一、环境准备
1. 硬件要求
最低配置：
- CPU: 4核心
- 内存: 8GB
- 硬盘: 100GB SSD
- 适用: 10万图片以下
推荐配置：
- CPU: 8核心以上
- 内存: 16GB以上
- GPU: NVIDIA RTX 3060或更高
- 硬盘: 500GB SSD
- 适用: 100万图片
2. 软件环境
# 操作系统
Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7+
# Python环境
Python 3.8+
# 依赖安装
pip install fastapi uvicorn torch torchvision
pip install faiss-cpu transformers pillow
Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7+
# Python环境
Python 3.8+
# 依赖安装
pip install fastapi uvicorn torch torchvision
pip install faiss-cpu transformers pillow
二、Docker部署（推荐）
1. 创建Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y libgomp1
# 复制依赖文件
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 复制应用代码
COPY . .
EXPOSE 8002
CMD ["python", "launcher.py"]
WORKDIR /app
# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y libgomp1
# 复制依赖文件
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 复制应用代码
COPY . .
EXPOSE 8002
CMD ["python", "launcher.py"]
2. 构建和运行
# 构建镜像
docker build -t image-search:v1.0 .
# 运行容器
docker run -d \
--name image-search \
-p 8002:8002 \
-v /data/images:/app/images \
-v /data/db:/app/db \
image-search:v1.0
docker build -t image-search:v1.0 .
# 运行容器
docker run -d \
--name image-search \
-p 8002:8002 \
-v /data/images:/app/images \
-v /data/db:/app/db \
image-search:v1.0
三、性能优化
1. 模型优化
- 量化：FP16混合精度，速度提升2倍
- 批处理：batch_size=32，充分利用GPU
- 缓存：预提取所有图片特征
2. 索引优化
- 使用IVF索引，nlist=1000
- GPU加速检索
- 分类别建立索引
3. 服务优化
- 使用Gunicorn多进程
- Nginx反向代理
- Redis缓存热门查询
四、监控与运维
1. 日志管理
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('app.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('app.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
2. 性能监控
- 响应时间（P50、P95、P99）
- QPS（每秒查询数）
- CPU和内存使用率
- GPU利用率
3. 告警设置
- 响应时间超过1秒
- 错误率超过1%
- 内存使用超过80%
- 磁盘空间不足20%
五、安全加固
1. 访问控制
- JWT认证保护管理接口
- API限流防止滥用
- HTTPS加密传输
2. 数据安全
- 定期备份数据库
- 敏感信息加密存储
- 访问日志审计
六、常见问题
Q1: 内存不足怎么办？
A: 切换到Disk模式，或使用PQ压缩索引。
Q2: 搜索速度慢？
A: 使用GPU加速，增加nprobe值，或升级硬件。
Q3: 如何扩容？
A: 使用负载均衡，部署多个实例，或采用分布式架构。
七、总结
成功部署AI图像搜索系统需要综合考虑硬件、软件、性能、安全等多个方面。Docker容器化部署可以简化流程，提高可移植性。持续监控和优化是保证系统稳定运行的关键。
我们提供完整的部署支持服务，包括环境配置、性能调优、故障排查等。联系咨询