部署与配置 · Dylan AI Agent Nexus

部署流程总览

1. 环境就绪：AI 主机/服务器上架、供电与网络连通、基础安全策略。
2. 系统栈准备：显卡驱动与 CUDA/cuDNN/TensorRT，Python/Conda/PyTorch，构建与容器工具。
3. 框架就绪：Ollama/OpenWebUI、ComfyUI、n8n 等核心组件安装与校验。
4. 平台部署：落地业务模块、导入数据与知识，配置工作流与权限。
5. 运行与治理：监控、审计、备份、容量评估与优化，形成持续运维闭环。

1) AI 主机/服务器：安全安装与运维常识

• 机房与供电：优先上架机柜；使用 UPS 与双电源冗余，避免电压波动导致 GPU 错误或数据损坏。
• 散热与灰尘：保持进出风畅通与温控（建议 < 30℃）；灰尘会显著降低散热效率，需定期维护。
• 网络与安全：分区/VLAN 隔离管理面与业务面；启用最小暴露策略，禁止公网直连核心节点。
• 监控与告警：监测功耗、温度、显存/内存、磁盘与吞吐；阈值告警与异常诊断流程化。
• 备份与恢复：配置镜像/数据定期备份；为模型权重、向量库、业务数据制定恢复演练。
• 维护与升级：规划停机窗口；驱动/固件更新需先灰度验证，避免生产中断。

2) 系统环境：NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN、TensorRT

• NVIDIA 驱动：操作系统识别 GPU 的基础，提供显卡运行与监控能力。版本需与 CUDA 兼容。
• CUDA：NVIDIA 的并行计算平台与编程模型，为深度学习计算提供 GPU 加速能力。
• cuDNN：深度神经网络的高性能库，对卷积/激活/归一化等算子做底层优化。
• TensorRT：推理解算优化与量化引擎，在生产环境显著降低时延与提升吞吐。

在系统中的作用：上述组件共同构成“GPU 加速栈”。驱动负责硬件接入，CUDA 提供通用算力接口，cuDNN 优化 DL 算子，TensorRT 面向高性能推理。

注意事项：版本匹配（驱动↔CUDA↔框架）、单/多 CUDA 环境并存、升级前的回滚方案与兼容性验证。

3) Python、Conda、PyTorch 等

• Python：AI 生态主流语言，承载模型推理、数据处理与业务胶水逻辑。
• Conda：多版本 Python 与依赖环境管理器，隔离项目依赖，降低“依赖地狱”。
• PyTorch：主流 DL 框架，承载训练/微调/推理；需选择与 CUDA/驱动匹配的构建。

在系统中的作用：形成可复用的模型运行环境与依赖隔离层，为业务模块提供稳定的推理/微调能力。

注意事项：环境命名与锁定（requirements/conda env export）、GPU/CPU 构建区分、显存占用与混合精度策略。

4) 开发环境：VS Build Tools、VSCode 等

• VS Build Tools：Windows 下编译本地扩展/依赖的必备组件，为部分 Python 包与推理引擎提供编译链。
• VS Code：跨平台 IDE，集成调试、远程开发与 Git 协作，便于团队协作与规范落地。

在系统中的作用：保证模型/服务的本地构建与调试顺畅，提升开发-部署闭环效率。

注意事项：统一扩展与格式化规范；编译链版本与 Python/Node 工具链的兼容性。

5) Node.js 与 Docker 等容器工具

• Node.js：脚本与中间层服务的高效运行时，用于接口胶水、任务编排与工具集成。
• Docker：标准化发布与隔离运行环境，便于跨环境迁移与弹性扩展。

在系统中的作用：作为“应用运行层”，承载微服务/工具组件与任务容器，提升上线速度与可维护性。

注意事项：镜像体积/层缓存、GPU 直通、数据卷与日志持久化、镜像签名与来源安全。

6) n8n 与自动化工作流平台

• n8n：可视化工作流引擎，把表单、接口、消息通道与模型推理串联，形成端到端自动化。
• 可替代/补充：如 Prefect/Dagster/Airflow（编排调度）、Node-RED（设备与轻量流程）等。

在系统中的作用：作为“编排中枢”，让 AI 与现有系统发生连接，支撑审批流、定时任务、事件驱动等场景。

注意事项：凭证与密钥管理（环境变量/密钥库）、重试与幂等、任务并发与限流、错误告警与回滚策略。

落地与治理的最佳实践

• 先试点后推广：从单一业务线开始，跑通“数据—模型—流程—效果”的闭环。
• 强治理弱耦合：数据分域、权限分级、接口标准化，降低后续扩展成本。
• 度量先行：建立可观察指标与审计策略，持续评估容量、成本与价值。