Обновление 1.25.12.4 → 1.26.3.1

Значимые изменения в версии 1.26.3.1, которые следует учитывать системному администратору:

Уничтожен Agent.NlpEngine (его функционал переехал в Agent)
Изменились файлы конфигураций всех сервисов
Изменилась конфигурация docker compose для сервера
Изменилось содержимое .env-файла для сервера
Изменилось содержимое nginx.conf для сервера
Обновлена модель Умного OCR
Добавлены модели NLP, RAG
Обновились все образы
Добавлен компонент “Агентские системы”

Загрузка образов

Загрузите обновленные образы в соответствии со статьями для сервера и целевых машин

Где используется	Наименование	Старое имя образа	Новое имя образа	Изменение
Машина сервера	UI	primo-rpa/ai-server-ui	primo-rpa/ai-server-ui	Обновлен
Машина сервера	Api	primo-rpa/ai-server-api	primo-rpa/ai-server-api	Обновлен
Машина сервера	Auth	primo-rpa/ai-server-auth	primo-rpa/ai-server-auth	Обновлен
Машина сервера	Inference	primo-rpa/ai-server-inference	primo-rpa/ai-server-inference	Обновлен
Машина сервера	Logs	primo-rpa/ai-server-logs	primo-rpa/ai-server-logs	Обновлен
Машина сервера	Конструктор агентских систем (Backend)	-	primo-rpa/ai-server-langflow-backend	Добавлен
Машина сервера	Конструктор агентских систем (UI)	-	primo-rpa/ai-server-langflow-frontend	Добавлен
Целевая машина	IDP-сервер (cpu)	primo-rpa/ai-server-smartocr-cpu	primo-rpa/ai-server-idp-cpu	Обновлен
Целевая машина	IDP-сервер (gpu)	primo-rpa/ai-server-smartocr-gpu	primo-rpa/ai-server-idp-gpu	Обновлен
Целевая машина	NLP-сервер	primo-rpa/ai-server-logics	primo-rpa/ai-server-nlp	Обновлен
Целевая машина	FT-сервер	-	primo-rpa/ai-server-ft	Обновлен
Целевая машина	vLLM (cpu)	primo-rpa/ai-server-vllm-cpu	primo-rpa/ai-server-vllm-cpu	Обновлен
Целевая машина	vLLM (gpu)	primo-rpa/ai-server-vllm-gpu	primo-rpa/ai-server-vllm-gpu	Обновлен
Целевая машина	Ollama	primo-rpa/ai-server-ollama	primo-rpa/ai-server-ollama	Обновлен
Целевая машина	RAG-сервер	-	primo-rpa/ai-server-rag-gpu	Добавлен
Целевая машина	PostgreSQL + pgVector	-	externals/pgvector:pg18	Добавлен
Целевая машина	Исполнитель агентских систем (Backend)	-	primo-rpa/ai-server-langflow-backend	Добавлен
Целевая машина	IgX-сервер	-	primo-rpa/ai-server-igx	Добавлен

Машина сервера

1. Создайте бэкап БД:


docker exec -it postgres mkdir -p /var/lib/postgresql/data/backups && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-identity -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/identity_$(date +%F).dump && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-application -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/application_$(date +%F).dump && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-filestore -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/filestore_$(date +%F).dump && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-license -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/license_$(date +%F).dump && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-logs -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/logs_$(date +%F).dump && \
docker exec -it postgres pg_dump -U postgres -d primo-ai-inference -F c -f /var/lib/postgresql/data/backups/inference_$(date +%F).dump && \
mkdir -p /app/Primo.AI/Api/backups && \
sudo mv /app/Primo.AI/Api/volumes/pgsql-data/backups/*.dump /app/Primo.AI/Api/backups/.

2. Обновите образы.

