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采用工作节点架构的预测服务器，支持数据工程、数据科学和机器学习相关功能，适用于快速启动预测项目
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ecosystemai仓库类型：镜像最近更新：6 天前
ecosystem.Ai 服务器镜像文档
镜像概述和主要用途
ecosystem.Ai 服务器是一款采用工作节点架构的预测服务器，提供关键数据工程、数据科学、机器学习及相关功能支持。该服务器可通过 ecosystemai/ecosystem-workbench、Jupyter notebooks（详见 GitHub）或 Swagger 接口（http://localhost:3001/api/swagger-ui.html）访问，可视为快速启动预测项目的容器集合。
核心功能和特性
- 工作节点架构：采用分布式工作节点设计，高效处理数据工程、数据科学和机器学习任务
- 多接口支持：可通过生态系统工作台、Jupyter 笔记本或 Swagger API 界面访问服务
- 灵活数据源配置：支持自定义数据库连接或默认本地数据库
- 数据持久化：通过卷挂载实现数据和数据库文件的持久化存储
- 快速项目启动：简化预测项目部署流程，加速开发周期
使用场景和适用范围
适用于需要快速部署预测项目的场景，包括但不限于：
- 数据工程任务处理
- 数据科学实验与分析
- 机器学习模型训练与预测服务部署
- 小型团队或个人的预测项目原型开发
使用方法和配置说明
环境变量配置
| 环境变量 | 说明 | 必要性 |
|---|---|---|
MASTER_KEY | 从 ecosystem.Ai 获取的授权密钥 | 必填 |
SPRING_DATASOURCE_URL | 数据库连接 URL，如 jdbc:h2:file:/database/master/theDatabase | 可选，未设置时使用本地数据库 |
SPRING_DATASOURCE_USERNAME | 数据库用户名，默认值为 ecosystem | 可选 |
SPRING_DATASOURCE_PASSWORD | 数据库密码，默认值为 password | 可选 |
卷挂载配置
建议挂载以下目录以实现数据持久化：
/database/master: 数据库主存储路径/data: 通用数据存储路径/data/db: 数据库文件存储路径
端口映射
需映射以下端口以访问服务：
80:80: 主服务端口3001:3001: API 及 Swagger 界面端口
部署示例
Docker Run 命令
bashdocker run -it -d -p 80:80 -p 3001:3001 --name ecosystem-server \ --env MASTER_KEY=key-from-ecosystem \ --env SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:h2:file:/database/master/theDatabase \ -v /docker-data:/data \ -v /docker-data/db:/data/db \ ecosystemai/ecosystem-server
注意事项
- 容器有效期为自上次推送版本起 2 天，如需继续使用请从 ecosystem.Ai 获取授权密钥
- 若未设置数据源环境变量，将自动使用内置本地数据库
MASTER_KEY必须从 ecosystem.Ai 获取，否则服务无法正常运行
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ecosystem-server 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/ecosystemai/ecosystem-server:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ecosystemai/ecosystem-server:<标签>
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