MLCBakery

🚀 MLC Bakery

MLC Bakery 是一个基于 Python 的服务，用于管理机器学习（ML）模型的血统和谱系。它借助 FastAPI 和 SQLAlchemy 构建，为用户提供了便捷的 RESTful API 和 Web 界面，方便查看和管理 ML 模型的血统信息。

🚀 快速开始

MLC Bakery 是一个基于 Python 的服务，用于管理机器学习模型的血统和谱系。它使用 FastAPI 和 SQLAlchemy 构建，提供了 RESTful API 和 Web 界面来查看和管理 ML 模型的血统信息。

安装与运行

快速开始

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/mlc-bakery.git
   cd mlt-bakery
   

2. 创建虚拟环境并安装依赖项：

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # 对于 Windows 使用 `env\Scripts\activate`
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量： 创建一个 .env 文件，并添加以下内容：

   DB_URL=postgresql://postgres:password@localhost/mlc_bakery
   ADMIN_AUTH_TOKEN=your_secure_token_here
   

4. 启动服务：

   uvicorn app.main:app --reload
   

5. 访问 Web 界面： 打开浏览器，访问 http://localhost:8000。

数据库迁移

使用 Alembic 进行数据库迁移：

1. 初始化 Alembic：

   alembic init migrations
   

2. 添加模型到迁移文件： 修改 migrations/versions/[timestamp]_[name].py 文件，将您的 ML 模型添加到 ml_models 表中。

3. 提交迁移：

   alembic revision --autogenerate -m "add ml models"
   alembic upgrade head
   

认证与授权

1. 创建一个 JWT 加密密钥： 在 .env 文件中添加：

   SECRET_KEY=your_jwt_secret_key_here
   

2. 在 API 中使用 JWT 进行身份验证： 修改 app/security.py 文件，实现 JWT 解析和用户认证。

3. 保护敏感端点： 使用 Depends 和 security.get_current_user 装饰器来保护需要认证的端点。

配置

环境变量

以下是项目所需的环境变量：

| 属性 | 详情 | |------|------| | DB_URL | 数据库连接 URL，格式为 postgresql://username:password@host/database_name。 | | SECRET_KEY | JWT 加密密钥。 | | ADMIN_AUTH_TOKEN | 管理员使用的认证令牌。 |

日志与监控

1. 使用日志记录库（如 SQLAlchemy 或 FastAPI 的默认日志记录）进行日志记录。
2. 配置日志文件，将日志输出到文件或控制台。

部署 (Docker Compose)

快速开始

1. 创建 Docker 网络：

   docker network create caddy-network
   

2. 配置环境变量： 在 .env 文件中添加 ADMIN_AUTH_TOKEN 和其他必要配置。

3. 启动服务：

   docker-compose up --build -d
   

4. 访问服务：

   • API: http://localhost/docs
   • Streamlit 界面: http://streamlit.localhost
   • MCP 服务器: http://mcp.localhost

数据库管理

1. 添加或删除数据库：

   docker compose exec db psql -U postgres -c "drop DATABASE mlcbakery;"
   docker compose exec db psql -U postgres -c "create DATABASE mlcbakery;"
   

2. 执行数据库迁移：

   docker compose exec api alembic -c alembic.ini upgrade heads
   

✨ 主要特性

• RESTful API：提供创建、读取、更新和删除 (CRUD) 操作来管理 ML 模型。
• Web 界面：通过 Streamlit 提供直观的 Web 界面来查看和管理模型的血统信息。
• Docker 支持：提供 Docker Compose 文件，方便部署到生产环境。
• 认证与授权：使用 JWT 进行身份验证，确保 API 安全。

📄 许可证

MIT License

重要提示

⚠️ 重要提示

• ADMIN_AUTH_TOKEN 必须配置管理员令牌，用于保护敏感端点。
• Docker 网络部署时需要创建 caddy-network 网络以确保服务之间通信正常。

通过以上步骤，您可以轻松地安装、配置和部署 MLC Bakery 服务。