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Jellyfish Docker Compose部署指南：一条命令配置完整的AI短剧生产环境

【免费下载链接】JellyfishAn end-to-end production workspace for AI-generated short dramas. From script input to structured storyboarding, consistency management, shot preparation, video generation, and export.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jellyfish9/Jellyfish

Jellyfish是一个端到端的 AI 短剧生产工作台，覆盖剧本输入、分镜拆解、资产一致性管理、镜头准备、视频生成到导出全流程。本文手把手教你用Docker Compose一键拉起包含前端、后端、MySQL、Redis、对象存储在内的完整AI短剧生产环境，无需手动安装任何依赖。

部署前你需要知道什么

在开始之前，建议先了解 Jellyfish 能为你做什么：

• 📝剧本智能拆解：将章节剧本自动切分为镜头，提取角色、场景、道具、服装与对白
• 🎬镜头准备流：从候选确认到就绪状态检查，生成前自动完成预检
• 🧩资产一致性管理：集中管理角色、场景、道具、服装，跨镜头复用，减少形象漂移
• ⚙️统一任务中心：文本、图像、视频生成都走同一套异步任务系统，可查询状态、可取消、可追踪

部署完成后，你得到的就是下面这个「项目列表」工作台的雏形——多个短剧项目的进度、章节数、素材数一目了然：

Docker Compose 部署包含哪些服务

Jellyfish 的 Compose 编排文件位于 deploy/compose/docker-compose.yml，一次启动会拉起 7 个容器：

首次启动会自动完成数据库初始化，并按顺序导入 backend/sql 目录下的迁移脚本（含提示词模板初始数据），无需手工执行任何 SQL。

💡 后端镜像 backend.Dockerfile 基于 Python 3.12 + uv 构建，前端镜像 front.Dockerfile 使用 Node 20 构建后由 Nginx 托管，均支持层缓存加速。

一键部署步骤

第一步：克隆仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/jellyfish9/Jellyfish cd Jellyfish

第二步：准备环境变量文件

环境变量模板位于 deploy/compose/.env.example，复制为.env即可，默认值已可直接运行：

cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env

模板中只需关注几项：

• MYSQL_*：数据库账号密码（生产环境建议修改）
• RUSTFS_ACCESS_KEY/RUSTFS_SECRET_KEY：对象存储密钥
• BACKEND_URL：浏览器访问后端用的地址，分端口部署时默认http://localhost:8000
• OPENAI_API_KEY：可选，需要真实调用大模型时再填写

第三步：一条命令构建并启动

docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up --build

首次运行需要拉取镜像并构建前后端镜像，耐心等待几分钟。之后访问http://localhost:7788即可看到界面。

端口与访问地址速查

验证部署是否成功

1. 打开http://localhost:7788，看到 Jellyfish 工作台界面即代表前端正常
2. 访问http://localhost:8000/docs，能加载 Swagger 页面即代表后端正常
3. 登录后进入「资产管理」，可以创建演员、场景、道具、服装等资产，为后续短剧制作打好一致性基础：

Jellyfish AI短剧资产管理界面

常见问题与解决办法

• 端口冲突：3306、6379、9000、9001 等端口被占用时，直接修改.env中对应的MYSQL_PORT、REDIS_PORT、RUSTFS_PORT、RUSTFS_CONSOLE_PORT后重新up
• 修改环境变量后不生效：docker compose ... up -d --force-recreate重建相关容器
• 数据持久化：MySQL 与 RustFS 数据分别保存在mysql_data、rustfs_data两个命名卷中，重启容器不会丢数据
• 停止/清理：docker compose -f deploy/compose/docker-compose.yml down（加-v会连同数据卷一起删除，请谨慎）

部署完成后的下一步

环境就绪后，建议按 docs/getting-started 目录下的文档继续体验完整工作流：创建项目 → 导入剧本 → 章节拆解分镜 → 镜头准备 → 生成关键帧与视频。更多部署与本地开发细节可参考项目文档 Docker 部署 与 README。

祝你制作出第一部 AI 短剧！🎬

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