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Deployment.md

File metadata and controls

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部署架构图

请参考-最简化架构图

方式一：Docker只运行Server

docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU，支持在国产操作系统上运行。

1. 安装docker

如果您的电脑还没安装docker，可以按照这里的教程安装：docker安装

如果你已经安装好docker，你可以1.1使用懒人脚本自动帮你下载所需的文件和配置文件，你可以使用docker1.2手动部署。

1.1 懒人脚本

你可以使用以下命令一键下载并执行部署脚本： 请确保你的环境可以正常访问 GitHub 否则无法下载脚本。

curl -L -o docker-setup.sh https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/docker-setup.sh

如果您的电脑是windows系统，请使用使用 Git Bash、WSL、PowerShell 或 CMD 运行以下命令：

# Git Bash 或 WSL
sh docker-setup.sh
# PowerShell 或 CMD
.\docker-setup.sh

如果您的电脑是linux 或者 macos 系统，请使用终端运行以下命令：

chmod +x docker-setup.sh
./docker-setup.sh

脚本会自动完成以下操作：

  1. 创建必要的目录结构
  2. 下载语音识别模型
  3. 下载配置文件
  4. 检查文件完整性

执行完成后，请按照提示配置 API 密钥。

当你一切顺利完成以上操作后，继续操作配置项目文件

1.2 手动部署

如果懒人脚本无法正常运行，请按本章节1.2进行手动部署。

1.2.1 创建目录

安装完后，你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录，例如我们可以新建一个文件夹叫xiaozhi-server。

创建好目录后，你需要在xiaozhi-server下面创建data文件夹和models文件夹，models下面还要再创建SenseVoiceSmall文件夹。

最终目录结构如下所示：

xiaozhi-server
  ├─ data
  ├─ models
     ├─ SenseVoiceSmall

1.2.2 下载语音识别模型文件

你需要下载语音识别的模型文件，因为本项目的默认语音识别用的是本地离线语音识别方案。可通过这个方式下载 跳转到下载语音识别模型文件

下载完后，回到本教程。

1.2.3 下载配置文件

你需要下载两个配置文件：docker-compose.yaml 和 config.yaml。需要从项目仓库下载这两个文件。

1.2.3.1 下载 docker-compose.yaml

用浏览器打开这个链接。

在页面的右侧找到名称为RAW按钮，在RAW按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载docker-compose.yml文件。 把文件下载到你的 xiaozhi-server中。

下载完后，回到本教程继续往下。

1.2.3.2 下载 config.yaml

用浏览器打开这个链接。

在页面的右侧找到名称为RAW按钮，在RAW按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载config.yaml文件。 把文件下载到你的 xiaozhi-server下面的data文件夹中，然后把config.yaml文件重命名为.config.yaml。

下载完配置文件后，我们确认一下整个xiaozhi-server里面的文件如下所示：

xiaozhi-server
  ├─ docker-compose.yml
  ├─ data
    ├─ .config.yaml
  ├─ models
     ├─ SenseVoiceSmall
       ├─ model.pt

如果你的文件目录结构也是上面的，就继续往下。如果不是，你就再仔细看看是不是漏操作了什么。

2. 配置项目文件

接下里，程序还不能直接运行，你需要配置一下，你到底使用的是什么模型。你可以看这个教程： 跳转到配置项目文件

配置完项目文件后，回到本教程继续往下。

3. 执行docker命令

打开命令行工具，使用终端或命令行工具 进入到你的xiaozhi-server，执行以下命令

docker-compose up -d

执行完后，再执行以下命令，查看日志信息。

docker logs -f xiaozhi-esp32-server

这时，你就要留意日志信息，可以根据这个教程，判断是否成功了。跳转到运行状态确认

5. 版本升级操作

如果后期想升级版本，可以这么操作

5.1、备份好data文件夹中的.config.yaml文件，一些关键的配置到时复制到新的.config.yaml文件里。 请注意是对关键密钥逐个复制，不要直接覆盖。因为新的.config.yaml文件可能有一些新的配置项，旧的.config.yaml文件不一定有。

5.2、执行以下命令

docker stop xiaozhi-esp32-server
docker rm xiaozhi-esp32-server
docker stop xiaozhi-esp32-server-web
docker rm xiaozhi-esp32-server-web
docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:server_latest
docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:web_latest

5.3、重新按docker方式部署

方式二：本地源码只运行Server

1.安装基础环境

本项目使用conda管理依赖环境。如果不方便安装conda，需要根据实际的操作系统安装好libopus和ffmpeg。 如果确定使用conda，则安装好后，开始执行以下命令。

