使用PM2自动化部署ChatGPT-Web-Midjourney-Proxy项目指南
2025-06-04 08:13:07作者:农烁颖Land
在Node.js项目开发中,自动化部署是提高开发效率的重要环节。本文将详细介绍如何为ChatGPT-Web-Midjourney-Proxy项目编写自动化部署脚本,使用PM2进行进程管理,实现项目的快速部署和运维。
环境准备
在开始部署前,需要确保系统已安装以下工具:
- Node.js(版本需≥18.0)
- pnpm(高性能的Node.js包管理器)
- rimraf(跨平台的文件删除工具)
- PM2(Node.js进程管理器)
可通过以下命令安装所需工具:
npm install -g pnpm
npm install -g rimraf
npm install -g pm2
部署脚本解析
部署脚本deploy_gpt.sh提供了完整的项目部署方案,支持启动(start)、停止(stop)和重启(restart)三种操作。下面我们分析脚本的核心功能模块:
1. 环境检查
脚本首先会检查Node.js环境是否满足要求:
- 检查Node.js是否安装
- 验证Node.js版本是否≥18.0(原脚本中检查的是≥16.0,但项目实际要求≥18.0)
2. 项目构建
脚本包含前后端分离的构建过程:
- 前端构建:使用pnpm安装依赖并执行构建命令
- 后端构建:进入service目录,安装依赖并构建后端服务
3. 部署流程
完整的部署流程包括:
- 创建临时部署目录
- 复制必要的配置文件(package.json等)
- 安装生产环境依赖
- 备份现有部署(如有)
- 替换为新构建的内容
- 启动服务
4. 服务管理
使用PM2进行服务管理:
- 启动服务:
pm2 start node ./build/index.mjs --name chatgpt-web-midjourney-proxy - 停止服务:
pm2 stop chatgpt-web-midjourney-proxy - 端口检查:确保3002端口未被占用
使用说明
将脚本保存为deploy_gpt.sh并放置在项目根目录后,可通过以下命令操作:
# 启动服务
./deploy_gpt.sh start
# 停止服务
./deploy_gpt.sh stop
# 重启服务
./deploy_gpt.sh restart
脚本优化建议
- 版本检查:建议将Node.js版本检查从≥16.0调整为≥18.0,与项目要求一致
- 错误处理:可增加更详细的错误处理和日志记录
- 配置分离:将部署目录等配置项提取到单独配置文件中
- 依赖检查:增加对pnpm、rimraf等工具的安装检查
部署目录结构
部署完成后,项目目录结构大致如下:
部署目录/
├── app/ # 运行目录
│ ├── build/ # 构建后的后端代码
│ ├── public/ # 前端静态资源
│ └── node_modules/ # 生产依赖
└── backup/ # 备份目录
└── app-*.zip # 历史版本备份
总结
通过本文介绍的自动化部署方案,开发者可以快速实现ChatGPT-Web-Midjourney-Proxy项目的部署和运维。使用PM2作为进程管理器,不仅能够保证服务的稳定运行,还能方便地进行服务监控和日志管理。这种部署方式特别适合生产环境使用,大大降低了运维复杂度。
对于需要频繁更新的项目,建议结合CI/CD工具(如GitHub Actions、Jenkins等)实现自动化构建和部署,进一步提高开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
暂无简介
Dart
646
149
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
653
287
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873