MiroFish 部署指南群体智能引擎几分钟跑起来一次装对【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFishMiroFish 是简洁通用的群体智能引擎能基于一份报告或一段文字启动多智能体平行模拟、推演事件走向。本文把 Docker 与源码安装两条路线并排讲清楚帮你在动手前几分钟内选对方式、一次装对。决策总览哪种情况走哪条路线对比维度Docker 部署源码安装上手成本配好.env后一条docker compose up -d几分钟可用要装 Node 18、Python 3.11~3.12、uv再装依赖约 10 分钟起可改动空间镜像是现成的改代码需重新构建镜像直接改backend/、frontend/里的文件刷新即生效前置依赖只需 Docker 与 Docker Compose运行时版本有硬要求装错任一项后端都起不来适用环境本地、云服务器、公司内网主机通吃任何能装 Node 和 Python 的机器升级难度重新拉镜像执行 up上传目录数据不丢git pull后重跑一次依赖安装脚本本地快速跑起来容器版 4 条命令只打算体验功能、跑一次模拟不改代码走这条最短路径git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env docker compose up -d先打开.env填好LLM_API_KEY和ZEP_API_KEY再启动完整变量说明见 README.md。拉镜像慢时可把 docker-compose.yml 里注释掉的镜像加速地址换上。启动后浏览器访问 http://localhost:3000看到上传任意报告即刻推演未来的首屏即成功。坑.env缺 key 时容器照样启动不报错但一点开始推演就失败。启动前检查两个 key 是否填好能省掉大半排查时间。部署到服务器一条 compose 管长期在线要固定地址常驻、或开给团队共用还是 Docker 方案部署动作与本地相同多核对两点端口compose 已映射 3000前端和 5001后端服务器有防火墙就放行这两个端口。数据compose 把./backend/uploads挂到容器内报告存宿主机重建或升级镜像不会丢文件。执行docker compose up -d后用docker compose ps看到容器状态为 Up 且两个端口监听即部署完成另台机器访问http://服务器IP:3000能看到相同首屏。坑在宿主机改完.env后忘了重新docker compose up -d新 key 不会生效。配置变更一律重跑 up 命令。读源码做二次开发改完源码立刻生效要加平台、改报告模板或研究智能体模拟逻辑时选源码方式。核心逻辑在backend/app/services/如simulation_manager.py页面在frontend/src/components/。先确认node -v是 18 以上、python --version落在 3.11~3.12uv 已装然后git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run devsetup:all一次装齐根目录、前端、后端三层依赖。npm run dev起来后前后端同时运行打开 http://localhost:3000 是页面浏览器访问 http://localhost:5001 能看到后端接口响应。改一行后端代码再重启页面上立刻反映出来。坑Python 是 3.13 或 3.10 时后端装依赖会直接失败且报错不直观。卡住先看python --version。快速自检只想跑一次模拟不想在本机装依赖 → Docker会改报告模板、模拟参数要求改动即时可见 → 源码安装要挂在服务器上长期运行、给多人访问 → Dockercompose 里已配好开机自启多数人走 Docker 即可只有明确要改代码才需要源码安装。无论走哪条路先把.env的两个 key 填好再决定动手。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MiroFish 部署指南：群体智能引擎几分钟跑起来，一次装对
MiroFish 部署指南群体智能引擎几分钟跑起来一次装对【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFishMiroFish 是简洁通用的群体智能引擎能基于一份报告或一段文字启动多智能体平行模拟、推演事件走向。本文把 Docker 与源码安装两条路线并排讲清楚帮你在动手前几分钟内选对方式、一次装对。决策总览哪种情况走哪条路线对比维度Docker 部署源码安装上手成本配好.env后一条docker compose up -d几分钟可用要装 Node 18、Python 3.11~3.12、uv再装依赖约 10 分钟起可改动空间镜像是现成的改代码需重新构建镜像直接改backend/、frontend/里的文件刷新即生效前置依赖只需 Docker 与 Docker Compose运行时版本有硬要求装错任一项后端都起不来适用环境本地、云服务器、公司内网主机通吃任何能装 Node 和 Python 的机器升级难度重新拉镜像执行 up上传目录数据不丢git pull后重跑一次依赖安装脚本本地快速跑起来容器版 4 条命令只打算体验功能、跑一次模拟不改代码走这条最短路径git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env docker compose up -d先打开.env填好LLM_API_KEY和ZEP_API_KEY再启动完整变量说明见 README.md。拉镜像慢时可把 docker-compose.yml 里注释掉的镜像加速地址换上。启动后浏览器访问 http://localhost:3000看到上传任意报告即刻推演未来的首屏即成功。坑.env缺 key 时容器照样启动不报错但一点开始推演就失败。启动前检查两个 key 是否填好能省掉大半排查时间。部署到服务器一条 compose 管长期在线要固定地址常驻、或开给团队共用还是 Docker 方案部署动作与本地相同多核对两点端口compose 已映射 3000前端和 5001后端服务器有防火墙就放行这两个端口。数据compose 把./backend/uploads挂到容器内报告存宿主机重建或升级镜像不会丢文件。执行docker compose up -d后用docker compose ps看到容器状态为 Up 且两个端口监听即部署完成另台机器访问http://服务器IP:3000能看到相同首屏。坑在宿主机改完.env后忘了重新docker compose up -d新 key 不会生效。配置变更一律重跑 up 命令。读源码做二次开发改完源码立刻生效要加平台、改报告模板或研究智能体模拟逻辑时选源码方式。核心逻辑在backend/app/services/如simulation_manager.py页面在frontend/src/components/。先确认node -v是 18 以上、python --version落在 3.11~3.12uv 已装然后git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run devsetup:all一次装齐根目录、前端、后端三层依赖。npm run dev起来后前后端同时运行打开 http://localhost:3000 是页面浏览器访问 http://localhost:5001 能看到后端接口响应。改一行后端代码再重启页面上立刻反映出来。坑Python 是 3.13 或 3.10 时后端装依赖会直接失败且报错不直观。卡住先看python --version。快速自检只想跑一次模拟不想在本机装依赖 → Docker会改报告模板、模拟参数要求改动即时可见 → 源码安装要挂在服务器上长期运行、给多人访问 → Dockercompose 里已配好开机自启多数人走 Docker 即可只有明确要改代码才需要源码安装。无论走哪条路先把.env的两个 key 填好再决定动手。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考