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# ViGent 手动部署指南
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## 服务器信息
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| 配置 | 规格 |
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|------|------|
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| 服务器 | Dell PowerEdge R730 |
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| CPU | 2× Intel Xeon E5-2680 v4 (56 线程) |
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| 内存 | 192GB DDR4 |
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| GPU 0 | NVIDIA RTX 3090 24GB (MuseTalk + CosyVoice) |
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| GPU 1 | NVIDIA RTX 3090 24GB (LatentSync) |
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| 部署路径 | `/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2` |
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## 步骤 1: 环境检查
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```bash
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# 检查 GPU
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nvidia-smi
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# 检查 Python 版本 (需要 3.10+)
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python3 --version
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# 检查 Node.js 版本 (需要 18+)
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node --version
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# 检查 FFmpeg
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ffmpeg -version
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# 检查 Chrome (视频号发布)
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google-chrome --version
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# 检查 Xvfb
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xvfb-run --help
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# 检查 pm2 (用于服务管理)
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pm2 --version
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# 检查 Redis (任务状态存储，推荐)
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redis-server --version
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```
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如果缺少依赖:
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install ffmpeg
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# 安装 Xvfb (视频号发布)
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sudo apt install xvfb
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# 安装 pm2
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npm install -g pm2
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# 安装 Chrome (视频号发布)
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wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/google-linux-signing-keyring.gpg
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printf "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/google-linux-signing-keyring.gpg] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main\n" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list > /dev/null
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sudo apt update
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sudo apt install -y google-chrome-stable
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```
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## 步骤 2: 创建目录结构
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```bash
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mkdir -p /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
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```
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将项目文件复制到该目录。
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## 步骤 3: 部署 AI 模型
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### 3a. LatentSync 1.6 (短视频唇形同步, GPU1)
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> ⚠️ **重要**：LatentSync 需要独立的 Conda 环境和 **~18GB VRAM**。请**不要**直接安装在后端环境中。
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请参考详细的独立部署指南：
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**[LatentSync 部署指南](../models/LatentSync/DEPLOY.md)**
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该指南包含以下关键步骤，请务必严格按照文档操作：
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1. 创建独立的 `latentsync` Conda 环境
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2. 安装 PyTorch 2.5.1 和相关依赖
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3. 下载模型权重 (HuggingFace CLI)
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4. 复制核心推理代码
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5. 验证推理脚本
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**验证 LatentSync 部署**:
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
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conda activate latentsync
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python -m scripts.server # 测试能否启动，Ctrl+C 退出
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```
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### 3b. MuseTalk 1.5 (长视频唇形同步, GPU0)
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> MuseTalk 是单步潜空间修复模型（非扩散模型），推理速度接近实时，适合 >=120s 的长视频。与 CosyVoice 共享 GPU0，fp16 推理约需 4-8GB 显存。
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请参考详细的独立部署指南：
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||
**[MuseTalk 部署指南](MUSETALK_DEPLOY.md)**
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简要步骤：
