aigame

两种 Docker Compose 方案（开发/部署）

• 开发态（EvaluateApp 在宿主机运行）：docker-compose.dev.yml

  • 仅启动依赖：MongoDB、Redis、MinIO；EvaluateApp 用 uv 在宿主机运行。
  • 启动依赖：docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
  • 启动 EvaluateApp：
    • cd evaluateapp && cp .env.example .env（按需编辑 .env）
    • 安装依赖：uv sync
    • 运行服务：uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
    • 若评测走 Docker 后端，设置 .env 中 SANDBOX_BACKEND=DOCKER 且指定 DOCKER_IMAGE=<你的评测镜像>（宿主运行不支持 self）。

• 部署态（EvaluateApp 在容器运行）：docker-compose.deploy.yml

  • 启动：docker compose -f docker-compose.deploy.yml up -d --build
  • 该方案会构建 evaluateapp/docker/evaluateapp.Dockerfile，镜像基于：
    • swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/library/python:3.12-slim
  • 容器默认 SANDBOX_BACKEND=DOCKER 且 DOCKER_IMAGE=self，评测容器会复用服务容器的 Python 环境与依赖。
  • 依赖服务与 EvaluateApp 同网段 aigame，evaluateapp 暴露 8000 端口。

说明：根目录原有 docker-compose.yml 保留兼容，推荐使用新文件分别在开发/部署环境中运行。

当前的docker服务

Redis,Mongodb,minio

初次启动mongodb的初始化

需要设置data权限

chmod 755 ./init.sh
sh ./init.sh

后续正常启动docker compose（推荐使用 dev/deploy 文件）

开发态依赖：

docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d

部署态服务：

docker compose -f docker-compose.deploy.yml up -d --build

python evaluate（宿主机运行 EvaluateApp）

需要先安装 uv，之后

cd evaluateapp
cp .env.example .env
uv sync

创建沙盒

# 创建一个不允许登录的系统用户和组
sudo groupadd sandboxgroup
sudo useradd --system --no-create-home --shell /bin/false -g sandboxgroup sandboxuser
# 创建监狱目录
sudo mkdir -p /opt/sandbox_jail
sudo chown root:root /opt/sandbox_jail
sudo mkdir -p /opt/sandboxes
sudo chmod 1777 /opt/sandboxes

若要在宿主机上使用 Docker 作为评测后端：

• 在 evaluateapp/.env 设置：SANDBOX_BACKEND=DOCKER 与 DOCKER_IMAGE=<包含评测依赖的镜像>。
• 注意：DOCKER_IMAGE=self 仅在“EvaluateApp 以容器运行”时可用于复用服务容器镜像； 宿主机运行时如需与服务容器相同环境，可构建服务镜像并指定其 tag：
  • docker build -t aigame-eval:py312 -f evaluateapp/docker/evaluateapp.Dockerfile .
  • .env 中设置：DOCKER_IMAGE=aigame-eval:py312

Nuxt Web APP

使用pnpm进行启动，css采用tailwind

为了方便调试统一环境

需要修改host

sudo nano /etc/hosts

加入下面的

127.0.0.1   mongo
127.0.0.1   redis
127.0.0.1   minio

初次安装

cd webapp
pnpm i
pnpm npx generate
cp .env.example .env

启动测试

cd webapp
pnpm dev

prisma重新生成

pnpm prisma generate
pnpm prisma db push

题目开发与打包

题目目录使用统一结构，便于快速打包和在后台上传：

evaluate_example/
  task_name/
    judge/           # 评测脚本 judge.py 及参考标签/文件
    data/            # 可选，提供给选手下载的数据集
    test_submit/     # 提交示例（示例结果或代码骨架）
    problem.yml      # 元信息（标题/简介/起止时间/分值等）
    desc.md          # 题目详细描述（Markdown）

注意：detailedDescription 已从 problem.yml 分离为独立的 desc.md 文件。后台批量上传会优先读取压缩包中的 desc.md。

创建与打包

• 在 evaluate_example/ 中新增你的题目文件夹（英文名）。
• 将 judge.py 和参考标签等放入 judge/，示例提交放入 test_submit/，可选数据集放入 data/。
• 在根目录填写 problem.yml（无 detailedDescription 字段）以及 desc.md（Markdown）。
• 使用打包脚本生成上传包：

cd evaluate_example
python3 pack.py path/to/task_name
# 或者批量打包当前目录下所有题目
python3 pack.py --all --root .

脚本会在题目目录内生成三类子包：judge.zip、test_submit.zip、data.zip（可选），并最终生成 task_name.zip（包含上述子包 + problem.yml + desc.md）。

后台上传与模式选择（建议）

• 训练耗时较长（“训练久”）的题目：建议采用“标签上传”思路——选手线下训练，线上仅上传预测结果（例如 results.csv/results.json）。
  • 在 judge/ 内放置参考标签文件，judge.py 做结果对齐与评分。
  • test_submit/ 提供一个可直接压缩上传的结果示例。
• 训练较快（“训练快”）的题目：建议采用“文件上传”思路——选手上传可执行代码，线上快速运行并评分。
  • 在 test_submit/ 提供最小可运行示例代码骨架（如 main.py）。
  • judge.py 负责拉起/校验代码产出的结果并打分。

最后在“管理后台 → 题目管理 → 批量上传”页面上传 task_name.zip 即可；若同名题目需更新，可选择“覆盖”。

脚本

项目包含一些用于数据库初始化和数据生成的辅助脚本，位于 webapp/scripts 目录下。

重要: 直接使用 node 运行这些脚本会失败，因为它们需要加载 .env 文件中的数据库连接等环境变量。请使用下面定义的 pnpm 命令来运行它们。

首先，确保你已经根据 .env.example 创建了 .env 文件：

cd webapp
cp .env.example .env

然后，你可以使用 pnpm 运行以下脚本命令 (我们将在下一步中把这些命令添加到 package.json):

db:init

初始化数据库，主要用于测试数据库连接。

用法:

cd webapp
pnpm db:init

db:admin

创建一个默认的管理员账户。如果已存在管理员或用户名为 admin 的账户，则不会创建。

• 默认用户名: admin
• 默认密码: 123456

用法:

cd webapp
pnpm db:admin

minio:init

初始化MinIO存储桶，确保存储桶存在并设置为公共读取权限。脚本会创建名为 aigame 的存储桶。

用法:

cd webapp
pnpm minio:init

db:seed

为数据库生成一套完整的测试数据，包括竞赛、题目、队伍、用户、提交记录和排行榜。

注意: 此脚本会先清空数据库中除 admin 用户外的大部分数据，请谨慎在生产环境中使用。

用法:

cd webapp
pnpm db:seed

备注

docker mongodb验证用户id的方法

docker run --rm swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/mongodb/mongodb-community-server:8.0.13-ubuntu2204 id -u mongodb