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coze-studio 模型部署教程
发布时间：2025-10-15 10:42:29

一、coze-studio简介

Coze Studio 是一站式 AI Agent 开发工具。提供各类最新大模型和工具、多种开发模式和框架，从开发到部署，为你提供最便捷的 AI Agent 开发环境。

  • 提供 AI Agent 开发所需的全部核心技术 ：Prompt、RAG、Plugin、Workflow，使得开发者可以聚焦创造 AI 核心价值。
  • 开箱即用，用最低的成本开发最专业的 AI Agent ：Coze Studio 为开发者提供了健全的应用模板和编排框架，你可以基于它们快速构建各种 AI Agent ，将创意变为现实。

Coze Studio 的后端采用 Golang 开发，前端使用 React + TypeScript，整体基于微服务架构并遵循领域驱动设计（DDD）原则构建。为开发者提供一个高性能、高扩展性、易于二次开发的底层框架，助力开发者应对复杂的业务需求。

二、coze-studio本地部署（非docker）

基础环境最低要求说明：

环境名称 版本信息
Ubuntu 22.04
Cuda 12.1.1
Python 3.10
NVIDIA Corporation RTX 4090

1、更新系统

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git wget curl build-essential

更新过程中遇到下图的情况时，在命令行中输入“2”即可
image.png

2、创建 Conda 环境

# 创建一个名为 coze 的新虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10
conda create -n coze python=3.10

创建过程中遇到下图的情况时，在命令行中输入“y”即可
image.png

等待安装完成
image.png

# 进入虚拟环境
conda activate coze

image.png

3、安装Go

# 从官方网站下载二进制文件(如果下载速度过慢可以开启学术代理加速)
wget https://go.dev/dl/go1.24.6.linux-amd64.tar.gz

image.png

# 解压并安装到路径 /usr/local
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.24.6.linux-amd64.tar.gz

# 配置环境变量
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc
echo 'export GOPATH=$HOME/go' >> ~/.bashrc
echo 'export GOROOT=/usr/local/go' >> ~/.bashrc

# 重新加载环境变量
source ~/.bashrc

image.png

注意 这里重新加载环境变量后会自动退出虚拟环境

# 验证安装
go version

安装成功
image.png

4、安装 Node.js（版本≥ 21）

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_21.x | sudo -E bash -

image.png

sudo apt-get install -y nodejs

image.png

# 验证安装
node -v

安装成功
image.png

5、安装Milvus

5.1 安装编译依赖

sudo apt update && sudo apt install -y \
    build-essential \
    clang \
    cmake \
    git \
    libboost-all-dev \
    libgoogle-glog-dev \
    libssl-dev \
    libopenblas-dev \
    libprotobuf-dev \
    libgflags-dev \
    libgmock-dev \
    libgtest-dev \
    lld \
    protobuf-compiler \
    wget \
    unzip \
    zlib1g-dev \
    libcurl4-openssl-dev \
    pkg-config

5.2 克隆 Milvus 源码

git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git

image.png

5.3 切换版本为v2.5.10

cd milvus
git checkout v2.5.10

image.png

5.4 Ubuntu 22.04 的官方 apt 源默认版本是 3.22 ，所以需要 手动升级 CMake 到 ≥3.26

# 下载 CMake 3.29.2
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.29.2/cmake-3.29.2-linux-x86_64.tar.gz

# 解压
tar -xzf cmake-3.29.2-linux-x86_64.tar.gz

# 移动到 /opt 目录
sudo mv cmake-3.29.2-linux-x86_64 /opt/cmake-3.29.2

# 创建软链接，替换系统 cmake
sudo ln -sf /opt/cmake-3.29.2/bin/cmake /usr/local/bin/cmake

验证版本

which cmake
cmake --version

应该显示 /usr/local/bin/cmake，版本 3.29.2

如果出现下图中的错误，说明 /usr/bin/cmake 里的旧版本优先级更高

image.png

解决：

sudo mv /usr/bin/cmake /usr/bin/cmake.bak
sudo ln -sf /opt/cmake-3.29.2/bin/cmake /usr/bin/cmake

