windows 环境下部署
0. 克隆项目
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
1. 安装 python 3 环境
教程地址：html
https://www.runoob.com/python3/python3-install.html前端
2. 部署天然语言模型
2.1 下载模型，浏览器中访问：
node
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
2.2 解压压缩包
2.3 安装 python 依赖包
pip install tensorflow==1.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install bert-serving-server==1.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.4 启动模型
// 当前目录切换至模型文件夹目录后执行
bert-serving-start -model_dir ./chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=1
启动成功后输出以下：python
3. 部署 Mongodb 数据库
教程地址：
nginx
https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.htmlgit
4. 设置系统环境变量
AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=127.0.0.1
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=taisite
其中 AUTOTEST_PLATFORM_ENV 默认为 production （必填）github
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT 分别表示数据库的地址和端口（必填）web
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD 分别表示数据库的账号密码（若无可不填）mongodb
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST（天然语言模型服务）默认为本机启动 （非必填）docker
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME 为默认的数据表名（必填）
设置完成后可经过下列命令进行测试（CMD切换至项目根目录下）
python ./backend/config.py
若配置成功则可看见输入的配置数据
5. 打包前端 dist 文件 （这一步我已为大家作好，若不需二次开发可跳过）
5.1 安装 Vue 环境，下载 node.js 并配置环境，下载 npm 包管理器
5.2 cmd 进入 frontend 目录下，配置 cnpm :
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
5.3 执行安装依赖包命令:
cnpm install
5.4 执行打包命令:
cnpm run build
若成功打包则会在项目根目录下生成 dist 文件夹
6. 启动后端
// 切换至项目根目录下执行
pip install -r ./backend/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
// 启动后端 ( 默认5050端口 )
python ./backend/run.py
// 建立平台管理员账号密码
python ./backend/createAdminUser.py
7. 访问项目
如今就能够访问 http://127.0.0.1:5050/#/login 使用建立的管理员账号密码进行登陆
Linux 环境下 Docker 容器化部署
Docker 教程地址：
https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html
0. 克隆项目
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
1. 天然语言模型部署
sudo -i
docker pull shaoyuyishiwo/bertserver
docker run --name autotest-platform-bertserver -d shaoyuyishiwo/bertserver
2. Mongo 数据库部署 (若已有现成数据库可用则可跳过此步)
2.1 启动数据库 & 数据挂载至宿主机
sudo -i
docker pull mongo
docker run --name autotest-platform-mongo -p 27017:27017 -v /data/db:/data/db -v /data/configdb:/data/configdb ``-d mongo
2.2 建立数据库账号
docker exec -it autotest-platform-mongo /bin/bash
mongo
> use admin
switched to db admin
> db.createUser({user:"${USERNAME}",pwd:"${PASSWORD}",roles:["root"]})
Successfully added user: { "user" : "admin", "roles" : [ "root" ] }
2.3 数据库内存扩容(建议)
> db.adminCommand({setParameter:1, internalQueryExecMaxBlockingSortBytes:335544320})
{ "was" : 33554432, "ok" : 1 }
3. 环境变量配置
// 编辑 /etc/profile 文件
sudo -i
vi /etc/profile
若出现警告则选择 (E)dit anyway (输入 E)
3.1 文本末端插入下列数据 (输入 i 则变为 insert 状态)
export AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
export AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=${BERT_IPADRESS}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=${DBNAME}
变量为动态值，部署者自行根据实际状况输入，DBNAME 值可任意自定义（数据库表名），
其中 BERT_IPADRESS 和 MONGO_HOST 值可经过下列命令查询：
docker inspect autotest-platform-bertserver
docker inspect autotest-platform-mongo // 若使用了上面的步骤部署数据库
输出以下图所示：
3.2 插入完毕后点击 ESC 按钮、输入 :wq 后单击回车保存
3.3 执行下列命令后环境变量当即生效
source /etc/profile
4. 启动项目
//在项目根目录下执行部署文件
sh deploy ${PORT}
其中 ${PORT} 变量填写项目访问端口便可，项目启动的同时也建立了管理员账号密码，以下图所示：
5. 访问项目
浏览器访问部署服务器地址的
EXTRA. 常见问题
1. 下列输出表明 NLP模型 启动失败
解决步骤：
1.删除 ./backend/app/init.py 中的这段代码：
2.将 ./backend/testframe/interfaceTest/tester.py 中的下列代码修改为 pass：
LAST. 部署完成后去哪里得到使用教程？？？
本文分享自微信公众号 - AI测试前线（TaisiteMagicWorld）。
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