Через архивы:


sudo apt update && sudo apt install 7z
 
names="ai-server-api ai-server-auth ai-server-inference ai-server-logs ai-server-ui"
externals="redis:latest rabbitmq:3.10.7-management postgres:17.6"
for name in $names; do
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr&files=$name.tar.7z"
    7z x $name.tar.7z
    docker load -i $name.tar
done
for external in $externals; do
    filename=$(echo "$external" | sed 's/:/_/g')
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr%2Fexternals&files=$filename.tar.7z"
    7z x $filename.tar.7z
    docker load -i $filename.tar
done

Если есть доступ к nexus.primo-rpa.ru:8000:


names="ai-server-api ai-server-auth ai-server-inference ai-server-logs ai-server-ui ai-server-langflow-backend ai-server-langflow-frontend"
externals="redis:latest rabbitmq:3.10.7-management postgres:17.6"
for name in $names; do
    images+=" primo-rpa/$name"
done
for external in $externals; do
    images+=" externals/$external"
done
 
for image in $images; do
    docker pull nexus.primo-rpa.ru:8000/$image
    docker tag nexus.primo-rpa.ru:8000/$image $image
    docker rmi nexus.primo-rpa.ru:8000/$image
done

3. Подготовьте Центр управления к запуску

Скачайте актуальный файл конфигурации docker compose и замените содержимое /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml, учитывая нестандартные параметры конфигурации.

ℹ️

Выполните шаг вручную.

Скачайте актуальный файл с переменными окружения для docker compose и замените содержимое /app/Primo.AI/Api/.env, учитывая нестандартные параметры конфигурации.

ℹ️

Выполните шаг вручную.

Скачайте актуальный файл с переменными окружения для docker compose и замените содержимое /app/Primo.AI/Api/volumes/nginx/nginx.conf, учитывая нестандартные параметры конфигурации.

ℹ️

Выполните шаг вручную.

Подготовьте Конструктор агенстких систем к запуску:


sudo mkdir /app/Primo.AI/Api/volumes/langflow_data/ \
  /app/Primo.AI/Api/volumes/lffe/ && \
sudo touch /app/Primo.AI/Api/volumes/langflow_data/langflow.db \
  /app/Primo.AI/Api/volumes/langflow_data/langflow.db-shm \
  /app/Primo.AI/Api/volumes/langflow_data/langflow.db-wal && \
sudo chmod -R 777 /app/Primo.AI/Api/volumes/langflow_data /app/Primo.AI/Api/volumes/lffe

Отредактируйте файл конфигурации /app/Primo.AI/Api/volumes/conf/Api/appsettings.ProdLinux.json:

Добавьте параметры Конструктора агентских систем в Api:


  ...
  "Api": {
    ...
    "LangflowConstructor": {
      "ApiBaseUrl": "https://192.168.1.2:44392"
    }
    ...
  },
  ...

Добавьте параметры запуска компонентов Агентских систем:


  ...
    "Rag": {
    "StartTimeoutSeconds": 180,
    "StopTimeoutSeconds": 10
  },
  "Langflow": {
    "StartTimeoutSeconds": 180,
    "StopTimeoutSeconds": 10
  },
  ...

Отредактируйте файл конфигурации /app/Primo.AI/Api/volumes/conf/Auth/appsettings.ProdLinux.json:

Скорректируйте время жизни токенов:


  ...
   "Security": {
   "Jwt": {
     ...
     "SessionLifetimeMin": 10, // access токен: 10 минут
     "SessionLifetimeTailMin": 60,
     "SessionRefreshTokenLifetimeMin": 600 // refresh токен: 10 часов
   },
   ...
 },
  ...

Отредактируйте файл конфигурации /app/Primo.AI/Api/volumes/conf/Inference/appsettings.ProdLinux.json:

Добавьте ключ ServerLoad:


  ...
  "ServerLoad": {
    "PeriodMilliseconds": 1000,
    "Cpu": {
      "DegradationLimitPercents": 95,
      "DegradationLimitElapsedSeconds": 30
    }
  },
  ...

