Files

Kevin Wong f99bd336c9 更新

2026-01-26 12:18:54 +08:00

8.4 KiB

Raw Blame History

ViGent 手动部署指南

服务器信息

配置	规格
服务器	Dell PowerEdge R730
CPU	2× Intel Xeon E5-2680 v4 (56 线程)
内存	192GB DDR4
GPU 0	NVIDIA RTX 3090 24GB
GPU 1	NVIDIA RTX 3090 24GB (用于 LatentSync)
部署路径	`/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2`

步骤 1: 环境检查

# 检查 GPU
nvidia-smi

# 检查 Python 版本 (需要 3.10+)
python3 --version

# 检查 Node.js 版本 (需要 18+)
node --version

# 检查 FFmpeg
ffmpeg -version

# 检查 pm2 (用于服务管理)
pm2 --version

如果缺少依赖:

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

# 安装 pm2
npm install -g pm2

步骤 2: 创建目录结构

mkdir -p /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2

将项目文件复制到该目录。

步骤 3: 部署 AI 模型 (LatentSync 1.6)

⚠️ 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。

请参考详细的独立部署指南： LatentSync 部署指南

该指南包含以下关键步骤，请务必严格按照文档操作：

创建独立的 latentsync Conda 环境
安装 PyTorch 2.5.1 和相关依赖
下载模型权重 (HuggingFace CLI)
复制核心推理代码
验证推理脚本

验证 LatentSync 部署:

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
conda activate latentsync
python -m scripts.server  # 测试能否启动，Ctrl+C 退出

步骤 4: 安装后端依赖

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装 PyTorch (CUDA 12.1)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 Playwright 浏览器（社交发布需要）
playwright install chromium

步骤 5: 部署用户认证系统 (Supabase + Auth)

🔐 包含: 登录/注册、Supabase 数据库配置、JWT 认证、管理员后台

请参考独立的认证系统部署指南： 用户认证系统部署指南

步骤 6: 配置环境变量

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend

# 复制配置模板
cp .env.example .env

💡 说明：.env.example 已包含正确的默认配置，直接复制即可使用。
如需自定义，可编辑 .env 修改以下参数：

配置项	默认值	说明
`LATENTSYNC_GPU_ID`	1	GPU 选择 (0 或 1)
`LATENTSYNC_USE_SERVER`	false	设为 true 以启用常驻服务加速
`LATENTSYNC_INFERENCE_STEPS`	20	推理步数 (20-50)
`LATENTSYNC_GUIDANCE_SCALE`	1.5	引导系数 (1.0-3.0)
`DEBUG`	true	生产环境改为 false

步骤 7: 安装前端依赖

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend

# 安装依赖
npm install

# 生产环境构建 (可选)
npm run build

步骤 8: 测试运行

💡 先手动启动测试，确认一切正常后再配置 pm2 常驻服务。

启动后端 (终端 1)

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
source venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8006

启动前端 (终端 2)

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
npm run dev -- -H 0.0.0.0 --port 3002

启动 LatentSync (终端 3, 可选加速)

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
conda activate latentsync
python -m scripts.server

验证

访问 http://服务器IP:3002 查看前端
访问 http://服务器IP:8006/docs 查看 API 文档
上传测试视频，生成口播视频

步骤 9: 使用 pm2 管理常驻服务

推荐使用 pm2 管理所有服务，支持自动重启和日志管理。

1. 启动后端服务 (FastAPI)

建议使用 Shell 脚本启动以避免环境问题。

创建启动脚本 run_backend.sh:

cat > run_backend.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
./venv/bin/uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8006
EOF
chmod +x run_backend.sh

使用 pm2 启动:

pm2 start ./run_backend.sh --name vigent2-backend

2. 启动前端服务 (Next.js)

⚠️ 注意：生产模式启动前必须先进行构建。

cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend

# 1. 构建项目 (如果之前没跑过或代码有更新)
npm run build

# 2. 启动服务
pm2 start npm --name vigent2-frontend -- run start -- -p 3002

3. 启动 LatentSync 模型服务

创建启动脚本 run_latentsync.sh (使用你的 conda python 路径):

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

使用 pm2 启动:

pm2 start ./run_latentsync.sh --name vigent2-latentsync

4. 保存当前列表 (开机自启)

pm2 save
pm2 startup

pm2 常用命令

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 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 10: 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：

已申请 SSL 证书 (如 Let's Encrypt)。
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):

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;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

故障排除

GPU 不可用

# 检查 CUDA
nvidia-smi
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

端口被占用

# 查看端口占用
sudo lsof -i :8006
sudo lsof -i :3002
sudo lsof -i :8007

查看日志

# pm2 日志
pm2 logs vigent2-backend
pm2 logs vigent2-frontend
pm2 logs vigent2-latentsync

SSH 连接卡顿 / 系统响应慢

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。

解决：

检查系统负载：top 或 htop
如果不需要实时生成视频，可以暂时停止 LatentSync 服务：
```
pm2 stop vigent2-latentsync
```
确保服务器有足够的 RAM 和 Swap 空间。
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。

依赖清单

后端关键依赖

依赖	用途
`fastapi`	Web API 框架
`uvicorn`	ASGI 服务器
`edge-tts`	微软 TTS 配音
`playwright`	社交媒体自动发布
`biliup`	B站视频上传
`loguru`	日志管理

前端关键依赖

依赖	用途
`next`	React 框架
`swr`	数据请求与缓存
`tailwindcss`	CSS 样式

LatentSync 关键依赖

依赖	用途
`torch` 2.5.1	PyTorch GPU 推理
`diffusers`	Latent Diffusion 模型
`accelerate`	模型加速

8.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape