第17章 部署与运维：将 AI 项目发布上线

目标概述：完成开发后，将应用部署上线是关键一步。本章教授如何将AI项目部署到云平台（以 Vercel、Railway 为例），让项目可以被他人访问使用。同时介绍部署后的基本运维，如监控日志、扩展规模等。通过实际部署主线项目或先前案例，读者将学会将本地运行的AI应用发布为互联网服务。

部署平台选择：比较几种流行部署方案：Vercel适合前后端一体Serverless部署、Railway提供简单后端部署支持多种语言。根据主线项目特点，我们假设使用 Railway 来部署后端 API，Vercel 部署前端界面或Serverless函数。解释这两个平台的优点：免费套餐、自动构建、易与GitHub集成等。

部署准备：指导如何在平台上新建项目、连接Git仓库或直接上传代码。需要AI生成一些配置文件：例如 Railway 的 Dockerfile 或 Procfile（如果需要）；Vercel 的 vercel.json 等。演示用 AI 生成Dockerfile 的提示：“为 FastAPI 项目编写 Dockerfile，使用python:3.10镜像，端口8000”，AI输出文件内容。截图展示生成的配置文件并解释关键行。

上线过程：以 Railway 为例，截图展示将代码推送到GitHub后，Railway自动构建部署的界面。说明环境变量如 API KEY 如何在平台上安全配置，而不直接硬编码。等待部署完成，通过提供的域名访问服务测试。如果有错误（例如缺少某库），通过平台日志查看并调整。强调日志查看的重要性，在Railway/Vercel控制台可以实时监控应用输出的日志。

域名与前端：如果项目需要前端，如主线项目“多模态工作站”可能有网页界面，我们简述将前端部署到 Vercel（因为Vercel擅长静态和前端）。将AI生成的前端代码推至Vercel，一键上线。同时可演示绑定自定义域名的流程（初学者了解即可）。

部署截图：提供项目在云平台上的运行截图：包括Railway服务的 Dashboard（显示运行中、请求统计等），以及实际访问接口或网页的截图。例如浏览器请求主线项目的一个功能返回结果的画面，证明部署成功。

挑战与优化：谈及部署AI应用可能遇到的问题：如依赖安装失败（解决：检查requirements）、内存超标、API密钥泄露（提醒不要传.git包含密钥）。对每个问题简要给出应对：调整实例配置、使用.env管理密钥等。引导读者思考成本：许多云平台AI调用要花费，如何在设置中控制QPS或使用较小模型以降低成本。

术语解释：解释“容器（Container）”“Docker”“Serverless”“环境变量（Environment Variable）”等部署相关概念。帮助非IT背景读者理解云部署的基本思想：本地跑起来->上传云端跑，让全世界可访问。消除对部署的神秘感，增强动手尝试的信心。