ljwx-stock/QUICK_DEPLOY.md

快速部署指南

一键部署

# 确保Ollama正在运行
ps aux | grep "ollama serve"

# 如果没有运行，启动Ollama
ollama serve &

# 确保Qwen3模型已下载
ollama list | grep qwen3-coder

# 如果没有，下载模型（这需要一些时间，模型很大）
ollama pull qwen3-coder:30b-a3b-q8_0

# 执行一键部署
./deploy.sh --logs

部署步骤说明

1. 停止旧服务 ✅

docker-compose down

2. 构建新镜像 ✅

docker-compose build backend
docker-compose build frontend

3. 启动所有服务 ✅

docker-compose up -d

4. 验证部署 ✅

# 检查服务状态
docker-compose ps

# 测试Backend API
curl http://localhost:8001/health

# 测试股票推荐（真实数据）
curl http://localhost:8001/api/recommendations

# 测试AI助手
curl -X POST http://localhost:8001/api/assistant/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"推荐几只股票"}'

# 访问前端
open http://localhost:8090

访问地址

• 前端界面: http://localhost:8090
• API文档: http://localhost:8001/docs
• 数据库管理: http://localhost:8091

关键功能验证

1. 动态股票推荐

访问前端 "今日推荐" 模块，应该看到：

• ✅ 10-20只来自不同行业的股票
• ✅ 每只股票显示PE、PB、ROE、技术指标
• ✅ AI生成的推荐理由
• ✅ 不再是硬编码的固定列表

2. AI市场脉搏

访问前端 "AI市场脉搏" 模块，应该看到：

• ✅ 真实的市场情绪指标
• ✅ 热门行业排行（基于TuShare数据）
• ✅ 主力资金流向
• ✅ 新闻情绪分析

3. AI助手对话

点击前端的AI助手图标，尝试：

• "推荐几只银行股" → 应该返回银行板块的推荐
• "今天市场怎么样" → 应该返回市场分析
• "分析600000" → 应该返回该股票的详细分析

故障排查

问题：推荐列表为空

可能原因:

1. TuShare token无效
2. 筛选条件太严格

解决方案:

# 检查backend日志
docker-compose logs backend | grep -i error

# 检查TuShare token
grep TUSHARE_TOKEN .env

问题：AI助手不响应

可能原因:

1. Ollama未运行
2. Qwen3模型未下载

解决方案:

# 确认Ollama运行
ps aux | grep "ollama serve"

# 确认模型已下载
ollama list | grep qwen3

# 测试Ollama
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "qwen3-coder:30b-a3b-q8_0",
  "prompt": "Hello",
  "stream": false
}'

问题：Frontend无法访问Backend

解决方案:

# 检查backend是否运行
curl http://localhost:8001/health

# 检查frontend nginx配置
docker exec stock_frontend cat /etc/nginx/conf.d/default.conf

查看实时日志

# 所有服务
docker-compose logs -f

# 只看backend
docker-compose logs -f backend

# 只看frontend
docker-compose logs -f frontend

停止服务

# 停止但保留数据
docker-compose stop

# 完全清理（包括数据）
docker-compose down -v

性能优化建议

1. 如果Qwen3响应太慢

使用更小的模型:

# 下载14b模型（速度快2-3倍）
ollama pull qwen3-coder:14b

# 更新.env
DEEPSEEK_MODEL=qwen3-coder:14b

# 重启backend
docker-compose restart backend

2. 如果推荐接口太慢

禁用某些筛选阶段:

编辑 backend/app/routes/recommendations.py:

recommended_stocks = stock_universe.get_recommended_stocks(
    market="all",
    top_n=30,
    enable_liquidity_filter=True,   # 保留
    enable_fundamental_filter=True, # 保留
    enable_technical_filter=False   # ❌ 禁用（节省10-15秒）
)

重新构建：

docker-compose build backend
docker-compose restart backend

下一步

完成部署后，你可以：

1. 前端访问: 打开 http://localhost:8090 体验完整功能
2. API测试: 访问 http://localhost:8001/docs 测试所有端点
3. 查看文档:
   • DEPLOYMENT_GUIDE_DOCKER.md - 详细部署指南
   • CHANGES_SUMMARY.md - 改动总结
4. 性能监控: http://localhost:8001/api/monitoring/stats

技术支持

• 部署问题: 查看 DEPLOYMENT_GUIDE_DOCKER.md
• 功能说明: 查看 CHANGES_SUMMARY.md
• API文档: http://localhost:8001/docs