4. Перезапустите компоненты Api:


docker compose -f /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml down && \
docker compose -f /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml up -d

5. Обновите Api.MachineInfo

Обновите сервис Api.MachineInfo, скачав файл Api.MachineInfo-linux.zip из каталога distr:


wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr&files=Api.MachineInfo-linux.zip"


sudo systemctl stop Primo.AI.Api.MachineInfo


sudo unzip -o Api.MachineInfo-linux.zip -x "appsettings*" -d /app/Primo.AI/Api.MachineInfo/


sudo chmod +x /app/Primo.AI/Api.MachineInfo/Primo.AI.Api.MachineInfo


sudo chown primo:primo-ai /app/Primo.AI/Api.MachineInfo/


sudo systemctl start Primo.AI.Api.MachineInfo

6. Обновите модель `УПД`:


wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdata%2Fmodels%2FSmartOCR&files=9a529a4c-2807-41a9-bee9-72a511681000" -P /app/Primo.AI/Api/volumes/Api_Models/

7. Скачайте новые LLM для NLP:

Имя модели	Имя файла	Исполнение
base-llm-06-7b-gguf-fp16	`c7a88b7f-bf7e-484b-bcc4-fea147315c83`	Ollama
base-llm-11-9b-safetensors-fp16	`610d3c1c-6674-460e-8652-fc9f597aa370`	vLLM
base-llm-11-9b-gguf-q4_k_m	`6383fa95-74fa-4a1f-8b05-3e57e0a37f21`	Ollama
base-llm-11-9b-safetensors-fp8	`ca4a4832-54e3-4601-bcf8-c5672ee6808a`	vLLM


filenames="c7a88b7f-bf7e-484b-bcc4-fea147315c83 \
610d3c1c-6674-460e-8652-fc9f597aa370 \
6383fa95-74fa-4a1f-8b05-3e57e0a37f21 \
ca4a4832-54e3-4601-bcf8-c5672ee6808a"
cd /app/Primo.AI/Api/volumes/Api_Models/
for filename in filenames; do
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdata%2Fmodels%2FNLP&files=$filename" -P /app/Primo.AI/Api/volumes/Api_Models/
done

8. Скачайте новые LLM для RAG-сервера:

ℹ️

Только при наличии GPU и для проектов “Агентская система”.

Имя модели	Имя файла
embeddinggemma-300m	`9fbc250f-fb1d-43c0-9af5-957a7f8c5aa7`
jina-rerank-v3	`3cf2d1e8-e15b-4633-933f-556823ada8ce`
qwen3-embed-0.6b	`18851aa6-af5f-4569-8084-f7db6b820e32`
qwen3-embed-4b	`7316ea9c-eb37-40fd-ba09-551d5568c60e`
qwen3-rerank-0.6b	`91b8ef72-f954-4409-8b7b-26c7a9bedefe`
qwen3-rerank-4b	`a55e5fe7-6545-4777-9e75-7eae472c3ff0`


filenames="9fbc250f-fb1d-43c0-9af5-957a7f8c5aa7 \
3cf2d1e8-e15b-4633-933f-556823ada8ce \
18851aa6-af5f-4569-8084-f7db6b820e32 \
7316ea9c-eb37-40fd-ba09-551d5568c60e \
91b8ef72-f954-4409-8b7b-26c7a9bedefe \
a55e5fe7-6545-4777-9e75-7eae472c3ff0"
cd /app/Primo.AI/Api/volumes/Api_Models/
for filename in filenames; do
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdata%2Fmodels%2FRAG&files=$filename" -P /app/Primo.AI/Api/volumes/Api_Models/
done

Целевые машины

Уничтожение Agent.NlpEngine

Уничтожьте службу Primo.AI.Agent.NlpEngine.service:


sudo systemctl stop Primo.AI.Agent.NlpEngine
sudo systemctl disable Primo.AI.Agent.NlpEngine
sudo rm /etc/systemd/system/Primo.AI.Agent.NlpEngine.service
sudo systemctl daemon-reload

Удалите сервис Agent.NlpEngine:


sudo mkdir -p /app/Primo.AI/backups
sudo zip -r /app/Primo.AI/backups/Agent.NlpEngine.zip /app/Primo.AI/Agent.NlpEngine
sudo rm -r /app/Primo.AI/Agent.NlpEngine

Перенесите модели:


sudo mv /app/Primo.AI/Agent.NlpEngineData/ModelTemplates/* /app/Primo.AI/AgentData/ModelTemplates/.

