Uma implementação auto-hospedada requer a conclusão de cinco etapas principais:
Preparação ambiental
- Ambiente básico de execução: Python 3.8+, Node.js 16+.
- Banco de dados: PostgreSQL 12+ (recomenda-se 2 GB ou mais de RAM)
- Controle de versão: cliente Git
Processo de implantação
- Busca de código: através de
git cloneExtração de repositórios do GitHub - Instalação de back-endInstale o pacote ffun com o pip e execute o comando de migração do banco de dados
- construção de front-endCompilação de arquivos estáticos após a instalação de dependências com o npm
- ativação do serviçoExecute os serviços de API separadamente (
uvicorn) e processos de trabalho em segundo plano
Configuração da função AI
Precisa ser definido nas variáveis de ambiente:
- Endereço do ponto de extremidade da API da OpenAI/Gemini
- A chave de autenticação correspondente
- Opcionalmente, ajuste o caminho para o arquivo de configuração do processador de etiquetas
Observação: todos os dados na versão auto-hospedada são armazenados no banco de dados local; recomenda-se fazer backups regulares.pg_dataCatálogo.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como faço para implementar o Feeds.Fun em meu próprio servidor e quais são os pré-requisitos?
