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# 项目部署指南
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本文档帮助你将初中物理作业批改工作流导出到自己的服务器上运行。
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## 📋 目录
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- [前置要求](#前置要求)
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- [快速部署](#快速部署)
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- [详细配置](#详细配置)
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- [启动方式](#启动方式)
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- [常见问题](#常见问题)
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## 前置要求
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### 1. 系统要求
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- **操作系统**: Linux / macOS / Windows (推荐 Linux)
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- **Python版本**: Python 3.10 或以上
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- **内存**: 建议 4GB 以上
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- **磁盘空间**: 建议 10GB 以上
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### 2. 必需的第三方服务
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本项目依赖以下第三方服务，**必须提前准备好**：
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#### 大语言模型 API
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- **推荐**: 火山引擎豆包大模型（本项目使用 `doubao-seed-2-0-pro-260215`）
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- **替代方案**:
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- OpenAI API
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- 其他兼容 OpenAI 格式的 API（如 DeepSeek、Kimi）
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- **获取方式**:
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- 火山引擎: https://console.volcengine.com/ark
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- OpenAI: https://platform.openai.com/
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**注意**：
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- ✅ **不需要配置对象存储**（S3/TOS/OSS 等）
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- ✅ 图片直接使用原始URL，不上传存储
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- ✅ Word文档使用 requests 直接下载，不涉及对象存储
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## 快速部署
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### 步骤 1: 导出项目代码
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**方式一：从 Coze 平台下载**
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```bash
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# 在 Coze Coding 平台点击"导出项目"按钮
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# 下载后解压到服务器
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```
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**方式二：使用 Git 克隆（如果有仓库地址）**
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```bash
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git clone <your-repo-url>
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cd <project-directory>
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```
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### 步骤 2: 安装依赖
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```bash
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# 创建虚拟环境（推荐）
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate # Linux/macOS
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# 或 venv\Scripts\activate # Windows
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 步骤 3: 配置环境变量
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创建 `.env` 文件（或在服务器环境变量中配置）：
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```bash
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# 必需环境变量（只需配置大模型API）
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export LLM_API_KEY="your-api-key-here"
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export LLM_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
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export LLM_MODEL_NAME="doubao-seed-2-0-pro-260215"
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# 可选：日志级别
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export LOG_LEVEL="INFO"
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# 注意：不需要配置对象存储（S3/TOS等）
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```
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### 步骤 4: 启动服务
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```bash
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# 方式1: 使用启动脚本（推荐）
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bash scripts/http_run.sh -p 8000
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# 方式2: 直接运行
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python src/main.py -m http -p 8000
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```
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服务启动后，访问：
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- 健康检查: `http://localhost:8000/health`
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- API 文档: `http://localhost:8000/docs`（FastAPI 自动生成）
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## 详细配置
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### 1. 大语言模型配置
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#### 方式一：使用火山引擎豆包大模型（推荐）
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```bash
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# 环境变量
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export LLM_API_KEY="your-ark-api-key"
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export LLM_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
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export LLM_MODEL_NAME="doubao-seed-2-0-pro-260215"
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```
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**获取方式**：
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1. 访问火山引擎控制台: https://console.volcengine.com/ark
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2. 创建推理接入点
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3. 获取 API Key
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#### 方式二：使用 OpenAI API
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需要修改代码中的模型配置文件（`config/*.json`），将 `model` 字段改为 OpenAI 模型：
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```json
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{
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"config": {
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"model": "gpt-4o",
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"temperature": 0.0
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}
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}
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```
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环境变量：
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```bash
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export LLM_API_KEY="your-openai-api-key"
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export LLM_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
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export LLM_MODEL_NAME="gpt-4o"
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```
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### 2. ~~对象存储配置~~（已移除）
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**重要更新（2026-03-27）**：
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- ❌ 不需要配置对象存储
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- ✅ 图片直接使用原始URL，不上传
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- ✅ Word文档直接下载，不存储
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**架构优化原因**：