Агент

Актуализируйте файл конфигурации:

Добавьте таймаут ожидания ответа при инференсе моделей:


  ...
  "Api": {
    ...
    "InferenceTimeoutSeconds": 600 // Таймаут запроса к LLM / IDP-серверу. Если null: 5 минут
  },
  ...

Удалите блок NlpProcess > Engines.
Добавьте блок LlmEngineProcess:


  ...
  "LlmEngineProcess": {
    "HealthCheck": {
      "Vllm": {
        "Url": "http://localhost:8000/version",
        "TimeoutSeconds": 600,
        "PeriodMilliseconds": 500
      },
      "Ollama": {
        "Url": "http://localhost:8004/v1/models",
        "TimeoutSeconds": 600,
        "PeriodMilliseconds": 500
      },
      "LlamaCppPython": {
        "Url": "http://localhost:8003/v1/models",
        "TimeoutSeconds": 600,
        "PeriodMilliseconds": 500
      }
    },
    "EnginesDockerRun": {
      "Vllm": {
        "ImageName": "primo-rpa/ai-server-vllm-cpu", // primo-rpa/ai-server-vllm-gpu
        "ContainerName": "vllm",
        "Port": 8000,
        "Subnet": "agent_agent_ai"
      },
      "Ollama": {
        "ImageName": "primo-rpa/ai-server-ollama",
        "ContainerName": "ollama",
        "Port": 8004,
        "Subnet": "agent_agent_ai",
        "PostRunCommands": [
          "ln {modelFilePath} {blobFilePath}",
          "ollama create {modelId} -f {modelMetaFilePath}",
          "ollama run {modelId} \"\""
        ]
      },
      "LlamaCppPython": {
        "ImageName": "primo-rpa/ai-server-llama-cpp-python",
        "ContainerName": "llama",
        "Port": 8003,
        "Subnet": "agent_agent_ai"
      }
    }
  },
  ...

При наличии GPU замените имя образа vLLM: primo-rpa/ai-server-vllm-cpu > primo-rpa/ai-server-vllm-gpu.

Добавьте блок Rag:


  ...
  "Rag": {
    "Cpus": null,
    "HealthCheck": {
      "TimeoutSeconds": 90,
      "PeriodMilliseconds": 500
    },
    "DockerOptions": {
      "PortsRangeFrom": 9400,
      "PortsRangeTo": 9499,
      "ImageName": "primo-rpa/ai-server-rag-gpu",
      "ContainerNamePrefix": "rag",
      "Subnet": "agent_agent_ai",
      "SharedMemorySize": 2
    }
  },
  ...

Добавьте блок RagPostgres:


  ...
  "RagPostgres": {
    "DbName": "rag_db",
    "Password": "postgres",
    "User": "postgres",
    "Cpus": null,
    "HealthCheck": {
      "TimeoutSeconds": 30,
      "PeriodMilliseconds": 500
    },
    "DockerOptions": {
      "PortsRangeFrom": 5433,
      "PortsRangeTo": 5440,
      "ImageName": "externals/pgvector:pg18",
      "ContainerNamePrefix": "rag_postgres",
      "Subnet": "agent_agent_ai",
      "SharedMemorySize": 2
    },
    "Volumes": {
      "/app/Primo.AI/AgentData/PostgresData": "/var/lib/postgresql"
    }
  },
  ...

