

5. 发布部署操作

蓝绿部署策略：

# 步骤1: 部署新版本到临时环境
docker compose -f docker-compose.yml --env-file docker.env up -d --build

# 步骤2: 健康检查
./start-docker.sh status
curl -f http://localhost:3000 && echo "✅ 前端服务正常"
curl -f http://localhost:8000/health && echo "✅ 后端服务正常"
curl -f http://localhost:8001/models && echo "✅ RAG API正常"

# 步骤3: 流量切换（无宕机部署）
docker compose stop frontend backend rag-api
docker compose up -d frontend backend rag-api

回滚方案：

# 快速回滚到上一个版本
docker compose stop
git checkout v0.1.0  # 回退到上一个标签
docker compose up -d

🏗️ 生产环境部署规范

基础设施要求

硬件资源配置：

# 推荐的生产环境配置
deploy:
  resources:
    limits:
      memory: 8G
      cpus: '4'
    reservations:
      memory: 4G
      cpus: '2'

服务副本配置：

# 高可用部署配置
services:
  rag-api:
    deploy:
      replicas: 3
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
        max_attempts: 3
      
  backend:
    deploy:
      replicas: 2
      
  frontend:
    deploy:
      replicas: 2

监控与日志

健康监控配置：

healthcheck:
  test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8001/models"]
  interval: 30s
  timeout: 10s
  retries: 3
  start_period: 40s

日志管理：

# 日志收集配置
docker compose logs --tail=100 -f
docker compose logs --since=1h > deployment_logs.txt

# 错误日志监控
docker compose logs | grep -i error
docker compose logs | grep -i exception

🔧 发布后验证流程

功能验证清单

核心功能测试：

# 1. 文档上传测试
curl -X POST -F "file=@example.pdf" http://localhost:8001/upload

# 2. 索引创建测试
curl -X POST http://localhost:8001/indexes \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"document_ids": ["doc1"], "index_name": "test_index"}'

# 3. 聊天功能测试
curl -X POST http://localhost:8000/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "测试消息", "index_name": "test_index"}'

性能基准测试：

# 响应时间测试
time curl -s http://localhost:8001/models > /dev/null

# 负载测试（简单版本）
for i in {1..10}; do
  curl -s http://localhost:3000 > /dev/null &
done
wait

质量指标监控

指标类别	监控项	预期值	告警阈值
可用性	服务健康状态	100%	< 99.9%
性能	API响应时间	< 500ms	> 2000ms
资源	内存使用率	< 70%	> 85%
资源	CPU使用率	< 60%	> 80%
业务	文档处理成功率	> 99%	< 95%

🚀 自动化发布脚本

发布自动化脚本

完整发布脚本示例：

#!/bin/bash
# release.sh - localGPT自动化发布脚本

set -e  # 遇到错误立即退出

VERSION=${1:-"patch"}
CURRENT_VERSION=$(node -p "require('./package.json').version")

echo "🚀 开始localGPT发布流程 - 当前版本: $CURRENT_VERSION"

# 步骤1: 版本号更新
echo "📦 更新版本号..."
npm version $VERSION
NEW_VERSION=$(node -p "require('./package.json').version")
echo "✅ 新版本号: $NEW_VERSION"

# 步骤2: 代码检查
echo "🔍 运行代码检查..."
npm run lint
python -m pylint rag_system/ backend/

# 步骤3: 测试套件
echo "🧪 运行测试套件..."
python -m pytest backend/test_backend.py -v
python system_health_check.py

# 步骤4: Docker镜像构建
echo "🐳 构建Docker镜像..."
docker build -f Dockerfile.rag-api -t localgpt/rag-api:$NEW_VERSION .
docker build -f Dockerfile.backend -t localgpt/backend:$NEW_VERSION .
docker build -f Dockerfile.frontend -t localgpt/frontend:$NEW_VERSION .

# 步骤5: 部署验证
echo "⚡ 部署验证..."
docker compose up -d
sleep 30  # 等待服务启动

# 健康检查
./start-docker.sh status
curl -f http://localhost:3000 && echo "✅ 前端服务正常"
curl -f http://localhost:8000/health && echo "✅ 后端服务正常"

# 步骤6: 创建Git标签
echo "🏷️ 创建发布标签..."
git tag -a v$NEW_VERSION -m "Release version $NEW_VERSION"
git push origin v$NEW_VERSION

echo "🎉 发布完成! 版本: $NEW_VERSION"

CI/CD集成配置

GitHub Actions示例：

name: LocalGPT Release Pipeline

on:
  push:
    tags:
      - 'v*'

jobs:
  release:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    
    - name: Setup Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.11'
        
    - name: Setup Node.js
      uses: actions/setup-node@v3
      with:
        node-version: '18'
        
    - name: Install dependencies
      run: |
        npm ci
        pip install -r requirements.txt
        
    - name: Run tests
      run: |
        python -m pytest backend/test_backend.py -v
        npm run lint
        
    - name: Build Docker images
      run: |
        docker build -f Dockerfile.rag-api -t localgpt/rag-api:${{ github.ref_name }} .
        docker build -f Dockerfile.backend -t localgpt/backend:${{ github.ref_name }} .
        
    - name: Deploy to staging
      run: |
        docker compose up -d
        ./health-check.sh

📊 发布管理仪表板

发布状态监控

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版本追踪表格

版本号	发布日期	状态	主要特性	问题数量
v0.1.1	2024-03-15	✅ 生产环境	性能优化，bug修复	0
v0.1.0	2024-03-10	✅ 稳定版本	初始发布，基础功能	2
v0.0.9	2024-03-05	🔄 测试中	文档处理优化	1

🛡️ 应急预案与回滚

故障处理流程

紧急回滚操作：

#!/bin/bash
# emergency-rollback.sh

echo "🚨 执行紧急回滚..."

# 停止当前版本
docker compose down

# 回退到上一个稳定版本
git checkout v0.1.0

# 启动旧版本
docker compose up -d

echo "✅ 回滚完成，系统已恢复到v0.1.0"

问题诊断命令：

# 快速诊断脚本
./start-docker.sh status
docker compose logs --tail=50
curl -s http://localhost:8000/health | jq .
netstat -tulpn | grep -E '(3000|8000|8001)'

📈 发布 metrics 与改进

关键性能指标

指标	计算公式	目标值
发布成功率	(成功发布次数 / 总发布次数) × 100%	> 95%
平均修复时间	问题发现到修复的总时间 / 问题数量	< 2小时
部署时长	从代码提交到生产环境就绪的时间	< 30分钟
回滚率	需要回滚的发布次数 / 总发布次数	< 5%

持续改进循环

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通过标准化的发布流程、自动化工具和严格的验证机制，localGPT确保每个版本都能稳定、可靠地交付到生产环境，同时保持快速的迭代能力和高质量的代码标准。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考