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1. AI模型足够强大，可以直接访问原始图片URL
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2. 使用相对坐标系统（0-1000），自动适配任意尺寸
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3. 减少存储成本和上传时间，处理速度更快
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### 3. 修改代码适配自己的环境
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#### 修改 LLM 调用逻辑
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项目使用了 `coze-coding-dev-sdk`，需要修改为直接调用 OpenAI API：
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**修改文件**: `src/graphs/nodes/doc_extract_node.py`、`src/graphs/nodes/recognize_and_correct_node.py`
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**原代码**（使用 coze-coding-dev-sdk）：
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```python
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from coze_coding_dev_sdk import LLM
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llm = LLM()
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response = llm.invoke(messages)
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```
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**修改为**（直接使用 OpenAI SDK）：
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```python
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import os
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from openai import OpenAI
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client = OpenAI(
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api_key=os.getenv("LLM_API_KEY"),
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base_url=os.getenv("LLM_BASE_URL")
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)
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||
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response = client.chat.completions.create(
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model=os.getenv("LLM_MODEL_NAME"),
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messages=messages
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)
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```
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#### ~~修改对象存储逻辑~~（不需要）
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**已移除**：2026-03-27 优化后，不再使用对象存储
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- 图片直接使用原始URL
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- Word文档使用 requests 下载
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- 无需修改任何存储相关代码
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### 4. 缓存配置（可选）
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项目使用文件缓存来存储解析结果，默认缓存目录为 `/tmp/cache`。
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如需修改缓存目录：
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```bash
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export CACHE_DIR="/your/custom/cache/dir"
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```
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## 启动方式
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### 1. HTTP 服务模式（推荐生产环境）
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```bash
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# 使用启动脚本
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bash scripts/http_run.sh -p 8000
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# 或直接运行
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python src/main.py -m http -p 8000
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```
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**特点**：
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- 提供 REST API 接口
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- 支持流式响应（SSE）
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- 支持超时控制
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- 支持任务取消
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**API 接口**：
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- `POST /run` - 同步运行工作流
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- `POST /stream_run` - 流式运行工作流（SSE）
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- `POST /cancel/{run_id}` - 取消运行
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- `GET /health` - 健康检查
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- `GET /graph_parameter` - 查看工作流参数
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### 2. 命令行模式（本地测试）
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```bash
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# 运行整个工作流
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python src/main.py -m flow -i '{"student_homework": [...], "answer_doc_url": "..."}'
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# 运行单个节点
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python src/main.py -m node -n doc_extract -i '{"answer_doc_url": "..."}'
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```
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### 3. Docker 部署（推荐）
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创建 `Dockerfile`：
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```dockerfile
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FROM python:3.10-slim
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WORKDIR /app
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# 安装系统依赖
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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gcc \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# 复制依赖文件
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COPY requirements.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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# 复制项目文件
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COPY . .
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# 暴露端口
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EXPOSE 8000
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# 启动命令
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CMD ["python", "src/main.py", "-m", "http", "-p", "8000"]
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```
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构建和运行：
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```bash
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# 构建镜像
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docker build -t homework-correction:v1 .
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# 运行容器
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docker run -d \
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--name homework-correction \
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-p 8000:8000 \
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-e LLM_API_KEY="your-api-key" \
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-e LLM_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" \
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-e LLM_MODEL_NAME="doubao-seed-2-0-pro-260215" \
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||
homework-correction:v1
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```
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### 4. 使用 Docker Compose
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创建 `docker-compose.yml`：
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```yaml
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version: '3.8'
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services:
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homework-correction:
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build: .