Добавьте блок Lfx:


  ...
  "Lfx": {
    "Cpus": null,
    "Password": "JLWIyl1xZNDVVx8tcVllOg==",
    "HealthCheck": {
      "TimeoutSeconds": 30,
      "PeriodMilliseconds": 500
    },
    "DockerOptions": {
      "PortsRangeFrom": 9500,
      "PortsRangeTo": 9599,
      "ImageName": "primo-rpa/ai-server-langflow-backend",
      "ContainerNamePrefix": "lfx",
      "Subnet": "agent_agent_ai",
      "SharedMemorySize": 2
    },
    "Volumes": {
      "/app/Primo.AI/AgentData/LangflowData": "/app/data"
    }
  },
  ...

Добавьте блок IgX:


  ...
  "IgX": {
    "Cpus": null,
    "HealthCheck": {
      "TimeoutSeconds": 30,
      "PeriodMilliseconds": 500
    },
    "DockerOptions": {
      "PortsRangeFrom": 9600,
      "PortsRangeTo": 9699,
      "ImageName": "primo-rpa/ai-server-igx",
      "ContainerNamePrefix": "igx",
      "Subnet": "agent_agent_ai",
      "SharedMemorySize": 2
    }
  },
  ...

Обновите файлы агента:


wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr&files=Agent-linux.zip&downloadStartSecret=uf3pctriscf"
sudo systemctl stop Primo.AI.Agent
sudo rm /app/Primo.AI/Agent/InMemoryProcessStore.json
sudo unzip -o Agent-linux.zip -x "appsettings*" -d /app/Primo.AI/Agent/
sudo chmod +x /app/Primo.AI/Agent/Primo.AI.Agent
sudo chown -R agent:primo-ai /app/Primo.AI/Agent/
sudo systemctl start Primo.AI.Agent

Образы

Удалите старые образы.


images=(
  "primo-rpa/ai-server-idp-gpu"
  "primo-rpa/ai-server-idp-cpu"
  "primo-rpa/ai-server-nlp"
  "primo-rpa/ai-server-ollama"
  "primo-rpa/ai-server-vllm-cpu"
  "primo-rpa/ai-server-vllm-gpu"
  "primo-rpa/ai-server-ft"
)
 
for img in "${images[@]}"; do
  echo "Обрабатываем образ: $img"
  docker stop $(docker ps -a -q --filter ancestor="$img") 2>/dev/null || true
  docker rm $(docker ps -a -q --filter ancestor="$img") 2>/dev/null || true
done
 
# Удаляем образы
docker rmi "${images[@]}"

Загрузите новые образы:

Вариант загрузки образов 1: скачайте необходимые архивы из официальной поставки AI Server:


images=""
externals=""
 
echo "GPU? y/n"
read GPU
 
if [ "$GPU" = "y" ] || [ "$GPU" = "Y" ]; then
    echo "Агентские системы? y/n"
    read agent_systems
    if [ "$agent_systems" = "y" ] || [ "$agent_systems" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-rag-gpu ai-server-langflow-backend ai-server-igx"
        externals+=" pgvector_pg18"
    fi
 
    echo "FT-сервер? y/n"
    read ft_server
    if [ "$ft_server" = "y" ] || [ "$ft_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ft"
    fi
 
    echo "NLP-сервер? y/n"
    read nlp_server
    if [ "$nlp_server" = "y" ] || [ "$nlp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-nlp"
    fi
 
    echo "Ollama? y/n"
    read ollama
    if [ "$ollama" = "y" ] || [ "$ollama" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ollama"
    fi
 
    echo "vLLM? y/n"
    read vllm
    if [ "$vllm" = "y" ] || [ "$vllm" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-vllm-gpu"
    fi
 
    echo "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-gpu"
    fi
 
else
    echo "NLP-сервер? y/n"
    read nlp_server
    if [ "$nlp_server" = "y" ] || [ "$nlp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-nlp"
    fi
 
	echo "Ollama? y/n"
    read ollama
    if [ "$ollama" = "y" ] || [ "$ollama" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ollama"
    fi
 
    echo "vLLM? y/n"
    read vllm
    if [ "$vllm" = "y" ] || [ "$vllm" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-vllm-cpu"
    fi
 
