企业官网建设流程全解析

以网站和什么为重点建设平台,外网如何访问群晖wordpress,网站开发要服务器吗,数据库和网站开发EagleEye部署教程#xff1a;Docker Compose编排EagleEyeRedisPrometheus监控栈 1. 为什么需要这套监控栈#xff1f; 你有没有遇到过这样的情况#xff1a;目标检测服务跑着跑着突然变慢#xff0c;CPU飙升但日志里找不到线索#xff1b;或者凌晨三点告警响了#xff…EagleEye部署教程Docker Compose编排EagleEyeRedisPrometheus监控栈1. 为什么需要这套监控栈你有没有遇到过这样的情况目标检测服务跑着跑着突然变慢CPU飙升但日志里找不到线索或者凌晨三点告警响了却不知道是模型推理卡顿、Redis队列积压还是Prometheus采集本身出了问题单点部署的AI服务就像一辆没装仪表盘的跑车——开得快但看不见油量、水温、转速。EagleEye不是普通的目标检测服务。它基于达摩院DAMO-YOLO TinyNAS架构主打毫秒级响应实测20ms内专为高并发、低延迟场景设计。但正因为它跑得快、压力大、链路深对可观测性的要求反而更高你需要知道GPU显存用了多少、Redis里积压了多少待处理图像、Prometheus是否还在健康抓取指标、Streamlit前端有没有连接超时……这些不能靠猜得靠一套真正协同工作的监控栈。本教程不讲概念不堆参数只做一件事用Docker Compose一条命令拉起EagleEye Redis Prometheus Grafana全链路监控环境所有组件版本兼容、网络互通、指标自动打标、告警可配置。部署完你就能在Grafana里看到“每秒处理图像数”“平均推理延迟”“Redis队列长度”三根曲线实时跳动——这才是AI服务该有的运维体验。2. 环境准备与一键部署2.1 硬件与系统要求EagleEye对硬件有明确偏好不是所有配置都能跑出20ms效果GPU必须双RTX 4090显存共48GB单卡无法满足TinyNAS模型并行推理吞吐CPUIntel i9-13900K 或 AMD Ryzen 9 7950X32线程以上负责图像预处理与Redis通信内存64GB DDR5Redis缓存Prometheus TSDB需充足内存系统Ubuntu 22.04 LTS内核≥5.15已验证NVIDIA驱动535、Docker 24.0、docker-compose v2.20关键提醒不要尝试在Mac或Windows上用Docker Desktop部署。EagleEye依赖NVIDIA Container Toolkit直通GPU仅Linux原生Docker支持。虚拟机VMware/VirtualBox也不行——CUDA无法穿透。2.2 三步完成初始化第一步创建项目目录并下载配置文件mkdir -p eagleeye-monitor cd eagleeye-monitor curl -O https://raw.githubusercontent.com/ali-damo-academy/eagleeye/main/docker-compose.yml curl -O https://raw.githubusercontent.com/ali-damo-academy/eagleeye/main/prometheus.yml curl -O https://raw.githubusercontent.com/ali-damo-academy/eagleeye/main/gafana-dashboard.json第二步校验NVIDIA运行时支持关键运行以下命令确认输出包含nvidia运行时docker info | grep -i runtime若无输出执行curl -s https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime/main/install.sh | sudo bash sudo systemctl restart docker第三步启动全栈服务docker-compose up -d预期结果5秒内返回Creating network eagleeye-monitor_default with the default driver随后无报错即成功。不要加--build参数——镜像已预编译直接拉取即可。3. 服务拓扑与端口映射说明3.1 四个容器如何协同工作容器名作用数据流向关键端口eagleeye-app核心检测引擎接收HTTP上传 → 调用GPU推理 → 写入Redis结果队列8000API、8001Streamlit前端redis图像任务队列与结果缓存EagleEye写入检测结果 → Grafana读取队列长度6379内部通信prometheus指标采集与存储主动抓取EagleEye/metrics、Redis/metrics、自身健康状态9090Web UIgrafana可视化与告警从Prometheus读取数据 → 渲染Dashboard → 发送邮件/企业微信告警3000Web UI注意所有容器默认使用host.docker.internal解析宿主机因此EagleEye能直接调用宿主机NVIDIA驱动无需额外配置。3.2 必须记住的四个访问地址EagleEye前端http://localhost:8001Streamlit交互界面上传图片、调参、看结果EagleEye API文档http://localhost:8000/docsFastAPI自动生成可直接试用POST接口Prometheus控制台http://localhost:9090查指标、写查询语句如eagleeye_inference_latency_secondsGrafana监控大屏http://localhost:3000默认账号admin/admin首次登录强制改密4. 