Add one-click deploy script for /opt production setup with PM2.
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
dekun
@@ -2,12 +2,14 @@
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本文档面向 **Ubuntu 物理服务器**（搭载 RTX 3060 Ti，已锁定 120W 功耗墙）的完整环境配置与 PM2 常驻部署流程。适用于首次安装或迁移重装场景。
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**标准安装路径：** `/opt/Trading_Studio`（root 用户）
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**Git 仓库：** https://git.bz121.com/dekun/Trading_Studio.git
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## 目录
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0. [**一键部署（推荐）**](#0-一键部署推荐)
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1. [硬件与系统前提](#1-硬件与系统前提)
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2. [3060 Ti 120W 功耗墙配置](#2-3060-ti-120w-功耗墙配置)
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3. [NVIDIA 驱动与 CUDA](#3-nvidia-驱动与-cuda)
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@@ -21,6 +23,112 @@
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## 0. 一键部署（推荐）
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项目内置 `deploy.sh`，以 **root** 用户将 Trading Studio 部署到 `/opt/Trading_Studio`，并自动完成依赖安装、虚拟环境、PyTorch CUDA、PM2 常驻与开机自启。
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### 0.1 前提条件
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在运行脚本前，请确保服务器已满足：
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| 项目 | 说明 |
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| 系统 | Ubuntu 22.04 / 24.04 LTS |
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| 用户 | **root**（`sudo -i` 切换） |
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| GPU 驱动 | `nvidia-smi` 可正常输出 |
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| 网络 | 可访问 `git.bz121.com` 拉取代码 |
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| Ollama | 局域网 `192.168.8.64:11434` 可达（润色功能） |
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> **Git 认证：** 若 `git clone` 需要登录，请先在 root 下配置 HTTPS 凭据或 SSH 密钥，再执行部署脚本。
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### 0.2 首次一键部署
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```bash
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# 切换 root
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sudo -i
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# 方式 A：从 Git 克隆后执行（推荐）
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git clone https://git.bz121.com/dekun/Trading_Studio.git /opt/Trading_Studio
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cd /opt/Trading_Studio
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chmod +x deploy.sh
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bash deploy.sh
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# 方式 B：若已有本地代码目录，直接在该目录执行
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cd /opt/Trading_Studio
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chmod +x deploy.sh
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bash deploy.sh
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```
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脚本自动执行以下步骤：
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1. 安装系统依赖（python3、ffmpeg、libsndfile 等）
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2. 安装 Node.js 20 + PM2
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3. 克隆/更新代码到 `/opt/Trading_Studio`
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4. 创建 `venv/` 并安装 PyTorch cu121 + requirements.txt
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5. 创建 `logs/`、`uploads/`、`outputs/` 目录
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6. 设置 GPU 120W 功耗墙（若 nvidia-smi 可用）
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7. 放行防火墙端口 5683（若 ufw 已启用）
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8. `pm2 start ecosystem.config.js` 并配置开机自启
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部署成功后访问：
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```
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http://<服务器局域网IP>:5683
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```
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### 0.3 脚本命令速查
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```bash
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cd /opt/Trading_Studio
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bash deploy.sh # 首次完整部署 + PM2 启动
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bash deploy.sh update # git pull + 更新依赖 + PM2 重启
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bash deploy.sh restart # 仅重启 PM2
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bash deploy.sh stop # 停止 PM2
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bash deploy.sh status # 查看 PM2 / GPU / 端口状态
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bash deploy.sh logs # 查看 PM2 最近 80 行日志
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bash deploy.sh help # 显示帮助
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```
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### 0.4 日常更新流程
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代码推送到 Git 后，在服务器上执行：
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```bash
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sudo -i
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cd /opt/Trading_Studio
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bash deploy.sh update
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```
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### 0.5 PM2 运维（root 环境）
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```bash
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pm2 status # 进程状态
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pm2 logs trading_studio # 实时日志
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pm2 restart trading_studio # 手动重启
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pm2 monit # 资源监控
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# 应用日志
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tail -f /opt/Trading_Studio/trading_studio.log
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tail -f /opt/Trading_Studio/logs/pm2-out.log
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```
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### 0.6 目录布局（/opt 标准路径）
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```
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/opt/Trading_Studio/
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├── deploy.sh # 一键部署脚本
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├── app.py # Gradio 主入口
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├── venv/ # Python 虚拟环境
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├── logs/ # PM2 日志
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├── uploads/ # 上传临时文件
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├── outputs/ # 合成 wav 输出
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├── speaker_emb.pt # 音色文件（Web UI 生成，需手动备份）
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└── trading_studio.log # 应用日志
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```
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## 1. 硬件与系统前提
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| 项目 | 要求 |
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@@ -130,7 +238,7 @@ PyTorch cu121 wheel 通常自带运行时库。若 Whisper 报 cuDNN 错误：
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```bash
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# 克隆项目
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cd ~
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cd /opt
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git clone https://git.bz121.com/dekun/Trading_Studio.git
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cd Trading_Studio
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@@ -184,7 +292,7 @@ GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti
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```bash
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source venv/bin/activate
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cd ~/Trading_Studio
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cd /opt/Trading_Studio
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# 安装其余依赖
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pip install -r requirements.txt
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@@ -270,7 +378,7 @@ curl http://192.168.8.64:11434/api/chat -d '{
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```bash
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source venv/bin/activate
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cd ~/Trading_Studio
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cd /opt/Trading_Studio
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# 前台启动（调试）
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python app.py
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@@ -341,7 +449,7 @@ module.exports = {
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启动：
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```bash
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cd ~/Trading_Studio
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cd /opt/Trading_Studio
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mkdir -p logs
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pm2 start ecosystem.config.js
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@@ -349,10 +457,12 @@ pm2 status
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||||
pm2 logs trading_studio --lines 50
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```
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> **推荐：** 直接使用 `bash deploy.sh` 一键完成上述步骤，见 [第 0 节](#0-一键部署推荐)。
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### 9.3 方式 B：直接命令行
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```bash
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cd ~/Trading_Studio
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cd /opt/Trading_Studio
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pm2 start app.py \
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--name "trading_studio" \
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@@ -382,7 +492,14 @@ pm2 monit # 实时监控 CPU/内存
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### 9.6 更新代码后重新部署
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```bash
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cd ~/Trading_Studio
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||||
cd /opt/Trading_Studio
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bash deploy.sh update
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```
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或手动：
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```bash
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cd /opt/Trading_Studio
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||||
git pull
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source venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt # 若有新依赖
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@@ -395,10 +512,10 @@ pm2 restart trading_studio
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### 10.1 迁移到新机器
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1. 复制 `speaker_emb.pt`（音色文件，在 `.gitignore` 中，需手动备份）
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2. 新机器按本文档完整部署
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3. 将 `speaker_emb.pt` 放回项目根目录
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4. `pm2 restart trading_studio`
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1. 备份 `/opt/Trading_Studio/speaker_emb.pt`（音色文件，不入 Git）
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2. 新机器执行 `bash deploy.sh` 一键部署
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3. 将 `speaker_emb.pt` 复制回 `/opt/Trading_Studio/`
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4. `bash deploy.sh restart`
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### 10.2 CUDA / 显存问题
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