ragFlow部署模型问题总结

1. Python使用paramiko库进行远程的SSH代码连接时,服务器上有conda环境,却无法识别对应的指令.
   解决办法如下:
   直接使用虚拟环境的绝对路径去启动

    conda_path = "/home/hcs2/miniconda3/condabin/conda"
    HF_MIRROR = "https://hf-mirror.com"
    env_vars = [
        f"HF_ENDPOINT={HF_MIRROR}",
        f"HF_HUB_ENDPOINT={HF_MIRROR}"
    ]
    env_prefix = " ".join(env_vars) + " "
    command_parts = [f"{conda_path} run -n vllm {env_prefix} vllm serve {model}"]

2. 部署AI时,需要从HuggingFace下载模型,却无法连接到网络.
   解决办法如下:
   在拼接shell脚本时,直接拼接上镜像源.修改代码如上

3. 无法读取到远程shell脚本执行的文件
   解决办法如下:

# conda run默认会捕获子进程的输出（包括日志），并可能以非交互式方式运行，导致日志不直接显示在终端。而 conda activate后直接运行命令是在当前 Shell 会话中执行，日志会直接输出。
# 添加 --no-capture-output参数让 conda run不捕获日志：
/home/hcs2/miniconda3/condabin/conda run -n vllm --no-capture-output \
    HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \
    HF_HUB_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \
    vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B \
    --port 8080 --dtype auto

4.部署成功后,但是无法从外界访问.需要开通服务器的防火墙端口

sudo ufw allow 8080/tcp

开启后通过powershell执行下面的命令,测试是否成功.
Test-NetConnection -ComputerName 172.31.20.231 -Port 8080

5.完成部署后,需要构建对话页,验证是否部署成功.

# 有以下问题
# 1. 需要部署完成后,自动添加模型到系统列表中.
# 2. 新增一个模型对话,然后填入对应的测试模型参数,最后得到对话id

6.它是长时间的部署任务,它部署成功了,脚本也不结束怎么办.

# 暂无

7. 输出彩色的ansi的日志信息,怎么显示到web上.

使用
import { AnsiUp } from 'ansi_up';
const ansi_up = new AnsiUp();

function deployLogs() {
    return (
        <div style={{
              color: '#cbd5e0',
              fontFamily: "'Fira Code', 'Consolas', monospace",
              whiteSpace: 'pre-wrap',
              lineHeight: 1.5,
              margin: 0,
              height: '600px',
              overflowY: 'auto',
            }}

            dangerouslySetInnerHTML={{
                __html: ansi_up.ansi_to_html(logs.join('')),
            }}
          ></div>
    )
}