RuoYi AI 框架部署操作指南

本文介绍RuoYi AI框架的核心信息和完整部署流程，从框架介绍、部署准备、分步部署到验证运行，为你详细梳理。

一、RuoYi AI 框架介绍

1. 核心定位

RuoYi AI 是基于 RuoYi 通用后台管理框架 扩展的人工智能应用快速开发框架，核心目标是降低AI应用的开发门槛，让开发者无需关注复杂的AI模型底层实现和后台管理系统搭建，只需聚焦业务场景，即可快速构建具备AI能力的管理系统和业务应用。

2. 核心特性

集成主流AI生态：无缝对接PyTorch、TensorFlow、OpenCV等AI核心库，同时内置常用预训练模型（文本分类、目标检测、OCR识别等），开箱即用；
复用RuoYi成熟生态：继承RuoYi的后台权限管理、菜单管理、用户管理、日志管理等基础功能，无需重复开发后台基建；
前后端分离架构：延续RuoYi的前后端分离设计（前端Vue/Element UI，后端Spring Boot/Spring Cloud），支持微服务部署和单体部署两种模式；
模块化设计：AI功能模块（模型管理、任务调度、数据标注、推理服务）与业务模块解耦，可按需插拔和扩展；
便捷的推理服务：提供RESTful API接口，支持在线推理和批量推理，方便前端调用或第三方系统集成。

3. 适用场景

适用于快速构建中小型AI应用，如：企业内部智能审核系统、文档OCR识别平台、简单图像分类系统、智能问答机器人、数据标注管理平台等。

二、部署前置准备

1. 环境要求

部署前必须确保服务器/本地环境满足以下条件，避免部署失败：

环境/工具	最低版本要求	备注
JDK	1.8 或 11	推荐JDK 8，兼容RuoYi底层依赖
Maven	3.6.0+	用于后端项目编译打包
Node.js	14.0.0+	用于前端项目打包构建（含npm/yarn）
Python	3.7+	用于AI模型运行、推理服务部署
MySQL	5.7 或 8.0	存储系统配置、用户信息、AI任务数据等
Redis	5.0+	用于缓存、分布式锁（微服务模式必选，单体模式可选）
显卡（可选）	NVIDIA GPU（算力3.5+）	若需GPU加速推理（如深度学习模型），需安装CUDA 10.2+、cuDNN 7.6+

2. 源码获取

RuoYi AI 源码主要通过Gitee/GitHub获取（官方主推Gitee）：

Gitee地址（推荐）：https://gitee.com/ruoyi-vue/RuoYi-AI
GitHub地址：https://github.com/yangzongzhuan/RuoYi-AI

克隆命令（Gitee）：

bash 复制代码

git clone https://gitee.com/ruoyi-vue/RuoYi-AI.git

三、分步部署操作

RuoYi AI 支持单体部署 （快速上手，适合测试/小型应用）和微服务部署（适合生产环境/大型应用），以下优先介绍最常用的单体部署流程，最后补充微服务部署要点。

步骤1：数据库初始化

打开MySQL客户端，新建数据库（编码格式：UTF-8/UTF8MB4）：
sql 复制代码
```
CREATE DATABASE ruoyi_ai CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;
```
进入RuoYi AI源码目录，找到数据库脚本：
- 路径：/sql/ruoyi_ai.sql
执行脚本：可通过Navicat、DBeaver等工具导入执行，或通过MySQL命令行执行：
bash 复制代码
```
mysql -u root -p ruoyi_ai < /你的源码路径/sql/ruoyi_ai.sql
```
验证：执行完成后，数据库会自动生成对应的表（如sys_user、ai_model等），表示初始化成功。

步骤2：后端项目配置与打包

进入后端项目目录（单体模式核心目录：/ruoyi-ai-admin）

修改配置文件：找到/src/main/resources/application.yml，修改以下核心配置（适配你的本地/服务器环境）：

yaml 复制代码

# 数据库配置
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ruoyi_ai?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
    username: root  # 你的MySQL用户名
    password: 123456  # 你的MySQL密码
  # Redis配置（若启用）
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password:  # 你的Redis密码（无则留空）
# AI相关配置（可选，默认无需修改，如需自定义模型路径可调整）
ai:
  model:
    path: ./ai-models/  # 本地模型存储路径

编译打包：使用Maven执行打包命令（需确保Maven环境已配置好环境变量）：

bash 复制代码

# 进入源码根目录
cd /你的源码路径/RuoYi-AI
# 清理并打包（跳过测试用例，加快打包速度）
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

获取打包产物：打包成功后，在/ruoyi-ai-admin/target/目录下，会生成ruoyi-ai-admin-xxx.jar（xxx为版本号），即为后端可执行JAR包。

步骤3：前端项目配置与打包

进入前端项目目录：/ruoyi-ai-ui

安装依赖：首先执行依赖安装命令（使用npm或yarn均可）：

bash 复制代码

# 进入前端目录
cd /你的源码路径/RuoYi-AI/ruoyi-ai-ui
# npm安装依赖
npm install
# 若npm安装缓慢，可切换淘宝镜像：npm config set registry https://registry.npmmirror.com/

