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# DeepData 一站式数据工作平台
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**DeepData是面向模型微调与RAG检索的企业级数据处理平台，支持数据归集、数据管理、算子市场、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、知识生成等核心功能。**
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[简体中文](./README-zh.md) | [English](./README.md)
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如果您喜欢这个项目，希望您能给我们一个Star⭐️!
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## 🌟 核心特性
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- **核心模块**：数据归集、数据管理、算子市场、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、知识生成
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- **可视化编排**：拖拽式数据处理流程设计
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- **算子生态**：丰富的内置算子和自定义算子支持
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## 🚀 快速开始
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### 前置条件
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- Git (用于拉取源码)
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- Make (用于构建和安装)
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- Docker (用于构建镜像和部署服务)
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- Docker-Compose (用于部署服务-docker方式)
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- Kubernetes (用于部署服务-k8s方式)
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- Helm (用于部署服务-k8s方式)
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- **K8s 部署额外需要**: [Sealed Secrets Controller](https://github.com/bitnami-labs/sealed-secrets)（用于加密管理敏感配置）
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### 密钥管理（仅 K8s 部署需要）
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DeepData K8s 部署使用 **Bitnami Sealed Secrets** 管理数据库密码、JWT 密钥等敏感信息。所有密钥以加密形式存储在 Git 中（`deployment/kubernetes/sealed-secrets/`），部署时由集群内的 Sealed Secrets Controller 自动解密。
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**在线环境安装 Sealed Secrets Controller：**
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```bash
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# 通过 Helm 安装（推荐）
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helm repo add sealed-secrets https://bitnami-labs.github.io/sealed-secrets
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helm install sealed-secrets sealed-secrets/sealed-secrets -n kube-system
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# 验证安装
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kubectl get pods -n kube-system | grep sealed-secrets
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```
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**离线环境：**
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1. 在有网络的机器上下载 Sealed Secrets 镜像：
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```bash
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# 下载 controller 镜像（约 60MB）
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docker pull bitnami/sealed-secrets-controller:latest
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docker save bitnami/sealed-secrets-controller:latest -o sealed-secrets-controller.tar
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# 下载 kubeseal 工具（用于更新密钥）
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# macOS:
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brew install kubeseal
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# Linux:
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wget https://github.com/bitnami-labs/sealed-secrets/releases/latest/download/kubeseal-linux-amd64
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```
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2. 将镜像导入离线环境的镜像仓库，通过 Helm 安装时指定镜像地址。
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**更新密钥：**
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```bash
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# 如果数据库密码等敏感信息发生变更，使用 kubeseal 重新加密
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echo -n "new-password" | kubeseal --raw --name deepdata-conf --namespace deepdata --scope namespace-wide
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```
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> 注意：Docker 部署方式不需要 Sealed Secrets，密钥统一通过 `.env` 文件管理（已在 `.gitignore` 中排除）。
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### Docker一键部署
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```shell
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make build # Build all images from this repository
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make install # Deploy base services (deepdata + milvus)
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```
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> Images are built from source in this repository — no external registry is required.
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### 拉取代码
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```bash
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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cd deepdata
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```
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### 部署基础服务
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```bash
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make install
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```
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本项目支持docker-compose和helm两种方式部署，请在执行命令后输入部署方式的对应编号，命令回显如下所示：
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```shell
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Choose a deployment method:
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1. Docker/Docker-Compose
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2. Kubernetes/Helm
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Enter choice:
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```
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若您使用的机器没有make，您也可以执行如下命令部署:
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```bash
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docker compose -f deployment/docker/deepdata/docker-compose.yml --profile milvus up -d
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```
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当容器运行后，请在浏览器打开 http://localhost:30000 查看前端界面。
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要查看所有可用的 Make 目标、选项和帮助信息，请运行：
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```bash
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make help
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```
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如果您是离线环境，您可以执行如下命令下载所有依赖的镜像:
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```bash
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make download
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```
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### 部署Label Studio作为标注工具
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```bash
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make install-label-studio
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```
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### 构建并部署Mineru增强pdf处理
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```bash
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make build-mineru
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make install-mineru
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```
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### 部署DeepFlow服务
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```bash
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make install-deepflow
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```
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### 本地开发部署
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本地代码修改后，请执行以下命令构建镜像并使用本地镜像部署
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```bash
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make build
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make install dev=true
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```
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### 卸载服务
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```bash
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make uninstall
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```
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在运行 `make uninstall` 时，卸载流程会只询问一次是否删除卷（数据），该选择会应用到所有组件。卸载顺序为：milvus -> label-studio -> deepdata，确保在移除 deepdata 网络前，所有使用该网络的服务已先停止。
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## 📚 文档
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### 核心文档
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- **[DEVELOPMENT.md](./DEVELOPMENT.md)** - 本地开发环境搭建和工作流程
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- **[AGENTS.md](./AGENTS.md)** - AI 助手指南和代码规范
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### 后端文档
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- **[backend/README-zh.md](./backend/README-zh.md)** - 后端架构、服务和技术栈
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- **[backend/api-gateway/README-zh.md](./backend/api-gateway/README-zh.md)** - API Gateway 配置和路由
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- **[backend/services/main-application/README-zh.md](./backend/services/main-application/README-zh.md)** - 主应用模块
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- **[backend/shared/README-zh.md](./backend/shared/README-zh.md)** - 共享库（domain-common, security-common）
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### 运行时文档
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- **[runtime/README-zh.md](./runtime/README-zh.md)** - 运行时架构和组件
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- **[runtime/deepdata-python/README-zh.md](./runtime/deepdata-python/README-zh.md)** - FastAPI 后端服务
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- **[runtime/python-executor/README-zh.md](./runtime/python-executor/README-zh.md)** - Ray 执行器框架
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- **[runtime/ops/README.md](./runtime/ops/README.md)** - 算子生态
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- **[runtime/datax/README-zh.md](./runtime/datax/README-zh.md)** - DataX 数据框架
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- **[runtime/deepflow/README-zh.md](./runtime/deepflow/README-zh.md)** - DeepFlow LLM 服务
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### 前端文档
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- **[frontend/README-zh.md](./frontend/README-zh.md)** - React 前端应用
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## 🤝 贡献指南
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感谢您对本项目的关注！我们非常欢迎社区的贡献，无论是提交 Bug 报告、提出功能建议，还是直接参与代码开发，都能帮助项目变得更好。
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• 📮 [GitHub Issues](../../issues)：提交 Bug 或功能建议。
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• 🔧 [GitHub Pull Requests](../../pulls)：贡献代码改进。
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## 📄 许可证
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DeepData 基于 [MIT](LICENSE) 开源，您可以在遵守许可证条款的前提下自由使用、修改和分发本项目的代码。
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