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1. 创建独立的 `musetalk` Conda 环境 (Python 3.10 + PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.8)
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2. 安装 mmcv/mmdet/mmpose 等依赖
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3. 下载模型权重 (`download_weights.sh`)
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4. 创建必要的软链接 (`musetalk/config.json`, `musetalk/musetalkV15`)
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**验证 MuseTalk 部署**:
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/MuseTalk
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/home/rongye/ProgramFiles/miniconda3/envs/musetalk/bin/python scripts/server.py
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# 另一个终端: curl http://localhost:8011/health
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```
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## 步骤 4: 安装后端依赖
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
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# 创建虚拟环境
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate
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# 安装 PyTorch (CUDA 12.1)
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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# 安装 Python 依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 安装 Playwright 浏览器（社交发布需要）
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playwright install chromium
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```
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> 提示：视频号发布建议使用系统 Chrome + xvfb-run（避免 headless 解码失败）。
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> 抖音发布同样建议 headful 模式 (`DOUYIN_HEADLESS_MODE=headful`)。
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### 扫码登录注意事项
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- **Cookie 按用户隔离**：每个用户的 Cookie 存储在 `backend/user_data/{uuid}/cookies/` 目录下，多用户并发登录互不干扰。
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- **抖音 QR 登录关键教训**：
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- 扫码后绝对**不能重新加载 QR 页面**，否则会销毁会话 token
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- 使用**新标签页**检测登录完成状态（检查 URL 包含 `creator-micro` + session cookies 存在）
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- 抖音可能弹出**刷脸验证**，后端会自动提取验证二维码返回给前端展示
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- **微信视频号发布**：标题、描述、标签统一写入"视频描述"字段
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### 可选：AI 标题/标签生成
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> ✅ 如需启用“AI 标题/标签生成”功能，请确保后端可访问外网 API。
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- 需要可访问 `https://open.bigmodel.cn`
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- API Key 配置在 `backend/app/services/glm_service.py`（建议替换为自己的密钥）
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## 步骤 5: 部署用户认证系统 (Supabase + Auth)
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> 🔐 **包含**: 登录/注册、Supabase 数据库配置、JWT 认证、管理员后台
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请参考独立的认证系统部署指南：
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**[用户认证系统部署指南](AUTH_DEPLOY.md)**
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## 步骤 6: 配置 Supabase RLS 策略 (重要)
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> ⚠️ **注意**：为了支持前端直传文件，必须配置存储桶的行级安全策略 (RLS)。
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1. 确保 Supabase 容器正在运行 (`docker ps`).
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2. 将项目根目录下的 `supabase_rls.sql` (如果有) 或以下 SQL 内容在数据库中执行。
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3. **执行命令**:
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```bash
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# 进入后端目录
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
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# 执行 SQL (允许 anon 角色上传/读取 materials 桶)
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docker exec -i supabase-db psql -U postgres <<EOF
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INSERT INTO storage.buckets (id, name, public) VALUES ('materials', 'materials', true) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
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INSERT INTO storage.buckets (id, name, public) VALUES ('outputs', 'outputs', true) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
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||
CREATE POLICY "Allow public uploads" ON storage.objects FOR INSERT TO anon WITH CHECK (bucket_id = 'materials');
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CREATE POLICY "Allow public read" ON storage.objects FOR SELECT TO anon USING (bucket_id = 'materials' OR bucket_id = 'outputs');
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EOF
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```
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> **注意**：后端启动时会自动创建额外的存储桶（`ref-audios`、`generated-audios`），无需手动创建。
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## 步骤 7: 配置环境变量
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
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# 复制配置模板
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cp .env.example .env
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```
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> 💡 **说明**：`.env.example` 已包含正确的默认配置，直接复制即可使用。
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> 如需自定义，可编辑 `.env` 修改以下参数：
