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2026/1/1 10:17:50 网站建设 项目流程

从零部署open-notebook:Docker容器化方案详解

【免费下载链接】open-notebookAn Open Source implementation of Notebook LM with more flexibility and features项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-notebook

还在为AI笔记工具的复杂部署而烦恼?本文将通过Docker容器化方案,带你从零开始轻松部署open-notebook,无需复杂环境配置,快速拥有属于自己的智能笔记系统。

通过本指南,你将掌握:

  • 两种部署方案的详细步骤(单容器/多容器)
  • 环境变量配置最佳实践
  • 数据持久化与备份策略
  • 常见问题解决方案

部署前准备

硬件要求

部署类型内存CPU存储
单容器基础版1GB+1核+10GB+
多容器生产版2GB+2核+50GB+

软件依赖

  • Docker Engine (20.10+)
  • Docker Compose (v2+)

环境安装

# Ubuntu/Debian系统 sudo apt update sudo apt install docker.io docker-compose sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker sudo usermod -aG docker $USER

执行完成后需注销并重新登录,使Docker权限生效。

部署方案对比与选择

方案对比

特性单容器部署多容器部署
容器数量1个一体化容器多个独立容器
复杂度简单中等
资源占用较低较高但可控
扩展性有限灵活扩展
适用场景个人使用、快速测试团队协作、生产环境

方案选择建议

  • 个人用户/新手:选择单容器部署,最简单的方式启动服务
  • 开发者/企业用户:选择多容器部署,便于维护和扩展
  • 云平台部署:单容器更适合PaaS平台

单容器快速部署

部署步骤

  1. 创建项目目录
mkdir open-notebook && cd open-notebook
  1. 下载配置文件
curl -O https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-notebook/raw/main/docker-compose.single.yml
  1. 创建环境变量文件创建.env文件:
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD=your_password
  1. 启动服务
docker compose -f docker-compose.single.yml up -d
  1. 访问应用打开浏览器访问:http://localhost:8502,使用设置的密码登录

服务管理命令

# 查看日志 docker compose -f docker-compose.single.yml logs -f # 重启服务 docker compose -f docker-compose.single.yml restart # 停止服务 docker compose -f docker-compose.single.yml down

多容器生产部署

架构说明

多容器部署包含以下服务组件:

  • surrealdb:数据库服务
  • open_notebook:主应用服务(含API和Web界面)

部署步骤

  1. 创建项目目录
mkdir open-notebook && cd open-notebook
  1. 创建环境变量文件创建.env文件:
# 数据库配置 SURREAL_URL=ws://surrealdb:8000/rpc SURREAL_USER=root SURREAL_PASSWORD=root SURREAL_NAMESPACE=open_notebook SURREAL_DATABASE=production # AI服务配置 OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here # 安全配置 OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD=your_secure_password
  1. 下载配置文件
curl -O https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-notebook/raw/main/docker-compose.full.yml
  1. 启动服务
docker compose -f docker-compose.full.yml up -d
  1. 验证部署访问http://localhost:8502,确认服务正常启动

服务管理命令

# 查看所有服务状态 docker compose -f docker-compose.full.yml ps # 查看应用日志 docker compose -f docker-compose.full.yml logs -f open_notebook # 单独重启数据库 docker compose -f docker-compose.full.yml restart surrealdb

访问与初始配置

登录系统

  1. 打开浏览器访问http://localhost:8502
  2. 输入设置的密码(OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD
  3. 首次登录后,系统会引导你完成初始设置

配置AI模型

  1. 点击左侧导航栏的设置
  2. 选择模型选项卡
  3. 配置推荐模型:
    • 语言模型:gpt-4o-mini(平衡性能和成本)
    • 嵌入模型:text-embedding-3-small(用于搜索功能)
    • TTS模型:tts-1(用于播客生成)
  4. 点击保存配置

创建第一个笔记本

  1. 点击笔记本进入笔记本页面
  2. 点击创建新笔记本按钮
  3. 输入名称和描述,点击创建
  4. 通过添加来源添加你的第一个内容源(网页链接、PDF或文本)

数据备份与迁移

数据备份

无论是单容器还是多容器部署,数据都存储在以下目录:

  • notebook_data:存储笔记、上传文件等应用数据
  • surreal_data(多容器)或surreal_single_data(单容器):存储数据库文件

备份命令

# 创建备份 tar -czf open-notebook-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz notebook_data surreal_data* # 查看备份 ls -lh *.tar.gz

数据迁移

  1. 在新环境创建相同的目录结构
  2. 将备份文件复制到新环境
  3. 解压备份文件:tar -xzf backup-file.tar.gz
  4. 按照相同的部署步骤启动服务,数据会自动恢复

常见问题解决

服务无法启动

  • 检查端口占用:确保8502、5055、8000端口未被占用
# 检查端口占用情况 sudo lsof -i :8502
  • 检查日志:通过docker compose logs查看错误信息
  • 资源不足:确保系统至少有1GB空闲内存

API密钥错误

  • 确保API密钥正确,没有多余空格
  • 检查OpenAI账户是否有可用余额
  • 如使用代理,需配置HTTP_PROXY环境变量

数据访问问题

  • 检查目录权限:ls -ld notebook_data surreal_data
  • 确保Docker有权限读写数据目录
  • 多容器部署时检查数据库连接是否正常

性能优化建议

  • 对于低配置服务器,选择更小的模型(如gpt-3.5-turbo
  • 限制同时处理的任务数量
  • 定期清理不需要的大文件和笔记

进阶配置与扩展

启用密码保护

在生产环境中,强烈建议启用密码保护:

OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD=your_strong_password

密码应包含大小写字母、数字和特殊字符,长度至少8位。

集成其他AI提供商

除OpenAI外,还可配置其他AI提供商:

# Anthropic Claude ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key # Google Gemini GOOGLE_API_KEY=your_google_key # 本地模型(Ollama) OLLAMA_API_BASE=http://your-ollama-ip:11434

总结与下一步

通过Docker容器化方案,我们简化了open-notebook的部署流程,同时保证了系统的可维护性和可扩展性。

下一步建议

  1. 探索高级功能:尝试使用播客功能生成音频内容
  2. 学习快捷键:提高操作效率,如快速搜索
  3. 定期更新:通过docker compose pull保持系统最新

如果遇到问题,可以参考项目文档或向社区寻求帮助。

【免费下载链接】open-notebookAn Open Source implementation of Notebook LM with more flexibility and features项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/open-notebook

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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