DatomsDB + Ollama Docker Compose 部署指南

这个指南将帮助您使用Docker Compose部署完整的DatomsDB系统，包括集成的Ollama LLM服务。

🎯 特性

完全容器化部署: 使用Docker Compose一键部署
自动模型配置: 自动下载和配置qwen3:1.7b模型
智能回退机制: 支持多个备用模型
健康检查: 确保所有服务正常启动
持久化存储: 数据和模型持久化保存

🚀 快速开始

前置要求

Docker (版本 20.10+)
Docker Compose (版本 2.0+)
至少 4GB 可用磁盘空间 (用于模型存储)
至少 2GB 可用内存

一键启动

# 使用便捷脚本启动
./scripts/start-with-ollama.sh

或者手动启动：

# 停止现有服务
docker-compose down

# 启动所有服务
docker-compose up --build -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

验证部署

启动后，您可以访问：

DatomsDB API: http://localhost:9000/api/health
DatomsDB 管理界面: http://localhost:9000/admin
Ollama API: http://localhost:11434/api/version

📋 服务架构

服务组件

datoms-server: 主要的DatomsDB服务
- 端口: 9000
- 提供RESTful API和Web界面
ollama: LLM模型服务
- 端口: 11434
- 提供AI模型推理能力
ollama-setup: 模型初始化服务
- 一次性运行
- 自动下载和配置模型

网络和存储

网络: datoms-network (bridge网络)
存储卷:
- datoms-data: DatomsDB数据持久化
- ollama-data: Ollama模型持久化

🔧 配置说明

模型配置

系统默认使用以下模型优先级：

qwen3:1.7b (主要模型)
qwen2.5:1.5b (备用模型)
deepseek-r1:1.5b (备用模型)

配置文件位置: src/agents/config/agent_config.json

{
  "llm_service_url": "http://ollama:11434/api/generate",
  "llm_model_name": "qwen3:1.7b",
  "llm_chat_endpoint": "http://ollama:11434/api/chat"
}

环境变量

在docker-compose.yml中可以配置：

environment:
  - PORT=9000
  - DATA_DIR=/data
  - ENABLE_AUTH=true
  - OLLAMA_HOST=http://ollama:11434

🛠️ 管理命令

基本操作

# 启动服务
docker-compose up -d

# 停止服务
docker-compose down

# 重启服务
docker-compose restart

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f [service-name]

模型管理

# 查看可用模型
curl http://localhost:11434/api/tags

# 拉取新模型
docker exec ollama ollama pull [model-name]

# 测试模型
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3:1.7b", "prompt": "Hello", "stream": false}'

数据管理

# 备份数据
docker run --rm -v datoms-data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/datoms-backup.tar.gz /data

# 恢复数据
docker run --rm -v datoms-data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar xzf /backup/datoms-backup.tar.gz -C /

🐛 故障排除

常见问题

服务启动失败

# 检查端口占用
sudo netstat -tulpn | grep :9000
sudo netstat -tulpn | grep :11434

# 清理并重启
docker-compose down --volumes
docker-compose up --build -d

模型下载失败

# 查看模型下载日志
docker-compose logs ollama-setup

# 手动下载模型
docker exec ollama ollama pull qwen3:1.7b

内存不足

# 检查Docker资源使用
docker stats

# 如果需要，可以使用更小的模型
# 修改 agent_config.json 中的 llm_model_name

日志查看

# 查看所有服务日志
docker-compose logs -f

# 查看特定服务日志
docker-compose logs -f datoms-server
docker-compose logs -f ollama
docker-compose logs -f ollama-setup

健康检查

# 检查服务健康状态
curl http://localhost:9000/api/health
curl http://localhost:11434/api/version

# 检查模型是否可用
curl -s http://localhost:11434/api/tags | jq '.models[].name'

📈 性能优化

资源配置

在docker-compose.yml中添加资源限制：

services:
  ollama:
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2.0'
          memory: 4G
        reservations:
          memory: 2G

模型优化

对于资源受限环境，考虑使用更小的模型
可以通过环境变量动态配置模型
启用模型缓存以提高响应速度

🔒 安全注意事项

生产环境部署:
- 修改默认的API密钥和JWT密钥
- 使用反向代理 (nginx) 处理SSL
- 限制网络访问权限

防火墙配置:

# 只允许必要端口
sudo ufw allow 9000/tcp  # DatomsDB
sudo ufw allow 11434/tcp # Ollama (如果需要外部访问)

📚 相关文档

🤝 贡献

如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，请提交Issue或Pull Request。

🎯 特性​

🚀 快速开始​

前置要求​

一键启动​

验证部署​

📋 服务架构​

服务组件​

网络和存储​

🔧 配置说明​

模型配置​

环境变量​

🛠️ 管理命令​

基本操作​

模型管理​

数据管理​

🐛 故障排除​

常见问题​

日志查看​

健康检查​

📈 性能优化​

资源配置​

模型优化​

🔒 安全注意事项​

📚 相关文档​

🤝 贡献​