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| 配置项 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `SUPABASE_URL` | `http://localhost:8008` | Supabase API 内部地址 |
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| `SUPABASE_PUBLIC_URL` | `https://api.hbyrkj.top` | Supabase API 公网地址 (前端访问) |
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| `LATENTSYNC_GPU_ID` | 1 | GPU 选择 (0 或 1) |
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| `LATENTSYNC_USE_SERVER` | false | 设为 true 以启用常驻服务加速 |
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| `LATENTSYNC_INFERENCE_STEPS` | 16 | 推理步数 (16-50) |
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| `LATENTSYNC_GUIDANCE_SCALE` | 1.5 | 引导系数 (1.0-3.0) |
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| `DEBUG` | true | 生产环境改为 false |
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| `REDIS_URL` | `redis://localhost:6379/0` | 任务状态存储（不可用时回退内存） |
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| `WEIXIN_HEADLESS_MODE` | headless-new | 视频号 Playwright 模式 (headful/headless-new) |
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| `WEIXIN_CHROME_PATH` | `/usr/bin/google-chrome` | 系统 Chrome 路径 |
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| `WEIXIN_BROWSER_CHANNEL` | | Chromium 通道 (可选) |
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| `WEIXIN_USER_AGENT` | Chrome 120 UA | 视频号浏览器指纹 UA |
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| `WEIXIN_LOCALE` | zh-CN | 视频号语言环境 |
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| `WEIXIN_TIMEZONE_ID` | Asia/Shanghai | 视频号时区 |
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| `WEIXIN_FORCE_SWIFTSHADER` | true | 强制软件 WebGL，避免 context lost |
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| `WEIXIN_TRANSCODE_MODE` | reencode | 上传前转码 (reencode/faststart/off) |
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| `DOUYIN_HEADLESS_MODE` | headless-new | 抖音 Playwright 模式 (headful/headless-new) |
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| `DOUYIN_CHROME_PATH` | `/usr/bin/google-chrome` | 抖音 Chrome 路径 |
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| `DOUYIN_BROWSER_CHANNEL` | | 抖音 Chromium 通道 (可选) |
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| `DOUYIN_USER_AGENT` | Chrome/144 UA | 抖音浏览器指纹 UA |
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| `DOUYIN_LOCALE` | zh-CN | 抖音语言环境 |
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| `DOUYIN_TIMEZONE_ID` | Asia/Shanghai | 抖音时区 |
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| `DOUYIN_FORCE_SWIFTSHADER` | true | 强制软件 WebGL |
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| `DOUYIN_DEBUG_ARTIFACTS` | false | 保留调试截图 |
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| `DOUYIN_RECORD_VIDEO` | false | 录制浏览器操作视频 |
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| `DOUYIN_KEEP_SUCCESS_VIDEO` | false | 成功后保留录屏 |
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| `CORS_ORIGINS` | `*` | CORS 允许源 (生产环境建议白名单) |
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| `MUSETALK_GPU_ID` | 0 | MuseTalk GPU 编号 |
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| `MUSETALK_API_URL` | `http://localhost:8011` | MuseTalk 常驻服务地址 |
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| `MUSETALK_BATCH_SIZE` | 32 | MuseTalk 推理批大小 |
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| `MUSETALK_VERSION` | v15 | MuseTalk 模型版本 |
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| `MUSETALK_USE_FLOAT16` | true | MuseTalk 半精度加速 |
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| `LIPSYNC_DURATION_THRESHOLD` | 120 | 秒，>=此值用 MuseTalk，<此值用 LatentSync |
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| `ALIPAY_APP_ID` | 空 | 支付宝应用 APPID |
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| `ALIPAY_PRIVATE_KEY_PATH` | 空 | 应用私钥 PEM 文件路径 |
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| `ALIPAY_PUBLIC_KEY_PATH` | 空 | 支付宝公钥 PEM 文件路径 |
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| `ALIPAY_NOTIFY_URL` | 空 | 支付宝异步回调地址 (公网 HTTPS) |
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| `ALIPAY_RETURN_URL` | 空 | 支付完成后浏览器跳转地址 |
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| `PAYMENT_AMOUNT` | `999.00` | 会员价格 (元) |
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| `PAYMENT_EXPIRE_DAYS` | `365` | 会员有效天数 |
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> 支付宝完整配置步骤（密钥生成、PEM 格式、产品开通等）请参考 **[支付宝部署指南](ALIPAY_DEPLOY.md)**。
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## 步骤 8: 安装前端依赖
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
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# 安装依赖
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npm install
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# 生产环境构建 (可选)
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npm run build
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```
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## 步骤 9: 测试运行
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> 💡 先手动启动测试，确认一切正常后再配置 pm2 常驻服务。
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### 启动后端 (终端 1)
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
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source venv/bin/activate
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||
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8006
