kplam
92b062c048
- 新增 app/api/deps.py、app/core/users.py、app/core/sessions.py：会话鉴权依赖、 用户存储（PBKDF2-HMAC-SHA256 + 随机 salt，Redis/内存降级）、会话签发与校验（TTL 12h） - auth.py 新增用户管理端点（列表/创建/重置密码/删除）与 admin/user 角色权限边界， user 访问用户管理返回 1006，禁删自己与最后一个 admin - admin.html 新增用户管理面板（仅 admin 挂载）与 API 指南在线测试台 - Dockerfile 将 uv 放入 PATH；docker-compose 调整 qdrant 依赖为 service_started 并移除依赖 curl 的 healthcheck（官方镜像不含 curl） - 新增用户管理测试（users/sessions/auth_api/auth_integration），全量 461 项测试通过 Co-Authored-By: WorkBuddy <workbuddy@tencent.com>
92 lines
2.6 KiB
YAML
92 lines
2.6 KiB
YAML
services:
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app:
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build: .
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container_name: qmdsearch-app
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restart: unless-stopped
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ports:
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- "${APP_PORT:-8000}:8000"
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environment:
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- QDRANT_HOST=qdrant
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- QDRANT_PORT=6333
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- REDIS_URL=redis://redis:6379/0
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- OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
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# 针对 16 线程 / 61GB 内存的 NAS 调优：放宽入库并发
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- INGEST_MAX_CONCURRENCY=${INGEST_MAX_CONCURRENCY:-4}
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env_file:
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- .env
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depends_on:
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qdrant:
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condition: service_started
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redis:
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condition: service_healthy
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ollama:
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condition: service_started
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volumes:
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- ${NAS_DATA_DIR:-./data}/logs:/app/logs
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- ${NAS_DATA_DIR:-./data}/uploads:/app/uploads
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networks:
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- qmdsearch
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qdrant:
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image: qdrant/qdrant:latest
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container_name: qmdsearch-qdrant
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restart: unless-stopped
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ports:
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- "${QDRANT_PORT:-6333}:6333"
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- "${QDRANT_DASHBOARD_PORT:-6334}:6334"
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volumes:
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- ${NAS_DATA_DIR:-./data}/qdrant:/qdrant/storage
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# 官方 qdrant 镜像不含 curl/wget，内部 healthcheck 无法执行 HTTP 探测；
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# 改用 service_started 依赖（qdrant 启动即就绪），由 app 的 restart 策略兜底。
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networks:
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- qmdsearch
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redis:
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image: redis:7-alpine
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container_name: qmdsearch-redis
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restart: unless-stopped
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# 仅内部网络访问，不对外暴露主机端口（避免与 NAS 已有 redis 的 6379 冲突）
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volumes:
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- ${NAS_DATA_DIR:-./data}/redis:/data
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healthcheck:
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test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
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interval: 10s
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timeout: 5s
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retries: 5
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networks:
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- qmdsearch
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ollama:
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image: ollama/ollama:latest
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container_name: qmdsearch-ollama
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restart: unless-stopped
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ports:
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- "${OLLAMA_PORT:-11434}:11434"
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volumes:
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- ${NAS_DATA_DIR:-./data}/ollama:/root/.ollama
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environment:
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# 针对 Ryzen 9 7940HS（16 线程）的 CPU 推理调优：
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# 并行推理任务数、常驻模型数、单请求线程上限、KV 缓存量化以省内存
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- OLLAMA_NUM_PARALLEL=4
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- OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2
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- OLLAMA_NUM_THREADS=16
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- OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0
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# 首次启动自动拉取所需模型（qwen2.5:1.5b 总结 + bge-m3 嵌入），
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# 下载完成后转交常驻 ollama serve。已存在时仅做健康检查。
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entrypoint: /bin/bash
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command:
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- -c
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- |
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ollama serve &
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SERVE_PID=$$!
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sleep 6
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ollama pull qwen2.5:1.5b
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ollama pull bge-m3
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wait $$SERVE_PID
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networks:
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- qmdsearch
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networks:
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qmdsearch:
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driver: bridge
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