1. 环境要求
1.1. 服务器配置清单
| 组件 | 配置 | CPU | 内存 | 硬盘 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
NLA核心服务 | 最低配置 | X86架构 16核 | 32G+ | 1TB+ | 由于NLA中的机器学习模型需要大量的计算资源，因此建议单独部署，独占该服务器的配置，并要求和Smartbi服务处于同一个域内（同一个路由）； |
| 推荐配置 | X86架构 32核 | 128G | 1TB+，可根据实际数据量加装 |
① 服务器CPU建议使用近三年内的 Intel CPU，否则无法安装 TensorFlow；
② 由于 arm64 所使用的指令集缺少对 docker 和深度学习的支持，因此不支持 arm64架构 的CPU，仅支持X86架构的CUP；
③ 不建议将 Smartbi NLA 和 Smartbi 部署到同一台服务器上，由于 NLA 对计算资源的使用量比较高会导致 Smartbi 卡顿。
1.2. 系统环境
由于 Smartbi NLA 采用 docker 容器 部署，因此服务器的系统环境需要支持 docker19.03 以上 和 docker-compose 1.24.* 。
以下系统版本满足部署 Smartbi NLA 的条件：
系统 | 版本 |
|---|---|
Ubuntu | Ubuntu-16.04.3以上 |
Centos | CentOS-7以上 |
1.3. Smartbi版本要求
版本要求 | License |
|---|---|
Smartbi V10.5及以上 | License需要包含“AI”权限 |
2. 环境要求检查
2.1 Linux版本确认
- 查看当前服务器的CPU架构是否为X86架构
# 显示电脑以及操作系统的全部相关信息 uname -a
- 查看linux系统的版本
cat /etc/redhat-release
2.2. 检查硬盘大小
- 要求服务器至少拥有大于1TB的硬盘，没有足够的硬盘请自行挂载
df -h
2.3. 检查内存大小
free -h
2.4. 检查smartbi的license文件是否有AI权限
- 找到license文件打开文本搜索关键词“AI”：
- 如果没有对应的权限就需要更新smartbi的license，详情查看：License缺少AI权限，导致无法登录
2.5. 卸载docker
由于 Smartbi NLA 在安装时会自动部署与其版本兼容的docker环境，为避免冲突需要预先卸载掉本地环境上的 docker
检查当前环境里是否安装有 docker 和 docker-compose
# 查看当前docker版本 docker -v # 查看当前docker-compose的版本 docker-compose -v
如果成功输出版本信息，则表示已安装docker。需要手动卸载掉当前环境上的 docker 和 docker-compose。
- 卸载 docker-compose
// 如果是二进制包方式安装的，删除二进制文件即可。 sudo rm /usr/local/bin/docker-compose // 如果是通过 pip 安装的，则执行如下命令即可删除 sudo pip uninstall docker-compose
- 卸载 docker
可参考 https://blog.csdn.net/qq_29726869/article/details/113353315