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||
```
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||
推荐使用项目脚本启动后端（已内置 xvfb + headful 发布环境）：
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```bash
|
||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
|
||
./run_backend.sh # 默认 8006，可用 PORT 覆盖
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||
```
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||
### 启动前端 (终端 2)
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||
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||
```bash
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||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
|
||
npm run dev -- -H 0.0.0.0 --port 3002
|
||
```
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||
|
||
### 启动 LatentSync (终端 3, 可选加速)
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||
```bash
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||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
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||
conda activate latentsync
|
||
python -m scripts.server
|
||
```
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||
|
||
### 启动 MuseTalk (终端 4, 长视频唇形同步)
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||
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||
```bash
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||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/MuseTalk
|
||
/home/rongye/ProgramFiles/miniconda3/envs/musetalk/bin/python scripts/server.py
|
||
```
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||
|
||
### 验证
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1. 访问 http://服务器IP:3002 查看前端
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2. 访问 http://服务器IP:8006/docs 查看 API 文档
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3. 上传测试视频，生成口播视频
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---
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## 步骤 10: 使用 pm2 管理常驻服务
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> 推荐使用 pm2 管理所有服务，支持自动重启和日志管理。
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### 1. 启动后端服务 (FastAPI)
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建议使用 Shell 脚本启动以避免环境问题。
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1. 创建启动脚本 `run_backend.sh`:
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```bash
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cat > run_backend.sh << 'EOF'
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||
#!/usr/bin/env bash
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||
set -e
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||
BASE_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
|
||
export WEIXIN_HEADLESS_MODE=headful
|
||
export DOUYIN_HEADLESS_MODE=headful
|
||
export WEIXIN_DEBUG_ARTIFACTS=false
|
||
export WEIXIN_RECORD_VIDEO=false
|
||
export DOUYIN_DEBUG_ARTIFACTS=false
|
||
export DOUYIN_RECORD_VIDEO=false
|
||
PORT=${PORT:-8006}
|
||
cd "$BASE_DIR/backend"
|
||
exec xvfb-run --auto-servernum --server-args="-screen 0 1920x1080x24" \
|
||
./venv/bin/uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port "$PORT"
|
||
EOF
|
||
chmod +x run_backend.sh
|
||
```
|
||
|
||
2. 使用 pm2 启动:
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||
```bash
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||
pm2 start ./run_backend.sh --name vigent2-backend
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||
```
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### 2. 启动前端服务 (Next.js)
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||
⚠️ **注意**：生产模式启动前必须先进行构建。
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||
```bash
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||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
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||
|
||
# 1. 构建项目 (如果之前没跑过或代码有更新)
|
||
npm run build
|
||
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||
# 2. 启动服务
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||
pm2 start npm --name vigent2-frontend -- run start -- -p 3002
|
||
```
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||
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||
### 3. 启动 LatentSync 模型服务
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||
|
||
1. 创建启动脚本 `run_latentsync.sh` (使用你的 conda python 路径):
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```bash
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||
cat > run_latentsync.sh << 'EOF'
|
||
#!/bin/bash
|
||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
|
||
# 替换为你的实际 Python 路径
|
||
/home/rongye/ProgramFiles/miniconda3/envs/latentsync/bin/python -m scripts.server
|
||
EOF
|
||
chmod +x run_latentsync.sh
|
||
```
|
||
|
||
2. 使用 pm2 启动:
|
||
```bash
|
||
pm2 start ./run_latentsync.sh --name vigent2-latentsync
|
||
```
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||
|
||
### 4. 启动 CosyVoice 3.0 声音克隆服务 (可选)
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||
|
||
> 如需使用声音克隆功能，需要启动此服务。详细部署步骤见 [CosyVoice 3.0 部署文档](COSYVOICE3_DEPLOY.md)。
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||
|
||
1. 启动脚本位于项目根目录: `run_cosyvoice.sh`
|
||
|
||
2. 使用 pm2 启动:
|
||
```bash
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||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
|
||
pm2 start ./run_cosyvoice.sh --name vigent2-cosyvoice
|
||
pm2 save
|
||
```
|
||
|
||
3. 验证服务:
|