这样系统就会完全用 3.29.2，不会再调用 3.22.1 了

image.png

5.5 手动安装 Rust 工具链

注意在国内或网络环境不佳时，Rust下载速度会很慢，可以通过镜像加速解决。

# 使用中科大镜像
export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static
export RUSTUP_UPDATE_ROOT=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup

运行安装脚本
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

遇到下图的情况时，直接按Enter选择1）标准安装
image.png

安装完成

image.png

配置环境变量

source "$HOME/.cargo/env"

验证安装

rustc --version
cargo --version

5.6 安装依赖（官方脚本）

cd milvus
./scripts/install_deps.sh

依赖构建成功
image.png

5.7 编译Milvus

make -j$(nproc) milvus

image.png

遇到上图中的报错时，是因为 Conan 在下载 libtool-2.4.7 源码包时无法访问 ftp.gnu.org

解决方法：手动下载并放到 Conan 缓存，这样 Conan 就能跳过下载步骤

cd /root/.conan/data/libtool/2.4.7/_/_/source
wget https://mirrors.ustc.edu.cn/gnu/libtool/libtool-2.4.7.tar.gz
tar -xzf libtool-2.4.7.tar.gz --strip-components=1

image.png

重新编译 Milvus

cd /milvus
make -j$(nproc) milvus

image.png

出现上图直接退出编译的情况时的情况时，更换编译命令

make milvus

image.png

若更换命令后出现上图的报错时，解决：

# 使用国内 Go 代理
export GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
export GOSUMDB=off

# 重新编译
make milvus

编译完成：

image.png

此时进入 Milvus 根目录，查看 bin 目录，应该能看到 milvus 可执行文件

ls -lh /milvus/bin/

image.png

启动Milvus

cd /milvus
./bin/milvus run standalone

若出现报错：./bin/milvus: error while loading shared libraries: libfolly_exception_tracer_base.so.0.58.0-dev: cannot open shared object file: No such file or directory

这是因为Milvus 可执行文件找不到它依赖的动态链接库（.so文件）,并且不止缺失这一个库。

解决：

首先需要确认库文件被导入到哪个目录中

find /milvus -name "libfolly_exception_tracer_base.so*" -type f 2>/dev/null

我这里找到的是：/milvus/internal/core/output/lib/libfolly_exception_tracer_base.so.0.58.0-dev
/milvus/cmake_build/lib/libfolly_exception_tracer_base.so.0.58.0-dev

将找到的库文件位置设置为正确库路径，再重新启动milvus

# 设置库路径，包含所有可能的库目录
export LD_LIBRARY_PATH=/milvus/internal/core/output/lib:/milvus/cmake_build/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# 运行 Milvus
cd /milvus
./bin/milvus run standalone

6、克隆 Coze Studio 存储库

# (如果下载速度过慢可以开启学术代理加速)
git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

image.png

7、安装MySQL

7.1 安装 MySQL 服务器

sudo apt install -y mysql-server

7.2 启动 MySQL 服务

# 启动MySQL
sudo service mysql start

# 检查MySQL状态
sudo service  mysql status

# 停止 MySQL 服务
sudo service mysql stop

# 重启 MySQL 服务
sudo service mysql restart

启动 MySQL 时若出现图片中最后一行的内容可以运行以下命令

sudo usermod -d /var/lib/mysql mysql

image.png

7.3 安全 MySQL 安装

sudo mysql_secure_installation
  • 是否启用密码强度校验，在命令行中输入N

image.png

  • 是否删除匿名用户，在命令行中输入Y

image.png

  • 禁止 root 远程登录，在命令行中输入Y

image.png

  • 删除默认测试数据库，在命令行中输入Y

image.png

  • 立即生效权限变更，在命令行中输入Y

image.png

7.4 创建数据库和用户

sudo mysql -u root -p

这里直接按回车即可进入数据库，因为目前是以 root 身份运行，MySQL 当前 root 密码为空
image.png

在 MySQL 提示符中输入：

CREATE DATABASE opencoze CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
CREATE USER 'coze'@'localhost' IDENTIFIED BY 'coze123';
GRANT ALL PRIVILEGES ON opencoze.* TO 'coze'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