修改接口配置：找到前端配置文件/src/api/base.js（或/src/utils/request.js），修改后端接口地址（确保前端能访问到后端服务）：

javascript 复制代码

// 示例：修改后端基础地址（本地部署默认后端端口为8080，需与后端配置一致）
const baseUrl = process.env.NODE_ENV === 'production' 
  ? 'http://你的服务器IP:8080'  // 生产环境（服务器部署）
  : 'http://localhost:8080';    // 开发/本地环境

打包构建：执行前端打包命令，生成静态资源文件：
bash 复制代码
```
# 生产环境打包
npm run build:prod
```
获取打包产物：打包成功后，在/ruoyi-ai-ui/dist/目录下，会生成所有静态资源（html、css、js等），即为前端部署文件。

步骤4：服务部署与启动

（1）后端服务启动

两种启动方式（本地测试/服务器部署均适用）：

命令行直接启动：

bash 复制代码

# 进入JAR包所在目录
cd /你的JAR包路径/ruoyi-ai-admin/target
# 启动后端服务（指定端口可选，默认8080，若端口被占用可修改：--server.port=8081）
java -jar ruoyi-ai-admin-xxx.jar --server.port=8080

后台常驻启动（服务器生产环境推荐，避免终端关闭后服务停止）：
bash 复制代码
```
# nohup后台启动，输出日志到nohup.out
nohup java -jar ruoyi-ai-admin-xxx.jar > nohup.out 2>&1 &
```
验证后端：访问 http://你的IP:8080/api/actuator/health，若返回 {"status":"UP"}，表示后端服务启动成功。

（2）前端服务部署

前端静态资源需通过Web服务器托管（推荐Nginx，也可使用Tomcat），以下以Nginx为例：

复制前端打包产物：将/ruoyi-ai-ui/dist/下的所有文件，复制到Nginx的网站根目录（默认：/usr/local/nginx/html/（Linux）或 nginx-xxx/html/（Windows））

修改Nginx配置：编辑Nginx配置文件nginx.conf（路径：/usr/local/nginx/conf/（Linux）），配置反向代理（解决跨域问题）：

nginx 复制代码

server {
    listen       80;  # 前端访问端口
    server_name  localhost;  # 你的服务器IP或域名

    # 前端静态资源根目录
    root   html;
    index  index.html index.htm;

    # 反向代理：将前端/api请求转发到后端服务
    location /api/ {
        proxy_pass http://localhost:8080/api/;  # 后端服务地址（需与后端端口一致）
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }

    # 解决Vue路由刷新404问题
    location / {
        try_files $uri $uri/ /index.html;
    }
}

启动/重启Nginx：

bash 复制代码

# Linux 重启Nginx
/usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload
# Windows 重启Nginx：双击nginx.exe（首次启动），或执行 nginx -s reload

验证前端：访问 http://你的IP（默认80端口），若能看到RuoYi AI的登录页面，说明前端部署成功。

步骤5：系统登录与验证

访问系统：打开浏览器，输入 http://你的IP（前端访问地址）
登录：使用默认账号密码登录（数据库初始化后自带）：
- 用户名：admin
- 密码：admin123
功能验证：
- 验证基础功能：登录后可访问"系统管理"模块（用户、角色、菜单），确认后台基建正常；
- 验证AI功能：访问"AI管理"模块（模型管理、任务调度），可尝试上传简单预训练模型或执行内置测试任务，确认AI模块正常运行。

四、微服务部署补充要点

若你需要在生产环境使用微服务部署模式，核心差异点如下：

环境额外要求：需安装Nacos（服务注册中心，2.0+版本）、Sentinel（限流熔断，可选）
源码目录：核心模块为/ruoyi-ai-gateway（网关）、/ruoyi-ai-system（系统服务）、/ruoyi-ai-ai（AI核心服务）等
配置调整：
- 所有微服务的application.yml需配置Nacos地址；
- 数据库、Redis配置需在各服务中统一调整；
打包与启动：按微服务模块分别打包，先启动Nacos，再依次启动网关、系统服务、AI服务等，最后部署前端（前端配置无需修改，只需指向网关端口）。

五、常见问题排查

后端启动失败：检查MySQL/Redis是否启动、配置文件中的账号密码是否正确、端口是否被占用；
前端访问空白：检查Nginx配置是否正确、前端打包产物是否完整复制到Nginx根目录、反向代理地址是否指向后端正确端口；
AI模型推理失败：检查Python环境是否安装对应依赖（可执行pip install -r requirements.txt，依赖文件在/ai目录下）、模型路径是否配置正确。

总结

RuoYi AI是基于RuoYi扩展的AI快速开发框架，集成主流AI库和成熟后台基建，开箱即用；
核心部署流程：数据库初始化 → 后端配置打包 → 前端配置打包 → Nginx托管前端+后端启动；
关键注意点：环境版本需达标、配置文件（数据库/接口地址）需适配本地/服务器、生产环境推荐后台启动后端+Nginx托管前端。

RuoYi AI 框架部署操作指南