||
```bash
|
||
# 检查健康状态
|
||
curl http://localhost:8010/health
|
||
```
|
||
|
||
### 5. 启动 MuseTalk 长视频唇形同步服务
|
||
|
||
> 长视频 (>=120s) 自动路由到 MuseTalk。MuseTalk 不可用时自动回退 LatentSync。
|
||
> 详细部署步骤见 [MuseTalk 部署指南](MUSETALK_DEPLOY.md)。
|
||
|
||
1. 启动脚本位于项目根目录: `run_musetalk.sh`
|
||
|
||
2. 使用 pm2 启动:
|
||
```bash
|
||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
|
||
pm2 start ./run_musetalk.sh --name vigent2-musetalk
|
||
pm2 save
|
||
```
|
||
|
||
3. 验证服务:
|
||
```bash
|
||
curl http://localhost:8011/health
|
||
# {"status":"ok","model_loaded":true}
|
||
```
|
||
|
||
### 6. 启动服务看门狗 (Watchdog)
|
||
|
||
> 🛡️ **推荐**：监控 CosyVoice 和 LatentSync 服务健康状态，卡死时自动重启。
|
||
|
||
```bash
|
||
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
|
||
pm2 start ./run_watchdog.sh --name vigent2-watchdog
|
||
pm2 save
|
||
```
|
||
|
||
### 6. 保存当前列表 (开机自启)
|
||
|
||
```bash
|
||
pm2 save
|
||
pm2 startup
|
||
```
|
||
|
||
> **提示**: 完整的 PM2 进程列表应包含 5-6 个服务: vigent2-backend, vigent2-frontend, vigent2-latentsync, vigent2-cosyvoice, vigent2-musetalk, vigent2-watchdog。
|
||
|
||
### pm2 常用命令
|
||
|
||
```bash
|
||
pm2 status # 查看所有服务状态
|
||
pm2 logs # 查看所有日志
|
||
pm2 logs vigent2-backend # 查看后端日志
|
||
pm2 logs vigent2-cosyvoice # 查看 CosyVoice 日志
|
||
pm2 logs vigent2-musetalk # 查看 MuseTalk 日志
|
||
pm2 restart all # 重启所有服务
|
||
pm2 stop vigent2-latentsync # 停止 LatentSync 服务
|
||
pm2 delete all # 删除所有服务
|
||
```
|
||
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 步骤 11: 配置 Nginx HTTPS (可选 - 公网访问)
|
||
|
||
如果您需要通过公网域名 HTTPS 访问 (如 `https://vigent.hbyrkj.top`)，请参考以下 Nginx 配置。
|
||
|
||
**前置条件**：
|
||
1. 已申请 SSL 证书 (如 Let's Encrypt)。
|
||
2. 使用 FRP 或其他方式将本地 3002 端口映射到服务器。
|
||
|
||
**配置示例** (`/etc/nginx/conf.d/vigent.conf`):
|
||
|
||
```nginx
|
||
server {
|
||
listen 80;
|
||
server_name your.domain.com;
|
||
return 301 https://$host$request_uri;
|
||
}
|
||
|
||
server {
|
||
listen 443 ssl http2;
|
||
server_name your.domain.com;
|
||
|
||
ssl_certificate /path/to/fullchain.pem;
|
||
ssl_certificate_key /path/to/privkey.pem;
|
||
|
||
location / {
|
||
proxy_pass http://127.0.0.1:3002; # 转发给 Next.js 前端
|
||
|
||
# 必须配置 WebSocket 支持，否则热更和即时通信失效
|
||
proxy_http_version 1.1;
|
||
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
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proxy_set_header Connection "upgrade";
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proxy_set_header Host $host;
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proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
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}
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}
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```
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## 步骤 13: 部署可选功能 (字幕与文案助手)
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本节介绍如何部署逐字高亮字幕、片头标题以及文案提取助手功能。
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### 13.1 部署字幕系统 (Subtitle System)
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包含 `faster-whisper` (字幕生成) 和 `Remotion` (视频渲染) 组件。
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详细步骤请参考：**[字幕功能部署指南](SUBTITLE_DEPLOY.md)**
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简要步骤：
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1. 安装 Python 依赖: `faster-whisper`
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2. 安装 Node.js 依赖: `npm install` (在 `remotion/` 目录)
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3. 验证: `npx remotion --version`
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### 13.2 部署文案提取助手 (Copywriting Assistant)
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支持 B站/抖音/TikTok 视频链接提取文案与 AI 洗稿。
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1. **安装核心依赖**:
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```bash
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cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
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source venv/bin/activate
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pip install yt-dlp zai-sdk
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```
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2. **配置 AI 洗稿 (GLM)**:
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确保 `.env` 中已配置 `GLM_API_KEY`:
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```ini
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GLM_API_KEY=your_zhipu_api_key
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```
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3. **验证**:
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访问 `http://localhost:8006/docs`，测试 `/api/tools/extract-script` 接口。
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## 步骤 14: 配置阿里云 Nginx 网关 (关键)
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> ⚠️ **CRITICAL**: 如果使用 `api.hbyrkj.top` 等域名作为入口，必须在阿里云 (或公网入口) 的 Nginx 配置中解除上传限制。
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> **这是导致 500/413 错误的核心原因。**
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**关键配置项**：
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```nginx
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server {
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listen 443 ssl;
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server_name api.hbyrkj.top;
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# ... 其他 SSL 配置 ...
