部署方法

使用 Zeabur 一键部署前端(推荐)

部署步骤

1. 点击上方的 "Deploy to Zeabur" 按钮
2. 如果你还没有 Zeabur 账号，需要先注册。需要花费$5开通Developer计划,可使用WildCard虚拟信用卡开通,也可直接使用支付宝充值余额支付。
3. 点击上方按钮一键部署到香港AWS区域(注意ASR使用Groq的用户不能部署到香港，否则无法语音识别)，等待部署完成，然后如下图，填写环境变量，最后再点击Networking，生成域名，你就可以通过 Zeabur 提供的域名访问你的应用了

环境变量配置说明

环境变量	说明
VITE_APP_DEFAULT_USERNAME	用于前端登录系统鉴权的用户名，从而让Amadeus识别你的身份
WEBRTC_API_URL	WebRTC服务的API转发地址，用于建立实时音视频通信

其他AI配置

其余所需AI配置（如LLM、TTS、ASR等）现已移至前端界面填写，用户可以在登录系统后根据需要灵活配置。这种方式更加灵活，避免了重新部署时需要重设环境变量的麻烦。

• 确保你的项目符合 Zeabur 的部署要求
• 如果你需要自定义域名，可以在 Zeabur 的控制面板中进行设置
• 建议查看 Zeabur 的官方文档 获取更多部署相关信息

使用 Docker Compose 部署前端

如果你想在自己的服务器上部署，可以使用 Docker Compose 进行部署。

准备工作

1. 确保你的服务器已安装 Docker 和 Docker Compose
2. 准备好基础环境变量（用户名、密码和WebRTC API地址）

Docker Compose 配置

创建 docker-compose.yml 文件，内容如下：

version: '3'
services:
  container:
    image: ghcr.io/ai-poet/amadeus-system-new-alpha
    ports:
      - "3002:3002"  # 服务端口
    environment:
      - VITE_APP_DEFAULT_USERNAME=${VITE_APP_DEFAULT_USERNAME}
      - WEBRTC_API_URL=${WEBRTC_API_URL}
    restart: unless-stopped
    networks:
      - amadeus-network
    volumes:
      - ./logs:/app/service/logs  # 日志持久化存储
networks:
  amadeus-network:
    driver: bridge

部署步骤

1. 创建 .env 文件，填入所需的基础环境变量：

VITE_APP_DEFAULT_USERNAME=你的用户名
WEBRTC_API_URL=你的WebRTC API转发地址

2. 在 docker-compose.yml 所在目录运行：

docker-compose up -d

3. 服务将在后台启动，可以通过以下命令查看日志：

docker-compose logs -f

前端配置说明

首次登录系统后，你需要在设置页面中配置各种API服务的密钥和端点。系统会保存这些配置，无需每次登录都重新填写。

自行部署WebRTC服务

我在Zeabur模板中提供了我自行部署的公共WebRTC服务，公共服务可能会不稳定，建议单独自行私有化部署WebRTC服务。

Docker方式部署WebRTC

1. 克隆仓库后，进入代码仓库的service/webrtc文件夹
2. 使用Dockerfile构建WebRTC服务镜像：

cd service/webrtc
docker build -t amadeus-webrtc-service .

3. 运行WebRTC服务容器：

docker run -d --name amadeus-webrtc \
  -p 8001:8001 \
  -e LLM_API_KEY=你的OpenAI_API密钥 \
  -e WHISPER_API_KEY=你的Whisper_API密钥 \
  -e SILICONFLOW_API_KEY=你的硅基流动API密钥 \
  -e SILICONFLOW_VOICE=你的硅基流动语音ID \
  -e LLM_BASE_URL=你的大语言模型API的基础URL \
  -e WHISPER_BASE_URL=你的Whisper API的基础URL \
  -e WHISPER_MODEL=你的Whisper模型版本 \
  -e AI_MODEL=你的大语言模型名称 \
  -e MEM0_API_KEY=你的MEM0记忆服务API密钥 \
  -e TIME_LIMIT=你的WebRTC流的最大时间限制(秒) \
  -e CONCURRENCY_LIMIT=你的最大并发连接数 \
  amadeus-webrtc-service

这样部署后，你就可以通过 http://你的服务器IP:8001 访问你自己的WebRTC服务了。

WebRTC服务环境变量说明

以下是WebRTC服务的内置AI服务的环境变量说明，可以用于搭建公共服务：

环境变量	说明	默认值
LLM_API_KEY	OpenAI或兼容API的密钥，用于大语言模型服务	无
WHISPER_API_KEY	Whisper API密钥，用于语音识别服务	无
SILICONFLOW_API_KEY	硅基流动API密钥，用于语音合成服务	无
SILICONFLOW_VOICE	硅基流动你自定义的语音ID	无
LLM_BASE_URL	大语言模型API的基础URL	无
WHISPER_BASE_URL	Whisper API的基础URL	无
WHISPER_MODEL	使用的Whisper模型版本	无
AI_MODEL	使用的大语言模型名称	无
MEM0_API_KEY	MEM0记忆服务的API密钥	无
TIME_LIMIT	WebRTC流的最大时间限制(秒)	600
CONCURRENCY_LIMIT	最大并发连接数	10

端口配置要求

部署WebRTC服务时，需要确保服务器以下端口已开放：

• 80: HTTP通信
• 443: HTTPS通信
• 3478: STUN/TURN服务（TCP）
• 5349: STUN/TURN服务（TLS）
• 49152-65535: 媒体流端口范围（UDP）

注意

如果使用云服务提供商（如AWS、阿里云等），请确保在安全组/防火墙设置中开放这些端口。

TURN服务器部署

在生产环境中，为了处理复杂网络环境下的音视频穿透问题，通常需要部署TURN服务器。你可以：

1. 自行部署Coturn
2. 参考FastRTC部署文档进行AWS自动化部署

使用AWS自动部署TURN服务器

FastRTC提供了一个自动化脚本，可在AWS上部署TURN服务器：

1. 克隆FastRTC部署仓库
2. 配置AWS CLI并创建EC2密钥对
3. 修改参数文件，填入TURN用户名和密码
4. 运行CloudFormation脚本自动部署

详细步骤请参考FastRTC的自托管部署指南。

部署完成后，可在WebRTC服务的代码中填入TURN服务器信息：

{
  "iceServers": [
    {
      "urls": "turn:你的TURN服务器IP:3478",
      "username": "你设置的用户名",
      "credential": "你设置的密码"
    }
  ]
}

提示

正确配置TURN服务器后，即使在复杂的网络环境（如对称NAT、企业防火墙后）也能保证音视频通信的稳定性。