image.png

导入初始化数据：

mysql -u coze -p opencoze < /coze-studio/docker/volumes/mysql/schema.sql

输入刚刚设置好的密码：coze123
image.png

检查是否导入成功：

# 登录 MySQL
mysql -u coze -p

输入密码后进入 MySQL 命令行。

# 切换到目标数据库
USE opencoze;

# 查看有哪些表
SHOW TABLES;

看到数据库中有表存在即导入成功

image.png

8、安装Redis

8.1 使用 apt 安装 Redis

sudo apt install -y redis-server

8.2 启动 Redis服务

# 启动MySQL
sudo service redis-server start

# 检查服务状态
sudo service redis-server status

# 或通过 Redis 客户端测试连接
redis-cli ping

如果 redis-cli ping 返回 PONG，则说明 Redis 服务已正常启动并可以接受连接。

image.png

8.3 配置Redis

在 /etc/redis/路径下找到 redis.conf文件，要确保：

port 6379
appendonly no

image.png
image.png

配置好后，重启Redis并验证

sudo service redis restart

redis-cli ping

9、安装Elasticsearch

9.1 创建Elasticsearch用户

sudo useradd -m -s /bin/bash elasticsearch

# 创建安装目录
sudo mkdir -p /opt/elasticsearch

9.2 下载并安装 Elasticsearch

# 下载 Elasticsearch 8.18.0
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.18.0-linux-x86_64.tar.gz

# 解压
tar -xzf elasticsearch-8.18.0-linux-x86_64.tar.gz

# 移动到安装目录
sudo mv elasticsearch-8.18.0/* /opt/elasticsearch/

# 将所有权正确设置给 elasticsearch 用户
sudo chown -R elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch

image.png

9.3 配置Elasticsearch

# 1. 先备份默认配置文件（以防需要）
sudo cp /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml.backup

# 2. 直接用coze-studio中的预配置文件替换默认配置
sudo cp /coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/elasticsearch.yml /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 3. 确保elasticsearch用户有读取权限
sudo chown elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

编辑配置文件elasticsearch.yml

# 将文件内容修改为

cluster:
  name: "my-elasticsearch-cluster"
  routing:
    allocation:
      disk:
        watermark:
          low: "99%"
          high: "99%"
          flood_stage: "99%"

discovery:
  type: single-node

xpack:
  security:
    enabled: false

# 节点配置
node:
  name: "node-1"

# 路径配置（添加这部分）
path:
  data: /opt/elasticsearch/data
  logs: /opt/elasticsearch/logs

# 网络配置（添加这部分）
network:
  host: 0.0.0.0

# HTTP配置（添加这部分）
http:
  port: 9200

创建所需目录

# 创建 data 和 logs 目录
sudo mkdir -p /opt/elasticsearch/{data,logs}

# 为 elasticsearch 用户设置适当的权限
sudo chown -R elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch

# 确保 elasticsearch 用户能够向这些目录写入
sudo chmod -R 755 /opt/elasticsearch

9.4 安装smartcn 插件

# 复制插件文件
sudo cp /coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/analysis-smartcn.zip /opt/elasticsearch/
sudo chown elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch/analysis-smartcn.zip

# 以 elasticsearch 用户身份安装插件
sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install file:///opt/elasticsearch/analysis-smartcn.zip

插件安装成功

image.png

9.5 启动 Elasticsearch

# 以后台进程启动（非 root 用户）
sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d

启动成功image.png

验证服务是否正常运行：

curl -X GET "http://localhost:9200/_cluster/health?pretty"

如果返回状态为 green，说明集群健康良好，analysis-smartcn 插件也已可用。

image.png

9.6 运行初始化脚本

# 复制脚本
sudo cp /coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/setup_es.sh /opt/elasticsearch/
sudo chown elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch/setup_es.sh

# 设置执行权限
sudo chmod +x /opt/elasticsearch/setup_es.sh

修改脚本setup_es.sh

修改前
image.png

修改后

image.png

# 运行脚本
sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/setup_es.sh --es-address http://localhost:9200 --index-dir /coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/es_index_schema

