Argilla项目在Kubernetes部署中DNS前缀问题的解决方案
2025-06-13 08:31:11作者:宣利权Counsellor
问题背景
在使用Kubernetes部署Argilla项目时,许多开发者会遇到一个常见问题:当尝试通过带有路径前缀的DNS访问Argilla服务时,前端界面无法正常加载。这个问题主要表现为静态资源(如JavaScript和CSS文件)加载失败,导致页面无法正常渲染。
问题分析
在Kubernetes环境中,当开发者配置Ingress规则为Argilla服务添加路径前缀时(例如/argilla),前端应用无法正确处理这个前缀。具体表现为:
- 前端静态资源请求仍然发送到根路径(如/_nuxt/xxx.js),而不是预期的前缀路径(/argilla/_nuxt/xxx.js)
- 页面样式和脚本加载失败,导致界面无法正常显示
- 后端API请求也可能出现404错误
根本原因
这个问题主要由两个因素导致:
- 前端应用(基于Nuxt.js构建)没有正确配置基础URL
- 后端服务没有正确处理带有前缀的请求路径
解决方案
1. 配置前端基础URL
在部署配置中,必须设置ARGILLA_BASE_URL环境变量,其值应该与Ingress中配置的路径前缀一致。例如:
env:
- name: ARGILLA_BASE_URL
value: /argilla
这个配置告诉前端应用所有资源请求都应该基于这个基础路径。
2. 完善Ingress配置
确保Ingress配置正确处理路径重写:
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$2
nginx.ingress.kubernetes.io/use-regex: "true"
同时,Ingress规则应该使用正则表达式匹配路径:
paths:
- path: /argilla(/|$)(.*)
pathType: Prefix
3. 后端服务适配
最新版本的Argilla已经修复了后端服务对路径前缀的处理问题。确保使用最新版本,并注意:
- API请求会自动加上配置的基础路径
- 所有重定向都会考虑基础路径
- 静态资源服务也会正确处理前缀
部署验证
部署完成后,可以通过以下步骤验证配置是否正确:
- 访问带有前缀的URL(如https://your-domain.com/argilla)
- 检查浏览器开发者工具中的网络请求,确认所有资源请求都带有正确的前缀
- 验证API请求是否返回预期结果
- 测试登录和基本功能是否正常工作
最佳实践
- 始终在部署前检查Argilla文档中的代理配置部分
- 在测试环境先验证配置
- 使用最新稳定版本的Argilla
- 考虑使用Helm chart中的values.yaml文件统一管理这些配置
通过以上配置和验证步骤,开发者可以成功地在Kubernetes环境中部署带有路径前缀的Argilla服务,确保前后端都能正确处理路径前缀,提供完整的用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878