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如何本地部署 Cognitive Kernel-Pro？

2025-08-19

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部署分为四个关键步骤：

环境准备：安装 Python 3.8+、Git 及系统依赖（如 Linux 需安装 poppler-utils 等工具），通过 pip 安装项目依赖包（boto3/pandas/selenium 等）。
模型服务配置：推荐使用 vLLM 部署开源模型，例如启动 Qwen3-8B-CK-Pro 服务需指定模型路径、并行度等参数，默认开放 8080 端口。
浏览器服务启动：通过运行 run_local.sh 脚本初始化 Playwright 浏览器服务，默认监听 3001 端口。
执行任务：使用 JSON Lines 格式定义输入任务文件，通过主程序调用模型和浏览器服务，输出结果将保存至指定文件。

注意：Windows 用户需额外处理依赖，建议优先使用 Linux/macOS 系统，生产环境务必配置沙箱隔离。

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