veritone/aiware-engine-toolkit Docker 镜像 - 轩辕镜像

aiWARE Engine Toolkit 镜像文档

镜像概述和主要用途

aiWARE Engine Toolkit 是一款专为简化 aiWARE AI 平台上 AI 引擎开发与部署流程设计的工具包镜像。它集成了项目初始化、平台适配、部署打包等核心能力，帮助开发者快速构建符合 aiWARE AI 平台规范的 AI 引擎，减少环境配置与兼容性适配成本，加速 AI 引擎从开发到上线的全流程。

核心功能和特性

• 快速项目初始化：提供命令行工具一键生成标准化项目结构，包含配置模板、依赖声明及平台接口封装，省去手动搭建框架的繁琐步骤。
• 平台 API 深度集成：内置 aiWARE AI 平台 API 客户端，简化任务调度、资源管理、结果上报等平台交互操作，无需单独开发接口适配逻辑。
• 兼容性自动校验：集成平台规范校验工具，在开发阶段自动检测引擎配置、接口格式、资源需求等是否符合平台要求，提前规避部署兼容性问题。
• 轻量化部署打包：支持一键生成平台兼容的部署包，或直接对接平台部署接口，简化打包、上传、注册全流程，降低部署门槛。
• 跨环境一致性：通过 Docker 容器化确保开发、测试、生产环境依赖一致，避免"本地正常，部署异常"的环境差异问题。

使用场景和适用范围

适用用户

• 机器学习工程师：需将自定义模型部署至 aiWARE AI 平台的开发人员。
• AI 服务开发者：需为 aiWARE 平台开发专用 AI 服务（如 NLP 处理、计算机视觉分析等）的技术团队。
• 快速原型验证人员：需在 aiWARE 平台快速验证 AI 引擎功能可行性的研究人员。

典型使用场景

• 自定义机器学习模型（如分类、回归、生成式模型）在 aiWARE 平台的标准化部署。
• 第三方 AI 服务（如语音识别、图像分割）与 aiWARE 平台的集成对接。
• AI 引擎功能原型的快速开发、测试与迭代优化。
• 批量创建多个差异化 AI 引擎实例，满足多场景业务需求。

使用方法和配置说明

前提条件

• 本地已安装 Docker 19.03 及以上版本。
• 拥有 aiWARE AI 平台账号及有效的 API 访问密钥（可从平台控制台获取）。

Docker 部署示例

1. 拉取镜像

bash
docker pull aiware/engine-toolkit:latest

2. 初始化 AI 引擎项目

在本地目录创建新的 AI 引擎项目（以 "text-classifier" 为例）：

bash
docker run --rm -v $(pwd):/app \
  -e AIWARE_API_KEY="your-platform-api-key" \
  -e AIWARE_PLATFORM_URL="[***]" \
  aiware/engine-toolkit:latest \
  init text-classifier

执行后，当前目录将生成 text-classifier 文件夹，包含完整项目结构（配置文件、源码目录、测试脚本等）。

3. 本地开发与测试

进入项目目录进行引擎逻辑开发，完成后通过工具包内置命令进行本地测试：

bash
cd text-classifier
docker run --rm -v $(pwd):/app aiware/engine-toolkit:latest test

测试将验证引擎启动、接口响应、资源占用等是否符合平台规范，并输出详细校验报告。

4. 部署至 aiWARE 平台

测试通过后，一键部署至 aiWARE AI 平台：

bash
docker run --rm -v $(pwd):/app \
  -e AIWARE_API_KEY="your-platform-api-key" \
  aiware/engine-toolkit:latest deploy

部署完成后，引擎将自动在 aiWARE 平台注册并上线，可通过平台控制台进行任务调度与监控。

配置参数与环境变量

注意事项

• 本地开发时，建议通过 -v $(pwd):/app 挂载项目目录，确保代码修改实时同步至容器内。
• AIWARE_API_KEY 为敏感信息，避免硬编码或提交至版本控制系统，建议通过环境变量或配置文件加密管理。
• 部署前需确保引擎依赖（如模型文件、第三方库）已放入项目 resources 目录，工具包将自动打包所有依赖资源。