重要提示！windows 用户，可以通过安装Anaconda来管理环境。安装好Anaconda后，在开始那里搜索anaconda相关的关键词， 找到Anaconda Prpmpt，使用管理员身份运行它。如下图。

conda_prompt

运行之后，如果你能看到命令行窗口前面有一个(base)字样，说明你成功进入了conda环境。那么你就可以执行以下命令了。

conda_env

conda remove -n xiaozhi-esp32-server --all -y
conda create -n xiaozhi-esp32-server python=3.10 -y
conda activate xiaozhi-esp32-server

# 添加清华源通道
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda install libopus -y
conda install ffmpeg -y

请注意，以上命令，不是一股脑执行就成功的，你需要一步步执行，每一步执行完后，都检查一下输出的日志，查看是否成功。

2.安装本项目依赖

你先要下载本项目源码，源码可以通过git clone命令下载，如果你不熟悉git clone命令。

你可以用浏览器打开这个地址https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git

打开完，找到页面中一个绿色的按钮，写着Code的按钮，点开它，然后你就看到Download ZIP的按钮。

点击它，下载本项目源码压缩包。下载到你电脑后，解压它，此时它的名字可能叫xiaozhi-esp32-server-main 你需要把它重命名成xiaozhi-esp32-server，在这个文件里，进入到main文件夹，再进入到xiaozhi-server，好了请记住这个目录xiaozhi-server。

# 继续使用conda环境
conda activate xiaozhi-esp32-server
# 进入到你的项目根目录，再进入main/xiaozhi-server
cd main/xiaozhi-server
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install -r requirements.txt

3.下载语音识别模型文件

你需要下载语音识别的模型文件，因为本项目的默认语音识别用的是本地离线语音识别方案。可通过这个方式下载 跳转到下载语音识别模型文件

下载完后，回到本教程。

4.配置项目文件

接下来，程序还不能直接运行，你需要配置一下，你到底使用的是什么模型。你可以看这个教程： 跳转到配置项目文件

5.运行项目

# 确保在xiaozhi-server目录下执行
conda activate xiaozhi-esp32-server
python app.py

这时，你就要留意日志信息，可以根据这个教程，判断是否成功了。跳转到运行状态确认

汇总

配置项目

如果你的xiaozhi-server目录没有data，你需要创建data目录。 如果你的data下面没有.config.yaml文件，你可以把xiaozhi-server目录下的config.yaml文件复制到data，并重命名为.config.yaml

修改xiaozhi-server下data目录下的.config.yaml文件，配置本项目必须的一个配置。

  • 默认的LLM使用的是ChatGLMLLM，你需要配置密钥，因为他们的模型，虽然有免费的，但是仍要去官网注册密钥，才能启动。

配置说明：这里是各个功能使用的默认组件，例如LLM默认使用ChatGLMLLM模型。如果需要切换模型，就是改对应的名称。 本项目的默认配置仅是成本最低配置（glm-4-flash和EdgeTTS都是免费的），如果需要更优的更快的搭配，需要自己结合部署环境切换各组件的使用。

selected_module:
  VAD: SileroVAD
  ASR: FunASR
  LLM: ChatGLMLLM
  TTS: EdgeTTS
  # 默认不开启记忆，如需开启请看配置文件里的描述
  Memory: nomem   
  # 默认不开启意图识别，如需开启请看配置文件里的描述
  Intent: nointent

比如修改LLM使用的组件，就看本项目支持哪些LLM API接口，当前支持的是openai、dify。欢迎验证和支持更多LLM平台的接口。 使用时，在selected_module修改成对应的如下LLM配置的名称：

LLM:
  DeepSeekLLM:
    type: openai
    ...
  ChatGLMLLM:
    type: openai
    ...
  DifyLLM:
    type: dify
    ...

模型文件

本项目语音识别模型，默认使用SenseVoiceSmall模型，进行语音转文字。因为模型较大，需要独立下载，下载后把model.pt 文件放在models/SenseVoiceSmall 目录下。下面两个下载路线任选一个。

运行状态确认

如果你能看到，类似以下日志,则是本项目服务启动成功的标志。

25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - Server is running at ws://xxx.xx.xx.xx:8000/xiaozhi/v1/
25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======
25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - 如想测试websocket请用谷歌浏览器打开test目录下的test_page.html
25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======================================================

正常来说，如果您是通过源码运行本项目，日志会有你的接口地址信息。 但是如果你用docker部署，那么你的日志里给出的接口地址信息就不是真实的接口地址。

最正确的方法，是根据电脑的局域网IP来确定你的接口地址。 如果你的电脑的局域网IP比如是192.168.1.25，那么你的接口地址就是：ws://192.168.1.25:8000/xiaozhi/v1/。

这个信息很有用的，后面编译esp32固件需要用到。

接下来，你就可以开始 编译esp32固件了。

以下是一些常见问题，供参考：

1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文

2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？

3、TTS 经常失败，经常超时

4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上

5、如何提高小智对话响应速度？

6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话

7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作