    echo "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-cpu"
    fi
fi
 
# Удаляем ведущий пробел
images=$(echo $images | sed 's/^ //')
 
names=$(echo $images | tr ' ' '\n')
 
echo "Загружаемые images: $images"
echo "Externals: $externals"
 
sudo apt update && sudo apt install -y 7z
 
for name in $names; do
    echo "Загрузка $name..."
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr&files=$name.tar.7z"
    7z x $name.tar.7z
    docker load -i $name.tar
    rm -f $name.tar.7z $name.tar
done
 
for external in $externals; do
    echo "Загрузка external $external..."
    wget --content-disposition "https://disk.primo-rpa.ru/index.php/s/t9BHBjR6PP06Yax/download?path=%2FRelease%2FAI%20Server%2Fdistr%2Fexternals&files=$external.tar.7z"
    7z x $external.tar.7z
    docker load -i $external.tar
    rm -f $external.tar.7z $external.tar
done
 
echo "Готово!"

Вариант загрузки образов 2: используя репозиторий Docker: Работает при наличии подключения к nexus.primo-rpa.ru:8000.


#!/bin/bash
 
images=""
externals=""
 
echo "GPU? y/n"
read GPU
 
if [ "$GPU" = "y" ] || [ "$GPU" = "Y" ]; then
    echo "Агентские системы? y/n"
    read agent_systems
    if [ "$agent_systems" = "y" ] || [ "$agent_systems" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-rag-gpu ai-server-langflow-backend ai-server-igx"
        externals+=" pgvector_pg18"
    fi
 
    echo "FT-сервер? y/n"
    read ft_server
    if [ "$ft_server" = "y" ] || [ "$ft_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ft"
    fi
 
    echo "NLP-сервер? y/n"
    read nlp_server
    if [ "$nlp_server" = "y" ] || [ "$nlp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-nlp"
    fi
 
    echo "Ollama? y/n"
    read ollama
    if [ "$ollama" = "y" ] || [ "$ollama" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ollama"
    fi
 
    echo "vLLM? y/n"
    read vllm
    if [ "$vllm" = "y" ] || [ "$vllm" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-vllm-gpu"
    fi
 
    echo "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-gpu"
    fi
 
else
    echo "NLP-сервер? y/n"
    read nlp_server
    if [ "$nlp_server" = "y" ] || [ "$nlp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-nlp"
    fi
 
	echo "Ollama? y/n"
    read ollama
    if [ "$ollama" = "y" ] || [ "$ollama" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-ollama"
    fi
 
    echo "vLLM? y/n"
    read vllm
    if [ "$vllm" = "y" ] || [ "$vllm" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-vllm-cpu"
    fi
 
    echo "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-cpu"
    fi
fi
 
# Удаляем ведущий пробел
images=$(echo $images | sed 's/^ //')
 
names=$(echo $images | tr ' ' '\n')
 
echo "Загружаемые images: $images"
echo "Externals: $externals"
 
for name in $names; do
    docker pull nexus.primo-rpa.ru:8000/primo-rpa/$image
    docker tag nexus.primo-rpa.ru:8000/primo-rpa/$image primo-rpa/$image
    docker rmi nexus.primo-rpa.ru:8000/primo-rpa/$image
done
 
for external in $externals; do
    docker pull nexus.primo-rpa.ru:8000/externals/$external
    docker tag nexus.primo-rpa.ru:8000/externals/$external externals/$external
    docker rmi nexus.primo-rpa.ru:8000/externals/$external
done
 
echo "Готово!"

Обновление 1.25.12.4 → 1.26.3.1

Загрузка образов

Машина сервера

1. Создайте бэкап БД:

2. Обновите образы.

3. Подготовьте Центр управления к запуску

4. Перезапустите компоненты Api:

5. Обновите Api.MachineInfo

6. Обновите модель УПД:

7. Скачайте новые LLM для NLP:

8. Скачайте новые LLM для RAG-сервера:

Целевые машины

Уничтожение Agent.NlpEngine

Агент

Образы

6. Обновите модель `УПД`: