GLM-4.6V-Flash-WEB模型的日志管理与错误追踪策略
2026/1/5 19:25:23
1、LabelStudio部署
●1、具体部署步骤：
mkdir-p~/label-studio-data# 运行 Label Studio 容器dockerrun-d\--namelabel-studio\-p8088:8080\-v~/label-studio-data:/label-studio/data\--restartalways\heartexlabs/label-studio:latest● 2、部署参数详解：
| 参数 | 说明 | 作用 |
|---|---|---|
| -d | detached mode | 后台运行容器 |
| –name | label-studio | 容器名称 便于管理和识别 |
| -p | 8088:8080 | 端口映射 宿主机 8088 → 容器 8080 |
| -v | ~/label-studio-data:/label-studio/data | 数据卷挂载 持久化标注数据 |
| –restart | always | 重启策略 服务器重启后自动启动 |
● 3、端口映射原理：
外部访问 宿主机 Docker 容器 http://192.168.3.222:8088 → 宿主机 8088 端口 → 容器 8080 端口 ↓ ↓ Docker 网络映射 Label Studio 服务
- 外部访问：http://your-server:8088
- 容器内通信：http://container-name:8080
2、home.py的修改
● 1、文件路径：
/home/myapp/myapp/views/home.py
● 2、 配置修改：
#-----------------原始配置---------------------{"name":'label_platform',"title":__('标注平台'),"icon":'<svg t="1658320508784" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="3263" width="200" height="200"><path d="M875.65 912h-380a36 36 0 0 1 0-72h380a36 36 0 1 1 0 72zM812.26 284.82L285.39 811.69l-88.11 15.1L212 738l526.72-526.72 73.54 73.54m90.51-11.31L750 120.77a16 16 0 0 0-22.62 0L152.5 695.68a34.11 34.11 0 0 0-9.5 18.56l-25.95 156.23a32 32 0 0 0 37 36.78l155.38-26.62a34.2 34.2 0 0 0 18.38-9.52l575-575a16 16 0 0 0 0-22.63z" p-id="3264"></path></svg>',"menu_type":"api",# ← 错误：内部 API 类型"disable":True,# ← 错误：菜单被禁用"url":"/metadata_table_modelview/api/"# ← 错误：内部 API 路径}#----------------现在的配置--------------------{"name":'label_platform',"title":__('标注平台'),"icon":'<svg t="1658320508784" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="3263" width="200" height="200"><path d="M875.65 912h-380a36 36 0 0 1 0-72h380a36 36 0 1 1 0 72zM812.26 284.82L285.39 811.69l-88.11 15.1L212 738l526.72-526.72 73.54 73.54m90.51-11.31L750 120.77a16 16 0 0 0-22.62 0L152.5 695.68a34.11 34.11 0 0 0-9.5 18.56l-25.95 156.23a32 32 0 0 0 37 36.78l155.38-26.62a34.2 34.2 0 0 0 18.38-9.52l575-575a16 16 0 0 0 0-22.63z" p-id="3264"></path></svg>',"menu_type":"out_link",# ✅ 修改为外部链接类型"disable":False,# ✅ 启用菜单"url":"http://192.168.3.222:8088"# ✅ 指向 Label Studio 地址}● 3、网络链接原理：
┌─────────────────┐
│ 用户浏览器 │
│ 访问 Cube Studio│
└────────┬────────┘
│ 1. 点击"标注平台"菜单
↓
┌─────────────────┐
│ Cube Studio │
│ 返回跳转链接 │
│ http://192… │
└────────┬────────┘
│ 2. 浏览器跳转到新地址
↓
┌─────────────────┐
│ Label Studio │
│ 192.168.3.222 │
│ 端口 8088 │
└─────────────────┘
- 关键点：
- 网络可达性：Cube Studio 和 Label Studio 在同一网络（或可路由的网络）
- 端口映射：Docker 的 -p 8088:8080 让外部可以访问
- URL 配置：menu_type: “out_link” 让浏览器直接跳转，而不是在 Cube Studio 内部请求
3、ConfigMap持久化配置
3.1 为什么要使用ConfigMap？
● 1、 Docker镜像的不可变性
Docker 镜像 = 只读的文件系统层
├── 基础操作系统层
├── Python 环境层
├── Cube Studio 代码层 ← home.py 在这里
└── 配置文件层
- Docker 镜像一旦构建完成，内部的文件就固定了
- 每个镜像有唯一的 ID，比如 ccr.ccs.tencentyun.com/cube-studio/kubeflow-dashboard:2025.03.01
- 这个镜像里的 home.py 永远是构建时的版本
● 2、镜像容器
Docker 容器 = 镜像 + 可写层
├── 只读镜像层（不可改）
└── 临时可写层 ← 你在这里修改文件
kubectl exec -it pod-name – vi /home/myapp/myapp/views/home.py
实际上是在临时可写层修改文件，这一层的数据：
● ❌ 不会保存回镜像
● ❌ Pod 重启后会被清空
● ❌ 每次 Pod 启动都从干净的镜像开始
这就像在沙滩上写字，海水一来（Pod 重启）字就消失了。
● 3、🎯 解决方案的原理：ConfigMap–Kubernetes 的配置存储
ConfigMap = 键值对存储
├── Key: home.py
└── Value: <完整的文件内容>
ConfigMap 存储在哪里？
- 存储在 Kubernetes 的 etcd 数据库中
- 与 Pod 生命周期无关
- 持久化存储，不会因为 Pod 重启而消失
# 🏗️ 传统方式（会丢失配置）┌─────────────────┐ │ Docker 镜像 │ │ ├── home.py │ ← 固定内容 │ └──... │ └─────────────────┘ ↓ ┌─────────────────┐ │ 运行的 Pod │ │ ├── home.py │ ← 你修改了这里 │ └──... │ └─────────────────┘ ↓ 重启 ┌─────────────────┐ │ 新的 Pod │ │ ├── home.py │ ← 又变回原样！ │ └──... │ └─────────────────┘# ✅ ConfigMap 挂载方式（配置持久化）┌─────────────────┐ ┌──────────────┐ │ Docker 镜像 │ │ ConfigMap │ │ ├── home.py │ │ home.py: │ │ └──... │ │<新内容>│ └─────────────────┘ └──────────────┘ ↓ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 运行的 Pod │ │ ├── 镜像中的文件 │ │ └── /home/myapp/myapp/views/ │ │ └── home.py ← 挂载自 ConfigMap │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ 重启 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 新的 Pod │ │ ├── 镜像中的文件 │ │ └── /home/myapp/myapp/views/ │ │ └── home.py ← 还是来自 ConfigMap│ └─────────────────────────────────────┘3.2 具体步骤
● 1、导出并修改配置文件
# 1. 导出当前的 home.py 文件kubectlexec-itkubeflow-dashboard-5f8465f85f-lf4sg-ninfra --cat/home/myapp/myapp/views/home.py>/tmp/home.py# 2. 备份原文件cp/tmp/home.py /tmp/home.py.backup# 3. 编辑文件nano/tmp/home.py 在nano编辑器中，找到配置字段，修改为：{"name":'label_platform',"title":__('标注平台'),"icon":'<svg t="1658320508784" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="3263" width="200" height="200"><path d="M875.65 912h-380a36 36 0 0 1 0-72h380a36 36 0 1 1 0 72zM812.26 284.82L285.39 811.69l-88.11 15.1L212 738l526.72-526.72 73.54 73.54m90.51-11.31L750 120.77a16 16 0 0 0-22.62 0L152.5 695.68a34.11 34.11 0 0 0-9.5 18.56l-25.95 156.23a32 32 0 0 0 37 36.78l155.38-26.62a34.2 34.2 0 0 0 18.38-9.52l575-575a16 16 0 0 0 0-22.63z" p-id="3264"></path></svg>',"menu_type":"out_link","disable":False,"url":"http://192.168.3.222:8088"}⚠️ 注意三个关键点： ●"menu_type":"out_link"（不是"api"） ●"disable":False（不要注释掉） ●"url":"http://192.168.3.222:8088"（用服务器 IP，不是 localhost）● 2、创建或更新ConfigMap
# 删除旧的 ConfigMap（如果存在）kubectl delete configmap home-config-ninfra2>/dev/null# 创建新的 ConfigMapkubectl create configmap home-config --from-file=home.py=/tmp/home.py-ninfra# 验证 ConfigMap 创建成功kubectl get configmap home-config-ninfra● 3、获取当前Deployment配置
# 导出当前配置kubectl get deployment kubeflow-dashboard-ninfra-oyaml>/tmp/deployment-original.yaml● 4、创建修改后的Deployment配置
# 创建修改脚本cat>/tmp/add-configmap.sh<<'EOF' #!/bin/bash # 读取原始配置 kubectl get deployment kubeflow-dashboard -n infra -o yaml > /tmp/deployment-new.yaml # 使用 Python 脚本来正确添加配置 python3 << 'PYTHON_EOF' import yaml # 读取 YAML with open('/tmp/deployment-new.yaml', 'r') as f: deployment = yaml.safe_load(f) # 找到 containers containers = deployment['spec']['template']['spec']['containers'] main_container = None for i, container in enumerate(containers): if container['name'] == 'kubeflow-dashboard': main_container = container container_index = i break if not main_container: print("找不到 kubeflow-dashboard 容器") exit(1) # 添加 volumeMount if 'volumeMounts' not in main_container: main_container['volumeMounts'] = [] # 检查是否已存在，避免重复添加 home_config_exists = any(vm.get('name') == 'home-config' for vm in main_container['volumeMounts']) if not home_config_exists: main_container['volumeMounts'].append({ 'name': 'home-config', 'mountPath': '/home/myapp/myapp/views/home.py', 'subPath': 'home.py' }) # 添加 volume if 'volumes' not in deployment['spec']['template']['spec']: deployment['spec']['template']['spec']['volumes'] = [] volumes = deployment['spec']['template']['spec']['volumes'] volume_exists = any(v.get('name') == 'home-config' for v in volumes) if not volume_exists: volumes.append({ 'name': 'home-config', 'configMap': { 'name': 'home-config' } }) # 保存 with open('/tmp/deployment-new.yaml', 'w') as f: yaml.dump(deployment, f, default_flow_style=False) print("配置文件已修改完成") PYTHON_EOF echo "配置修改完成！" EOF# 给脚本添加执行权限chmod+x /tmp/add-configmap.sh# 执行脚本/tmp/add-configmap.sh● 5、应用新配置
# 应用修改后的配置kubectl apply-f/tmp/deployment-new.yaml# 观察 Pod 重启过程kubectl get pods-ninfra-w● 6、验证是否生效
等待新 Pod 完全启动sleep30# 获取新 Pod 名称NEW_POD=$(kubectl get pod-ninfra|grepkubeflow-dashboard|grepRunning|grep"1/1"|head-n1|awk'{print $1}')echo"新 Pod 名称:$NEW_POD"# 检查配置文件是否正确挂载kubectlexec-it$NEW_POD-ninfra --cat/home/myapp/myapp/views/home.py|grep-A7"label_platform"然后刷新浏览器即可看到3.3 技术细节解析
4、结果
如图，点击标注平台会跳转至labelstudio中