介 绍
本文使用项目打包部署的方式将基于Ollama+Vue+SpringBoot的前后端分离项目部署到 Nginx。实现在Windows系统访问指定服务器地址的项目系统，下面将介绍直接打包部署的详细步骤。
步 骤
1. 服务器上创建部署目录结构
（这里使用MobaXterm连接CentOS系统）
bash
mkdir -p /opt/project/{frontend,backend,nginx/conf,nginx/logs}
2. 前端项目打包
以 Vue项目为例，（VScode按下Ctrl+`调出终端）在终端运行：
bash
# Vue项目打包
npm run build运行结果：
打包完成后会生成dist目录，包含所有静态资源（HTML/CSS/JS）。
将生成的dist目录下所有文件复制到服务器的/opt/project/frontend目录
3. 后端项目打包
以 Spring Boot 为例：
java
# 打包为JAR文件
mvn clean package "-Dmaven.test.skip=true"运行结果：
生成的 JAR 文件通常在target目录下。
将生成的 JAR 文件复制到服务器的/opt/project/backend目录
4. Nginx 配置
在/opt/project/nginx/conf目录下touch创建nginx.conf文件：
编辑Nginx配置文件:
bash
server {
listen 80;
server_name _; # 允许所有IP/域名访问
# 前端静态资源（指向你存放dist文件的目录）
location / {
root /opt/project/frontend/dist; # 关键：匹配前端dist目录的实际路径
index index.html;
try_files $uri $uri/ /index.html; # 解决SPA路由问题
}
# 后端API代理（根据后端部署方式选择）
location /api/ {
# 情况1：后端以Docker容器运行（假设容器名为backend）
# proxy_pass http://backend:8080/api/;
# 情况2：后端直接在Linux服务器上运行（非容器，推荐）
proxy_pass http://192.168.1.128:8080/api/; # 本地后端服务地址
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}注意：配置中的host.docker.internal是 Docker 提供的特殊 DNS，用于访问宿主机。如果不起作用，可以替换为宿主机的实际 IP 地址。
配置如图所示：
输入 :wq 保存并退出
注意：如果是这种手动打包部署项目，前后端分离的项目要解决跨域问题，即使你在Windows下成功运行，也要修改跨域设置，因为你在windows系统访问的是的的服务器地址（例如虚拟机的ifconfig显示的192.168.1.128）所以你要专门配置这个访问地址的跨域问题。如下图：
前端（nginx里已经对 /ai 进行了代理）：
javascript
// 相对路径，自动继承前端页面的域名（http://192.168.1.128）
const response = await fetch(`/ai/chat?prompt=${encodeURIComponent(prompt)}`);后端（确保前端发送请求由nginx代理到服务器地址，被后端接收，防止出现跨域问题）：
5. 启动 Nginx 容器
javascript
docker run -d \
--name chatbot-nginx \
-p 80:80 \
# 前端文件挂载（你的dist目录）
-v /opt/project/frontend/dist:/opt/project/frontend/dist \
# Nginx配置文件挂载
-v /opt/project/nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/chatbot.conf \
# 日志目录挂载
-v /opt/project/nginx/logs:/var/log/nginx \
# 自动重启策略
--restart always \
nginx:stable-alpine参数说明：
-d：后台运行容器--name：指定容器名称-p 80:80：端口映射，宿主机 80 端口映射到容器 80 端口-v：目录挂载，将宿主机目录与容器内目录关联--restart always：容器退出时自动重启
6. 启动后端服务
bash
# 进入后端目录（确保在jar包所在目录）
cd /opt/project/backend
# 启动服务（使用Java 17运行）
nohup java -jar chatbot-0.0.1-SNAPSHOT.jar --server.port=8080 &
# 等待3-5秒后，检查服务是否启动
ps -ef | grep java | grep chatbot
# 查看启动日志，确认是否成功
tail -f nohup.out注意:JDK版本要一致 ! ! !
7. 验证部署
检查 Nginx 容器是否正常运行：
bash
docker ps | grep 容器名
### 查看 Nginx容器 日志：
### 访问服务器 IP 地址，验证前端是否正常显示(ifconfig或ip addr)
测试 API 接口，验证后端是否能正常响应
测试发现，出了些问题，原因是在windows上部署了Ollama，但在linux上没有部署Ollama
---------解决方法：让 Linux 后端能访问 Ollama 服务---------
a.在 Linux 服务器上部署 Ollama
通过 Docker 容器运行 Ollama（手动下载和拉取可能会出现版本不兼容需要更新操作系统，Docker容器化部署）****，容器内已包含所有依赖库，无需担心系统版本问题。
bash
# 启动 Ollama 容器（映射 11434 端口，与默认端口一致；设置自动重启）
docker run -d \
--name ollama \
-p 11434:11434 \
-v ollama_data:/root/.ollama \ # 挂载数据卷，持久化模型（删除容器后模型不丢失）
--restart always \ # 服务器重启后自动启动容器
ollama/ollama
b.验证容器是否正常启动
- 正常日志会包含
Listening on 127.0.0.1:11434，表示 Ollama API 已就绪。
c.在Docker容器内拉取模型(项目中使用的Windows部署的Ollama模型)
bash
# 进入 Ollama 容器的命令行
docker exec -it ollama /bin/sh
# 在容器内拉取模型（首次下载需等待，约 10GB，视网络速度而定）
ollama pull qwen3:0.6b
# 拉取完成后，可验证模型是否存在（显示 qwen3:0.6b 即成功）
ollama list
# 退出容器（输入 exit 回车）
exit
### 重启后端服务，对接 Docker 版 Ollama
bash
# 1. 停止旧的后端进程（先找到 PID）
ps -ef | grep java | grep chatbot # 输出类似：root 12977 ... java -jar ...
kill -9 12977 # 替换为实际的 PID
# 2. 进入后端目录，重启服务
cd /opt/project/backend
nohup java -jar chatbot-0.0.1-SNAPSHOT.jar --server.port=8080 &
# 3. 查看后端日志，确认无错误
tail -f nohup.out
### 测试大模型接口是否正常
用 curl 测试后端 /ai/chat 接口，确认能返回 AI 回复：
bash
# 发送请求（中文"测试消息"已 URL 编码）
curl "http://localhost:8080/ai/chat?prompt=%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%B6%88%E6%81%AF"
### 测试 API 接口，验证后端是否能正常响应
8. 更新部署
更新前端
bash
# 1. 将新的dist文件复制到/opt/project/frontend
# 2. 重启Nginx容器
docker restart project-nginx更新后端
bash
# 1. 停止当前服务
ps -ef | grep java | grep your-project.jar | awk '{print $2}' | xargs kill
# 2. 复制新的JAR文件到/opt/project/backend
# 3. 启动新服务
nohup java -jar your-project.jar --server.port=8080 &9. 最终效果
