Skip to main content

AutoGLM AI-APPUI 自动化测试平台 - 本地客户端(内置完整依赖)

Project description

AutoGLM WebUI 部署指南

🚀 快速启动(参考 appinstalltest)

独立模式(推荐,无需 Docker)

cd web_ui
./start_standalone.sh

Docker 模式

cd web_ui

# 构建镜像
docker build -t autoglm .

# 启动服务
docker run -d -p 8792:8792 --name autoglm autoglm

访问

浏览器访问:http://localhost:8792

📦 架构说明

┌─────────────────────────────┐          ┌─────────────────────────────┐
│      Linux 服务器           │          │        Mac 本地             │
│      (Docker 部署)          │   HTTP   │        (pip 安装)           │
│                             │◀────────▶│                             │
│   服务端 (remote_server)    │  注册    │   本地端 (local_server)     │
│   端口: 8792                │  心跳    │   端口: 8793                │
│                             │          │                             │
│   - 页面展示                │          │   - 设备管理                │
│   - 配置管理                │          │   - 截图/远程控制           │
│   - 接收本地端注册          │          │   - AI 任务执行             │
│   - 代理转发                │          │   - 主动注册到服务端        │
└─────────────────────────────┘          └─────────────────────────────┘
         ▲                                           │
         │                                           ▼
         │                                    ┌──────────────┐
    访问 Web                                  │ Android/iOS  │
                                              │    设备      │
                                              └──────────────┘

工作流程

  1. Linux 服务端启动(Docker)
  2. Mac 本地端启动,指定服务端地址,自动注册
  3. 用户访问服务端 Web 页面
  4. 服务端代理请求到已注册的本地端

🐳 服务端部署 (Linux Docker)

🇨🇳 中国大陆用户(推荐)

1. 自动配置 Docker 国内源

cd web_ui
./setup_docker_china.sh

这个脚本会:

  • 配置 Docker 国内镜像加速源
  • 启用 BuildKit 加速构建
  • 优化 DNS 设置

2. 一键构建和启动

# 使用中国大陆优化构建脚本
./build_china.sh

3. 启动服务

# 不需要指定任何 Mac 地址!
docker-compose up -d

4. 管理服务

# 停止服务
./stop.sh

# 查看状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 重启服务
docker-compose restart

# 完全清理(删除容器、镜像、数据)
./clean.sh

🌍 国际用户 / 手动配置

1. 构建镜像

cd web_ui
docker build -t autoglm-server .

2. 运行容器

docker run -d \
  -p 8792:8792 \
  --restart always \
  --name autoglm-server \
  autoglm-server

或使用 docker-compose:

docker-compose up -d

🔧 独立模式部署(最简单)

适合单机使用,参考 appinstalltest 的架构。

快速启动

cd web_ui
./start_standalone.sh

这个脚本会:

  1. 检查 Python 环境
  2. 安装依赖包
  3. 检查设备连接
  4. 启动 Web 服务

手动启动

cd web_ui
pip install -r requirements.txt
python server.py

访问

浏览器访问:http://localhost:8792


🖥️ 分离模式部署(多设备场景)

方式一:pip 安装(推荐)

# 打包
cd web_ui
python setup.py sdist bdist_wheel

# 安装
pip install dist/autoglm_local-1.0.0-py3-none-any.whl

方式二:直接运行

pip install -r requirements_local.txt
python start_local.py --server http://服务器IP:8792

启动本地端

# 指定服务端地址,自动注册
autoglm-local --server http://服务器IP:8792

# 或使用环境变量
export SERVER_URL=http://服务器IP:8792
autoglm-local

启动后,本地端会:

  1. 自动向服务端注册
  2. 定期发送心跳(30秒)
  3. 报告连接的设备列表

📋 部署示例

🇨🇳 中国大陆完整部署流程

假设:

  • Linux 服务器 IP: 192.168.1.200
  • Mac 本地 IP: 192.168.1.100

Step 1: Linux 服务器配置和部署

# 进入项目目录
cd /path/to/cloudGLM/Open-AutoGLM/web_ui

# 🚀 中国大陆用户:配置 Docker 国内源
./setup_docker_china.sh

# 🏗️ 使用优化构建脚本
./build_china.sh

# 🚀 启动服务
docker-compose up -d

# 检查状态
docker-compose ps
docker-compose logs -f

Step 2: Mac 本地端部署

# 在 Mac 上进入项目目录
cd /Users/chenwenkun/Documents/AIcwk/cloudGLM/Open-AutoGLM/web_ui

# 📦 打包安装本地端
python setup.py sdist bdist_wheel
pip install dist/autoglm_local-1.0.0-py3-none-any.whl

# 🚀 启动本地端,指定服务端地址
autoglm-local --server http://192.168.1.200:8792

Step 3: 验证部署

# 🌐 浏览器访问
http://192.168.1.200:8792

# 📱 页面会自动显示已注册的本地端和连接的设备!

🔧 快速启动脚本(中国大陆)

创建 start_china.sh

#!/bin/bash
# 中国大陆一键启动脚本

echo "🇨🇳 AutoGLM 中国大陆启动脚本"

# 配置 Docker(如果还没配置)
if [ ! -f ~/.docker/daemon.json ]; then
    echo "🔧 配置 Docker 国内源..."
    ./setup_docker_china.sh
fi

# 构建和启动
echo "🏗️ 构建服务端..."
./build_china.sh

echo "🚀 启动服务..."
docker-compose up -d

echo "✅ 部署完成!"
echo "🌐 访问地址: http://localhost:8792"
echo "📝 本地端启动命令: autoglm-local --server http://服务器IP:8792"

🔧 配置说明

本地端参数

参数 说明 默认值
--server, -s 服务端地址 无(独立运行)
--port, -p 本地端口 8793
--name, -n 本地端名称 主机名

环境变量

变量名 说明
SERVER_URL 服务端地址
LOCAL_PORT 本地端口
LOCAL_NAME 本地端名称

🛠️ API 说明

服务端新增 API

路径 方法 说明
/local/register POST 本地端注册
/local/heartbeat POST 本地端心跳
/local/list GET 列出所有本地端
/local/{name} DELETE 移除本地端

⚠️ 注意事项

  1. 网络连通性:Mac 需要能访问 Linux 服务器的 8792 端口
  2. 防火墙设置
    • Linux: 允许 8792 端口入站
    • Mac: 允许 8793 端口入站(服务端代理请求)
  3. 心跳超时:本地端 60 秒无心跳会被标记为离线
  4. 多本地端:支持多台 Mac 同时注册到同一服务端

作者

chenwenkun

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

autoglm_local-1.5.7.tar.gz (140.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

autoglm_local-1.5.7-py3-none-any.whl (197.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file autoglm_local-1.5.7.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: autoglm_local-1.5.7.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 140.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.6

File hashes

Hashes for autoglm_local-1.5.7.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 5a0903ca762e80a73ad140052becfdc052b45e444e61e0e276d86ac389b4df94
MD5 753cef13ba58dcc093eac4340c13b1b0
BLAKE2b-256 b07eb1291df77b2873e45a4882772abac1bf2e11544312c1dc3cd4e74b5005ed

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file autoglm_local-1.5.7-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: autoglm_local-1.5.7-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 197.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.6

File hashes

Hashes for autoglm_local-1.5.7-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 c2ea57630e29b6829b506bf9881e1f9e6466b3c55223b13379c1fb9a491e532b
MD5 baaa112592413aabc8b575af9cf1f9e4
BLAKE2b-256 7ca8646cd87c6c454cc70b78fed11a0020dbaa76229deca7418211d613a7df14

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page