若出现下图的情况，可能是因为文件系统的缓存问题

image.png

解决：

# 创建一个新的脚本副本
sudo cp /opt/elasticsearch/setup_es.sh /opt/elasticsearch/setup_es_new.sh

# 设置权限
sudo chmod +x /opt/elasticsearch/setup_es_new.sh
sudo chown elasticsearch:elasticsearch /opt/elasticsearch/setup_es_new.sh

# 运行新副本
sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/setup_es_new.sh --es-address http://localhost:9200 --index-dir /coze-studio/docker/volumes/elasticsearch/es_index_schema

Elasticsearch 设置成功完成
image.png

10、安装MinIO

10.1 安装 MinIO 服务端

wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio

sudo mv minio /usr/local/bin/

sudo chmod +x /usr/local/bin/minio

image.png

10.2 配置 MinIO 数据目录和图标资源

mkdir -p ~/coze-studio/data/minio

# 拷贝图标资源
cp -r /coze-studio/docker/volumes/minio/default_icon ~/coze-studio/data/minio/
cp -r /coze-studio/docker/volumes/minio/official_plugin_icon ~/coze-studio/data/minio/

10.3 启动 MinIO

# 启动服务并指定控制台端口为 9001
minio server ~/coze-studio/data/minio --console-address ":9001" &

默认数据端口是 9000，控制台端口是 9001。确保这两个端口未被防火墙或其他服务占用。

image.png

这里MinIO默认的账户和密码都是minioadmin

10.4 安装 MinIO 客户端（mc）

wget https://dl.min.io/client/mc/release/linux-amd64/mc

sudo mv mc /usr/local/bin/

sudo chmod +x /usr/local/bin/mc

10.5 初始化存储桶并上传图标资源

# 配置别名 localminio
mc alias set localminio http://localhost:9000 minioadmin minioadmin

# 创建存储桶
mc mb --ignore-existing localminio/opencoze
mc mb --ignore-existing localminio/milvus

# 拷贝图标文件到对应存储桶中
mc cp --recursive ~/coze-studio/data/minio/default_icon/ localminio/opencoze/default_icon/
mc cp --recursive ~/coze-studio/data/minio/official_plugin_icon/ localminio/opencoze/official_plugin_icon/

image.png

10.6 验证

  • 打开算家云隧道工具代理端口号：9001

image.png

  • 浏览器访问 MinIO 控制台：http://127.0.0.1:9001
  • 登录账号：minioadmin；登录密码：minioadmin
  • 查看是否成功创建 opencoze和 milvus桶，并且含有图标资源

image.png

11、安装etcd

11.1 下载并安装 etcd

wget https://github.com/etcd-io/etcd/releases/download/v3.5.15/etcd-v3.5.15-linux-amd64.tar.gz

tar -xzf etcd-v3.5.15-linux-amd64.tar.gz

sudo mv etcd-v3.5.15-linux-amd64/etcd* /usr/local/bin/

image.png

确认安装成功：

etcd --version
etcdctl version

image.png

11.2 配置 etcd

# 创建配置目录
sudo mkdir -p /etc/etcd

# 创建数据目录
mkdir -p ~/coze-studio/data/etcd

# 复制配置文件
sudo cp /coze-studio/docker/volumes/etcd/etcd.conf.yml /etc/etcd/

image.png

11.3 启动 etcd

etcd --config-file /etc/etcd/etcd.conf.yml --data-dir ~/coze-studio/data/etcd &

# 如果你想让 etcd 以后台运行并自动重启，可使用nohup
nohup etcd --config-file /etc/etcd/etcd.conf.yml --data-dir ~/coze-studio/data/etcd > ~/etcd.log 2>&1 &