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ports:
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- "8000:8000"
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environment:
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||
- LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
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||
- LLM_BASE_URL=${LLM_BASE_URL}
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||
- LLM_MODEL_NAME=${LLM_MODEL_NAME}
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||
restart: unless-stopped
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volumes:
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- ./cache:/tmp/cache # 持久化缓存
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```
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运行：
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```bash
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docker-compose up -d
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```
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## 常见问题
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### Q1: 如何验证环境变量是否正确配置？
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```bash
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# 检查环境变量
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echo $LLM_API_KEY
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echo $LLM_BASE_URL
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echo $S3_ACCESS_KEY
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# 或在代码中打印
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python -c "import os; print(os.getenv('LLM_API_KEY'))"
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```
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### Q2: 启动时报错 "ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'"
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**解决方案**：
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```bash
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# 确保在虚拟环境中
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source venv/bin/activate
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# 重新安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### Q3: LLM 调用失败，报错 "API key not found"
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**原因**: 环境变量未正确设置
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**解决方案**：
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```bash
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# 方式1: 在 .env 文件中配置
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echo "export LLM_API_KEY='your-api-key'" >> ~/.bashrc
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source ~/.bashrc
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# 方式2: 在启动命令前设置
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LLM_API_KEY="your-api-key" python src/main.py -m http -p 8000
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```
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### Q4: 如何测试工作流是否正常？
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使用 curl 发送测试请求：
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/run \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"student_homework": [
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{
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"student_id": 0,
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"student_name": "测试学生",
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"homework_images": ["https://example.com/homework.jpg"]
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}
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],
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"answer_doc_url": "https://example.com/answer.docx"
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}'
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```
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### Q5: 如何查看运行日志？
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```bash
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# 实时查看日志
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tail -f /app/work/logs/bypass/app.log
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# 或使用 Docker logs
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docker logs -f homework-correction
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```
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### Q6: 性能优化建议
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1. **并发控制**: 调整 `max_concurrent` 参数（默认10）
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2. **超时设置**: 修改 `SINGLE_IMAGE_TIMEOUT` 常量（默认120秒）
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3. **缓存优化**: 定期清理 `/tmp/cache` 目录
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4. **资源监控**: 使用 `htop` 或 `docker stats` 监控资源使用
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### Q7: 如何替换为其他 LLM 模型？
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1. 修改环境变量：
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```bash
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export LLM_API_KEY="your-other-llm-api-key"
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export LLM_BASE_URL="https://api.other-llm.com/v1"
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export LLM_MODEL_NAME="other-model-id"
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```
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2. 修改配置文件（`config/*.json`）中的 `model` 字段
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3. 测试调用是否正常
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## 项目文件说明
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├── src/
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│ ├── main.py # 主入口
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│ ├── graphs/
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│ │ ├── graph.py # 主工作流编排
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│ │ ├── loop_graph.py # 子图定义
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│ │ ├── state.py # 状态定义
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│ │ └── nodes/ # 节点实现
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│ │ ├── doc_extract_node.py
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│ │ ├── process_images_node.py
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│ │ ├── recognize_and_correct_node.py
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│ │ └── ...
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│ └── utils/ # 工具函数
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│ ├── file/file.py # 文件处理
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│ └── cache_manager.py # 缓存管理
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├── config/ # LLM 配置文件
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│ ├── doc_extract_llm_cfg.json
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│ ├── homework_correction_cfg.json
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│ └── ...
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||
├── scripts/ # 启动脚本
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│ ├── http_run.sh
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│ └── local_run.sh
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├── requirements.txt # Python 依赖
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└── README.md # 项目说明
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```
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## 技术支持
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如遇到问题，请检查：
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1. ✅ 环境变量是否正确配置
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2. ✅ 依赖是否完整安装
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3. ✅ 第三方服务（LLM、存储）是否可用
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||
4. ✅ 日志文件中的错误信息
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## 更新日志
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- 2026-03-28: 添加缓存学科隔离，修复等级评定逻辑
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- 2026-03-27: 移除图片上传，直接使用原始URL
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- 2026-03-26: 优化坐标定位，修复识别问题
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||
- 2026-03-25: 支持多学生多图片并行处理
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