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# 允许大文件上传 (0 表示不限制，或设置为 100M, 500M)
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client_max_body_size 0;
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location / {
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proxy_pass http://127.0.0.1:YOUR_FRP_PORT;
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# 延长超时时间
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proxy_read_timeout 600s;
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proxy_send_timeout 600s;
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}
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}
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```
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**后果**：如果没有这个配置，上传会在 ~1MB 或 ~10MB 时直接断开，报 413 Payload Too Large 或 500/502 错误。
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## 故障排除
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### GPU 不可用
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```bash
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# 检查 CUDA
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nvidia-smi
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python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
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```
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### 端口被占用
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```bash
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# 查看端口占用
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sudo lsof -i :8006
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sudo lsof -i :3002
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sudo lsof -i :8007
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sudo lsof -i :8010 # CosyVoice
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sudo lsof -i :8011 # MuseTalk
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```
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### 查看日志
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```bash
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# pm2 日志
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pm2 logs vigent2-backend
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pm2 logs vigent2-frontend
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pm2 logs vigent2-latentsync
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pm2 logs vigent2-cosyvoice
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pm2 logs vigent2-musetalk
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```
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### SSH 连接卡顿 / 系统响应慢
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**原因**：LatentSync 模型服务启动时会占用大量 I/O 和 CPU 资源，或者模型加载到 GPU 时导致瞬时负载过高。
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**解决**：
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1. 检查系统负载：`top` 或 `htop`
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2. 如果不需要实时生成视频，可以暂时停止 LatentSync 服务：
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```bash
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pm2 stop vigent2-latentsync
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```
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3. 确保服务器有足够的 RAM 和 Swap 空间。
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4. **代码级优化**：已在 `scripts/server.py` 和 `scripts/inference.py` 中强制限制 `OMP_NUM_THREADS=8`，防止 PyTorch 占用所有 CPU 核心导致系统假死。
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## 依赖清单
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### 后端关键依赖
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| 依赖 | 用途 |
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| `fastapi` | Web API 框架 |
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| `uvicorn` | ASGI 服务器 |
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| `edge-tts` | 微软 TTS 配音 |
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| `httpx` | GLM API HTTP 客户端 |
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| `playwright` | 社交媒体自动发布 |
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| `biliup` | B站视频上传 |
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| `loguru` | 日志管理 |
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| `python-alipay-sdk` | 支付宝支付集成 |
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### 前端关键依赖
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| 依赖 | 用途 |
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|------|------|
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| `next` | React 框架 |
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| `swr` | 数据请求与缓存 |
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| `tailwindcss` | CSS 样式 |
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| `wavesurfer.js` | 音频波形（时间轴编辑器） |
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### LatentSync 关键依赖
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| 依赖 | 用途 |
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| `torch` 2.5.1 | PyTorch GPU 推理 |
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| `diffusers` | Latent Diffusion 模型 |
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| `accelerate` | 模型加速 |
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