shangfangjian
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Profeto — 给 LLM 提供数据,让 LLM 预测足球比分。 核心模块: - FastAPI 后端 + PostgreSQL (SQLAlchemy async) - 多 Agent LLM 预测 (5 专家 + 终裁) - 数据采集 (bzzoiro / understat / injuries) - React 前端 (Vite + Tailwind) 包含: - 数据源抽象 (DataSource 协议 + 注册表) - Alembic 数据库迁移 - Prompt 模板 (单/多 Agent) - 核心路径单元测试
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# 06 · 部署
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## 前置要求
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- Docker & Docker Compose
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- bzzoiro API Key(必填)
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- LLM API Key(必填,OpenAI / Deepseek / 兼容接口)
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## Docker Compose 部署(推荐)
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```bash
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# 1. 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env: 填 LLM_API_KEY / BZZOIRO_KEY
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# 2. 启动(自动建表)
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docker compose up -d --build
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# 3. 验证
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curl http://localhost:8000/health
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```
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`docker-compose.yml` 仅 2 个服务:
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| 服务 | 端口 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `postgres` | 5432 | PostgreSQL 16 |
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| `api` | 8000 | FastAPI 应用 |
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数据卷 `pgdata` 持久化数据库,重启不丢数据。
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## 本地开发部署
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```bash
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# 1. 安装依赖
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pip install -e ".[dev]"
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# 2. 启动 PostgreSQL(单独)
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docker run -d --name profeto-pg \
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-e POSTGRES_USER=football -e POSTGRES_PASSWORD=football -e POSTGRES_DB=football \
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-p 5432:5432 postgres:16-alpine
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# 3. 配置 .env
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cp .env.example .env
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# 4. 建表
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alembic upgrade head
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# 5. 启动 API
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uvicorn src.api.app:app --reload
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# 6. 启动前端(另一个终端)
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cd frontend && npm install && npm run dev
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```
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访问:
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- API 文档: http://localhost:8000/docs
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- 前端界面: http://localhost:5173
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## 环境变量
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| 变量 | 必需 | 默认值 | 说明 |
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|---|---|---|---|
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| `APP_ENV` | ❌ | `development` | `production` / `development` |
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| `LOG_LEVEL` | ❌ | `INFO` | 日志级别 |
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| `DATABASE_URL` | ✅ | — | PostgreSQL 连接 URL |
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| `LLM_PROVIDER` | ❌ | `openai` | 提供商名(仅标记) |
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| `LLM_API_KEY` | ✅ | — | API Key |
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| `LLM_BASE_URL` | ❌ | `https://api.openai.com/v1` | 接口地址(Ollama/Deepseek 用) |
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| `LLM_MODEL` | ❌ | `gpt-4o` | 默认模型 |
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| `LLM_TIMEOUT` | ❌ | `60` | 单次调用超时(秒) |
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| `LLM_SPECIALIST_MODEL` | ❌ | — | 专家模型(回落 `LLM_MODEL`) |
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| `LLM_AGGREGATOR_MODEL` | ❌ | — | 终裁模型(回落 `LLM_MODEL`) |
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| `BZZOIRO_KEY` | ✅ | — | bzzoiro 数据源 Key |
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| `BZZOIRO_BASE` | ❌ | `https://sports.bzzoiro.com/api/v2` | bzzoiro 接口地址 |
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| `API_FOOTBALL_KEY` | ❌ | — | 伤停数据源 Key |
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| `CORS_ORIGINS` | ❌ | `http://localhost:5173,...` | 允许的跨域来源 |
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## LLM 提供商配置示例
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### OpenAI
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```bash
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LLM_API_KEY=sk-xxxx
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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_MODEL=gpt-4o
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```
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### Deepseek
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```bash
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LLM_API_KEY=sk-xxxx
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|
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
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LLM_MODEL=deepseek-chat
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```
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### Ollama(本地)
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```bash
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LLM_API_KEY=ollama
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LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
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LLM_MODEL=llama3.1
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```
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### 分档配置(专家用便宜模型)
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```bash
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LLM_MODEL=gpt-4o
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LLM_SPECIALIST_MODEL=gpt-4o-mini
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LLM_AGGREGATOR_MODEL=gpt-4o
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```
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## 数据库迁移
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Alembic 管理 schema 变更:
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```bash
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# 查看当前版本
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alembic current
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# 升级到最新
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alembic upgrade head
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# 回退一级
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alembic downgrade -1
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# 生成新迁移(改 models.py 后)
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alembic revision --autogenerate -m "描述"
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# 空迁移(手动写 SQL)
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alembic revision -m "描述"
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```
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已有迁移:
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- `0001_initial`: 初始 5 张表
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- `0002_agent_outputs`: predictions 加 `mode` + `agent_outputs`
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## 备份与恢复
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```bash
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# 备份
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docker exec profeto-postgres pg_dump -U football football > backup.sql
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# 恢复
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cat backup.sql | docker exec -i profeto-postgres psql -U football football
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```
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## 监控
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- `/health`: 存活检查
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- 日志:容器 stdout(`docker compose logs -f api`)
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- 评估汇总:`GET /api/v1/eval/summary`(准确率/RMSAE/校准度)
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