# 06 · 部署

## 前置要求

- Docker & Docker Compose
- bzzoiro API Key(必填)
- LLM API Key(必填,OpenAI / Deepseek / 兼容接口)

## Docker Compose 部署(推荐)

```bash
# 1. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env: 填 LLM_API_KEY / BZZOIRO_KEY

# 2. 启动(自动建表)
docker compose up -d --build

# 3. 验证
curl http://localhost:8000/health
```

`docker-compose.yml` 仅 2 个服务:

| 服务 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|
| `postgres` | 5432 | PostgreSQL 16 |
| `api` | 8000 | FastAPI 应用 |

数据卷 `pgdata` 持久化数据库,重启不丢数据。

## 本地开发部署

```bash
# 1. 安装依赖
pip install -e ".[dev]"

# 2. 启动 PostgreSQL(单独)
docker run -d --name profeto-pg \
  -e POSTGRES_USER=football -e POSTGRES_PASSWORD=football -e POSTGRES_DB=football \
  -p 5432:5432 postgres:16-alpine

# 3. 配置 .env
cp .env.example .env

# 4. 建表
alembic upgrade head

# 5. 启动 API
uvicorn src.api.app:app --reload

# 6. 启动前端(另一个终端)
cd frontend && npm install && npm run dev
```

访问:
- API 文档: http://localhost:8000/docs
- 前端界面: http://localhost:5173

## 环境变量

| 变量 | 必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| `APP_ENV` | ❌ | `development` | `production` / `development` |
| `LOG_LEVEL` | ❌ | `INFO` | 日志级别 |
| `DATABASE_URL` | ✅ | — | PostgreSQL 连接 URL |
| `LLM_PROVIDER` | ❌ | `openai` | 提供商名(仅标记) |
| `LLM_API_KEY` | ✅ | — | API Key |
| `LLM_BASE_URL` | ❌ | `https://api.openai.com/v1` | 接口地址(Ollama/Deepseek 用) |
| `LLM_MODEL` | ❌ | `gpt-4o` | 默认模型 |
| `LLM_TIMEOUT` | ❌ | `60` | 单次调用超时(秒) |
| `LLM_SPECIALIST_MODEL` | ❌ | — | 专家模型(回落 `LLM_MODEL`) |
| `LLM_AGGREGATOR_MODEL` | ❌ | — | 终裁模型(回落 `LLM_MODEL`) |
| `BZZOIRO_KEY` | ✅ | — | bzzoiro 数据源 Key |
| `BZZOIRO_BASE` | ❌ | `https://sports.bzzoiro.com/api/v2` | bzzoiro 接口地址 |
| `API_FOOTBALL_KEY` | ❌ | — | 伤停数据源 Key |
| `CORS_ORIGINS` | ❌ | `http://localhost:5173,...` | 允许的跨域来源 |

## LLM 提供商配置示例

### OpenAI
```bash
LLM_API_KEY=sk-xxxx
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o
```

### Deepseek
```bash
LLM_API_KEY=sk-xxxx
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_MODEL=deepseek-chat
```

### Ollama(本地)
```bash
LLM_API_KEY=ollama
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LLM_MODEL=llama3.1
```

### 分档配置(专家用便宜模型)
```bash
LLM_MODEL=gpt-4o
LLM_SPECIALIST_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_AGGREGATOR_MODEL=gpt-4o
```

## 数据库迁移

Alembic 管理 schema 变更:

```bash
# 查看当前版本
alembic current

# 升级到最新
alembic upgrade head

# 回退一级
alembic downgrade -1

# 生成新迁移(改 models.py 后)
alembic revision --autogenerate -m "描述"

# 空迁移(手动写 SQL)
alembic revision -m "描述"
```

已有迁移:
- `0001_initial`: 初始 5 张表(leagues/teams/matches/match_stats/predictions)
- `0002_agent_outputs`: predictions 加 `mode` + `agent_outputs`

## 备份与恢复

```bash
# 备份
docker exec profeto-postgres pg_dump -U football football > backup.sql

# 恢复
cat backup.sql | docker exec -i profeto-postgres psql -U football football
```

## 监控

- `/health`: 存活检查
- 日志:容器 stdout(`docker compose logs -f api`)
- 评估汇总:`GET /api/v1/eval/summary`(准确率/RMSAE/校准度)