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# 内网离线移植步骤
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## 1. 迁移原则
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不要直接拷贝现有 `.venv` 到内网服务器。Ubuntu 20.04 默认 Python 版本偏低，而本项目要求 `python >= 3.10`，且虚拟环境对路径和系统 ABI 敏感。推荐迁移“项目源代码 + `uv.lock` + 离线 wheel 包 + Python 运行时”。
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## 2. 在线准备机打包
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在一台可联网机器上完成一次完整解析与下载：
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```bash
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uv sync
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uv export --frozen --no-dev -o requirements.txt
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uv pip download -r requirements.txt -d wheelhouse
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```
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同时打包以下内容：
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- `app/`
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- `scripts/`
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- `tests/`
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- `GJB438C-2021_prd_skills/`
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- `configs/`
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- `pyproject.toml`
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- `uv.lock`
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- `requirements.txt`
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- `wheelhouse/`
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- `uv` 可执行文件（Linux x86_64）
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如果目标机没有 Python 3.10+，还要额外准备一个可移植的 Python 3.10/3.12 运行时目录。
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## 3. 目标机落地
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将打包内容拷贝到 Ubuntu 20.04 内网服务器，例如 `/opt/docx-analyzer`。
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```bash
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cd /opt/docx-analyzer
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chmod +x uv
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```
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如果系统已有 Python 3.10+：
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```bash
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UV_CACHE_DIR=/opt/docx-analyzer/.uv-cache ./uv sync --frozen --offline
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```
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如果系统没有满足版本的 Python：
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```bash
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./uv venv .venv --python /opt/python/bin/python3.12
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UV_CACHE_DIR=/opt/docx-analyzer/.uv-cache ./uv sync --frozen --offline
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```
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## 4. 启动与验证
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启动服务：
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```bash
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UV_CACHE_DIR=/opt/docx-analyzer/.uv-cache ./uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8010
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```
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验证命令：
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```bash
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UV_CACHE_DIR=/opt/docx-analyzer/.uv-cache ./uv run pytest
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curl http://127.0.0.1:8010/
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```
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分析样例文件时，确认 `configs/api_config.yaml` 中的 `intranet` 配置指向内网模型地址，且网络可访问。
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## 5. 运维建议
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- 用 `systemd` 把 `uvicorn` 注册成服务。
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- 把 `uploads/`、`outputs/`、`.uv-cache/` 放在独立目录并定期清理。
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- 首次上线先用 `use_model=false` 验证本地流程，再切到 `intranet` 模型。
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