MiroFish 部署完整指南：三种方式最快跑通预测引擎

MiroFish 部署完整指南三种方式最快跑通预测引擎【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFishMiroFish 是一款简洁通用的群体智能预测引擎你上传一份种子材料突发新闻、政策草案甚至小说章节它会自动构建出一个平行数字世界让大量智能体在里面交互演化最终产出一份预测报告。本文带你用三种方式完成 MiroFish 部署与启动Docker 一键拉起、手动分开启动前后端、搭完整开发环境并附上启动后的自检清单和常见故障排查。无论你是只想快速体验的新手还是想改代码的开发者都能在这里找到对应路径。对号入座先选启动路径再动手读者画像能拿到什么前置条件预计耗时只想快速体验的新手一个开箱即用的 Web 界面直接跑预测流程已安装 Docker 和 Docker Compose5~10 分钟想自定义配置的开发者前后端独立可控端口、参数随意调Node.js 18、Python 3.11~3.12、uv15~20 分钟想提代码的贡献者热更新的完整开发环境改动即时生效同上 克隆好的代码20~30 分钟三条路径都要配置.env至少填入 LLM 和 Zep 的 API 密钥。如果 3000、5001 端口已被占用端口被占用怎么办见文末排查部分。Docker 一键拉起 MiroFish不想装任何开发环境、只想尽快看到界面选这条。复制模板并填好密钥# 克隆 MiroFish 仓库并进入目录 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish这一步把源码拉到本地随后你一直在项目根目录操作。# 复制环境变量模板生成 .env cp .env.example .env打开.env只改需要替换的字段其余保持默认# 填成你自己的真实值 LLM_API_KEY你的key ZEP_API_KEY你的key✅ 密钥不填容器照样能启动但一跑模拟就会报错所以别跳过这步。拉镜像启动容器# 读取根目录 .env拉取镜像并后台启动 docker compose up -d首次执行会拉取镜像需要几分钟。完成后打开 http://localhost:3000 即可访问。docker-compose.yml 里映射了 3000前端和 5001后端两个端口端口映射就像酒店总机转接外面拨 3000前台会自动转给房间里的 3000 座机。手动分开启动前后端服务想改端口、换模型、细调参数不想被容器管着选这条。前置条件Node.js 18node -v检查、Python 3.11~3.12、uv。一次性装好两类依赖# 在项目根目录执行安装根目录、前端、后端全部依赖 npm run setup:all它会把 Node 依赖根目录 前端和 Python 依赖后端一次装齐uv 会自动为后端创建虚拟环境相当于给后端单独开一个行李箱装依赖不会和机器上别的 Python 程序抢版本。两个终端各跑一个服务# 终端一仅启动后端Flask监听 5001 npm run backend# 终端二仅启动前端Vite监听 3000 npm run frontend前端起来后访问 http://localhost:3000。前端会把/api请求按 vite.config.js 里的代理规则转发到 5001 的后端所以两个进程必须同时在线。⚠️ 如果某个端口被占导致启动失败先别硬试前端改 vite.config.js 的 server.port 和代理 target后端通过 FLASK_PORT 环境变量换新端口。搭开发环境改代码即时看效果要给 MiroFish 修 bug、加功能、参与贡献选这条。启动双服务并打开热更新# 在项目根目录同时启动前后端改动自动刷新 npm run dev该命令用 concurrently 并行拉起两个进程任一出错会把另一个也带走方便定位。前端是 Vite 开发服务器保存文件后浏览器自动刷新。改动落点与回归检查后端服务与智能体逻辑在 backend/app/前端页面在 frontend/src/components/。backend/tests/ 已有测试用例改动后跑一遍再提交防止改一处坏一片。前后端如何通信直接看 frontend/vite.config.js 的代理配置。✅ 前端改动靠热更新验证即可不必手动刷新整页。四步自检确认 MiroFish 跑通了浏览器打开 http://localhost:3000主界面正常渲染不是空白页或报错。看后端终端输出Flask 显示监听 5001 端口且进程没有退出。上传一份种子材料文件解析成功流程推进到图谱构建环节。用自然语言描述预测需求环境搭建、开始模拟各步骤依次推进、无报错。卡住先翻这里四个高频问题Q1浏览器打不开 3000提示连接被拒绝原因是前端进程没跑起来或启动即崩溃。看前端终端报错多为端口被占或缺依赖删掉 node_modules 重装后重启即可。Q2提示 3000 或 5001 端口被占用机器上已有别的程序占着端口。手动部署时前端改 vite.config.js 的端口后端设 FLASK_PORT 环境变量Docker 部署则直接改 docker-compose.yml 里的 ports 映射行。Q3容器镜像拉取特别慢官方镜像源访问不稳定。docker-compose.yml 中已用注释预留了加速镜像地址把 image 一行换成它再执行一次即可。Q4页面能打开但一发起模拟就报错多半是.env密钥没填或无效。逐项核对 LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME、ZEP_API_KEY改完重启服务。跑起来之后几点使用建议首次使用建议先跑小于 40 轮的模拟LLM 消耗较大小步验证再放开。熟悉 3000、5001 两个端口和 vite.config.js 的代理规则后绝大多数配置调整你都能自己完成。你部署 MiroFish 时卡在哪个环节欢迎在评论区留言我们一起把它填进文档里。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考