11.4 验证etcd 是否健康

etcdctl endpoint health

image.png

12、安装NSQ

12.1 NSQ 安装

# 安装 NSQ v1.2.1
wget https://github.com/nsqio/nsq/releases/download/v1.2.1/nsq-1.2.1.linux-amd64.go1.16.6.tar.gz

# 解压压缩包
tar -xzf nsq-1.2.1.linux-amd64.go1.16.6.tar.gz

# 移动可执行文件到系统路径
sudo mv nsq-1.2.1.linux-amd64.go1.16.6/bin/* /usr/local/bin/

image.png

12.2 启动 NSQ 组件（建议放后台运行）

# 启动 nsqlookupd（服务发现）
nohup nsqlookupd > nsqlookupd.log 2>&1 &

# 启动 nsqd（消息处理器，连接 nsqlookupd）
nohup nsqd --lookupd-tcp-address=127.0.0.1:4160 --broadcast-address=127.0.0.1 > nsqd.log 2>&1 &

# 启动 nsqadmin（Web 控制台）
nohup nsqadmin --lookupd-http-address=127.0.0.1:4161 > nsqadmin.log 2>&1 &

这样即使终端关闭，服务也会继续运行，并且日志会保存到对应 .log 文件里

image.png

12.3 验证：

curl http://localhost:4161/ping

如果返回“OK”说明启动成功

image.png

13、构建 Coze Studio 后端

13.1 安装依赖项

cd /coze-studio/backend
go mod tidy

image.png

安装过程中若遇到上图中的情况时，说明 Go 在尝试连接官方模块代理 proxy.golang.org 时超时，这在国内网络环境下很常见。

解决：

# 1. 设置七牛云的国内镜像
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

# 2. 清理可能损坏的缓存
go clean -modcache

# 3. 重新拉取依赖
go mod tidy

13.2 配置后端

# 复制环境文件
cp /coze-studio/docker/.env.example .env

编辑 .env

  • 修改前：

image.png

修改后：
image.png

  • 修改前：

image.png

修改后：

image.png

  • 修改前：

image.png

修改后：
image.png

13.3 配置模型

# 复制模型文件（doubao-seed-1.6）
cp /coze-studio/backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml /coze-studio/backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

打开需要使用的大模型的配置文件，修改文件中的 meta.conn_config.api_key、meta.conn_config.model 字段（需要自己进入模型的官网中注册账号申请），保存文件

  • doubao-seed-1.6 模型

image.png

  • 通过下方网址进入火山引擎获取 API Key 页面，登录账号后进入“API Key 管理”页面，创建 API Key 后将其复制到 meta.conn_config.api_key 字段
    https://www.volcengine.com/docs/82379/1541594

image.png

  • 通过下方网址进入火山引擎获取 Endpoint ID 页面，登录账号后进入“方舟控制台-在线推理”页面，创建推理接入点后将接入点名称（id）复制到 meta.conn_config.model 字段
    https://www.volcengine.com/docs/82379/1099522

image.png

  • 最后保存文件

13.4 构建与运行

Coze Server 启动时，会去读取路径 /coze-studio/backend/resources/conf/model。但这个目录不存在。只有 /coze-studio/backend/conf/model路径

解决：创建 resources文件夹，把 conf 目录拷贝到 resources 下面

cd /coze-studio/backend

mkdir -p resources

cp -r conf resources/

然后进行构建并运行

go build -o coze-server main.go
./coze-server

当运行成功后，下方会出现端口号image.png

注意在运行后端时，请保证之前部署的服务全部已经启动成功！

14、构建前端

14.1 安装前端构建依赖

# 先安装 pnpm
npm install -g pnpm@8.15.8

# 安装 rush
npm install -g @microsoft/rush@5.147.1

14.2 在 coze-studio 根目录下安装依赖

cd /coze-studio
rush install
rush update

14.3 构建前端

cd frontend/apps/coze-studio
rushx build

构建产物通常会出现在 /coze-studio/frontend/apps/coze-studio/dist/目录下

14.4 将构建结果拷贝到后端资源目录

在 /coze-studio/backend/resources/路径下创建 static文件夹，将 /coze-studio/frontend/apps/coze-studio/dist/目录下的构建结果拷贝到 /coze-studio/backend/resources/static/当中

mkdir -p /coze-studio/backend/resources/static

cp -r /coze-studio/frontend/apps/coze-studio/dist/* /coze-studio/backend/resources/static/

14.5 重启后端

cd /coze-studio/backend
./coze-server

然后浏览器访问后端地址，就能加载刚构建好的前端资源。

点击此处，立即体验coze-studio！

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