分步实践从上传到监控闭环4.1 首次上传测试验证基础链路打开http://localhost:8001点击左侧“Upload Image”选择一张JPG/PNG建议尺寸≤1920×1080避免OOM观察右侧出现带绿色边框的检测图Bounding Box右上角显示类似Confidence: 0.87的置信度分数左下角提示Inference time: 18.3ms若25ms检查GPU是否被其他进程占用小技巧按住Ctrl鼠标滚轮可缩放结果图方便查看小目标检测框。4.2 查看实时指标验证监控链路打开http://localhost:9090/graph在查询框输入rate(eagleeye_processed_images_total[1m])点击Execute你会看到一条上升的折线——这就是过去1分钟内每秒处理的图像数量。如果刚上传过图数值应为1左右连续上传5张会短暂跳到5。再试试这个查询eagleeye_inference_latency_seconds{quantile0.95}它返回的是95%请求的推理延迟上限。EagleEye的SLA是≤20ms所以这里数值应稳定在0.02附近。如果超过0.025说明GPU负载过高需检查nvidia-smi。4.3 在Grafana中看懂关键仪表盘登录http://localhost:3000导入gafana-dashboard.jsonDashboard → → Import → 上传文件选择Prometheus数据源点击Import进入仪表盘重点关注三个区域GPU资源区GPU Memory Usage柱状图应稳定在35-42GB双4090显存共48GB预留10%给系统延迟热力图Inference Latency Heatmap中深蓝色块集中在15-20ms区间证明TinyNAS优化有效Redis队列Redis Pending Tasks曲线应长期为0若持续5说明EagleEye写入速度下游消费速度需扩容Redis或优化后端真实案例某客户部署后发现Redis Pending Tasks常驻12排查发现是Streamlit前端未启用WebSocket长连接导致结果拉取延迟。切换为--enable-websocket启动参数后队列清零。5. 实用技巧与避坑指南5.1 如何安全调整EagleEye灵敏度侧边栏的Confidence Threshold滑块本质是修改Redis中的键值# 查看当前阈值默认0.4 docker exec redis redis-cli get eagleeye:config:confidence_threshold # 临时调高到0.65减少误报 docker exec redis redis-cli set eagleeye:config:confidence_threshold 0.65 # 立即生效无需重启EagleEye原理EagleEye每5秒轮询Redis该键动态更新过滤阈值。比改代码、重启服务快10倍。5.2 Prometheus采集失败三步定位当http://localhost:9090/targets中eagleeye-app显示DOWN检查EagleEye是否健康curl http://localhost:8000/health # 应返回 {status:healthy,gpu_memory_used_gb:38.2}检查网络连通性docker exec prometheus curl -I http://eagleeye-app:8000/metrics # 若返回 HTTP/1.1 200 OK说明网络通若超时检查docker-compose.yml中networks配置检查指标暴露路径默认路径是/metrics但某些定制版可能改为/monitoring/metrics。修改prometheus.yml中static_configs的targets即可。5.3 生产环境必须做的三件事禁用Streamlit开发模式在docker-compose.yml中将eagleeye-app的启动命令从streamlit run app.py改为streamlit run app.py --server.port8001 --server.address0.0.0.0 --server.enableCORSfalse --server.maxUploadSize100为Redis设置密码修改docker-compose.yml中redis服务environment: - REDIS_PASSWORDmy_strong_password command: redis-server --requirepass my_strong_password并同步更新EagleEye的REDIS_URLredis://:my_strong_passwordredis:6379/0持久化Prometheus数据在docker-compose.yml中为prometheus添加卷挂载volumes: - ./prometheus-data:/prometheus command: --storage.tsdb.path/prometheus6. 总结你已掌握AI视觉服务的工业级运维能力通过本教程你完成了从零到一的EagleEye全栈监控部署。这不是一个玩具Demo而是一套经过达摩院实际业务验证的生产就绪方案你学会了用Docker Compose统一编排异构服务让GPU计算、内存缓存、时序数据库、可视化前端无缝协作你掌握了通过PromQL精准定位性能瓶颈的方法不再靠“重启大法”解决延迟问题你理解了AI服务特有的监控维度——不只是CPU和内存更要关注GPU显存占用率、推理延迟P95、Redis任务积压量你获得了可立即复用的配置文件和诊断脚本下次部署新集群5分钟即可复现相同监控能力。真正的AI工程化不在于模型多炫酷而在于系统多可靠。当你能在Grafana里一眼看出“GPU显存突增是因为某张图片触发了异常目标检测”你就已经跨过了从算法研究员到AI工程师的关键门槛。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。