快速开始

DataMate 支持两种主要的部署方式：

• Docker Compose：适合快速体验、开发测试环境
• Kubernetes/Helm：适合生产环境部署

前置条件

Docker Compose 部署

• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+
• 至少 4GB 内存
• 至少 10GB 磁盘空间

Kubernetes 部署

• Kubernetes 1.20+
• Helm 3.0+
• kubectl 配置好集群连接
• 至少 8GB 内存
• 至少 20GB 磁盘空间

5 分钟快速部署（Docker Compose）

1. 拉取代码

git clone https://github.com/ModelEngine-Group/DataMate.git
cd DataMate

2. 启动服务

使用提供的 Makefile 进行一键部署：

make install

执行命令后，系统会提示选择部署方式：

Choose a deployment method:
1. Docker/Docker-Compose
2. Kubernetes/Helm
Enter choice:

输入 1 选择 Docker Compose 部署。

3. 验证部署

服务启动后，可以通过以下方式访问：

• 前端界面：http://localhost:30000
• API 网关：http://localhost:8080
• 数据库：localhost:5432

4. 查看服务状态

docker ps

您应该能看到以下容器在运行：

• datamate-frontend (前端服务)
• datamate-backend (后端服务)
• datamate-backend-python (Python 后端服务)
• datamate-gateway (API 网关)
• datamate-database (PostgreSQL 数据库)
• datamate-runtime (算子运行时)

可选组件安装

安装 Milvus 向量数据库

Milvus 用于知识库的向量存储和检索：

make install-milvus

选择 Docker Compose 部署方式。

安装 Label Studio 标注工具

Label Studio 用于数据标注功能：

make install-label-studio

访问地址：http://localhost:30001

默认账号：

• 用户名：admin@demo.com
• 密码：demoadmin

安装 MinerU PDF 处理服务

MinerU 用于增强 PDF 文档处理能力：

make build-mineru
make install-mineru

安装 DeerFlow 服务

DeerFlow 用于工作流编排增强功能：

make install-deer-flow

使用本地镜像开发

如果您修改了本地代码，可以使用本地镜像进行部署：

make build
make install dev=true

离线环境部署

对于离线环境，可以预先下载所有镜像：

make download SAVE=true

镜像将保存在 dist/ 目录下。在目标机器上加载镜像：

make load-images

卸载

卸载 DataMate

make uninstall

系统会提示是否删除数据卷：

• 选择 1：删除所有数据（包括数据集、配置等）
• 选择 2：保留数据卷

仅卸载特定组件

# 卸载 Label Studio
make uninstall-label-studio

# 卸载 Milvus
make uninstall-milvus

# 卸载 DeerFlow
make uninstall-deer-flow

下一步

• 安装部署指南 - 详细的安装和配置说明
• 系统架构 - 了解 DataMate 的技术架构
• 开发环境搭建 - 本地开发环境配置

常见问题

Q: 服务启动失败怎么办？

A: 首先检查端口是否被占用：

# 检查端口占用
lsof -i :30000
lsof -i :8080

如果端口被占用，可以修改 deployment/docker/datamate/docker-compose.yml 中的端口映射。

Q: 如何查看服务日志？

# 查看所有服务日志
docker compose -f deployment/docker/datamate/docker-compose.yml logs

# 查看特定服务日志
docker compose -f deployment/docker/datamate/docker-compose.yml logs -f datamate-backend

Q: 数据存储在哪里？

数据通过 Docker 卷进行持久化存储：

• datamate-dataset-volume：数据集文件
• datamate-postgresql-volume：数据库数据
• datamate-log-volume：日志文件

可以使用以下命令查看所有卷：

docker volume ls | grep datamate