Skip to Content
Primo RPA AI ServerСистемным администраторамОбновлениеОбновление 1.26.10.1 → 1.26.10.2

Обновление 1.26.10.1 → 1.26.10.2

ℹ️

Примечания к релизу: 1.26.10.2

ℹ️

Обязательные пакеты: acl. Необязательные: 7zip и wget — для загрузки образов через архивы. Отсутствующие пакеты можно установить из комплекта поставки согласно статье Установка пакета из комплекта поставки.

⚠️

Перед началом работ на целевой машине остановите все её процессы через Центр управления (UI).

Значимые изменения, которые следует учитывать системному администратору:

  • Обновлены образы Docker с тегом 1.26.10.2: на машине сервера (Центр управления) — ai-server-api, ai-server-auth, ai-server-inference, ai-server-logs, ai-server-machineinfo, ai-server-ui и ai-server-langflow-frontend, на целевых машинах — ai-server-nlp, ai-server-idp-cpu, ai-server-idp-gpu, ai-server-rag-gpu, ai-server-ft, ai-server-sdc и ai-server-ollama. Образ ai-server-langflow-backend и сторонние образы не обновлялись и остаются с прежними тегами
  • Дистрибутивы Api.MachineInfo-linux.zip и Agent-linux.zip, пресеты агентских систем и параметры конфигурации не менялись
  • Структура БД не изменилась
  • Изменён разбор документов для базы знаний RAG: заголовки, сразу за которыми идёт другой заголовок, больше не теряются. Уже загруженные документы исправление не затрагивает — чтобы оно подействовало на них, загрузите их в базу знаний заново

Машина сервера

1. Обновите образы

Через архивы из Nexus (https://nexus.primo-rpa.ru):

Если 7z не установлен, установите пакет 7zip из репозитория ОС или из комплекта поставки согласно статье Установка пакета из комплекта поставки.

names="ai-server-api ai-server-auth ai-server-inference ai-server-logs ai-server-machineinfo ai-server-ui ai-server-langflow-frontend"
for name in $names; do
    wget "https://nexus.primo-rpa.ru/repository/raw/1.26.10/ai-server/docker/images/$name.tar.7z"
    7z x $name.tar.7z
    docker load -i $name.tar
    rm $name.tar.7z $name.tar
done

Через Docker-реестр Nexus, если с машины открыт nexus.primo-rpa.ru:8000:

names="ai-server-api ai-server-auth ai-server-inference ai-server-logs ai-server-machineinfo ai-server-ui ai-server-langflow-frontend"
for name in $names; do
    docker pull nexus.primo-rpa.ru:8000/primo-rpa/$name:1.26.10.2
done

2. Обновите docker-compose.yaml

Замените тег обновлённых образов в файле /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml:

sudo sed -i -E 's#(image:[[:space:]]+nexus\.primo-rpa\.ru:8000/primo-rpa/ai-server-(api|auth|inference|logs|ui|langflow-frontend)):1\.26\.10\.[01]#\1:1.26.10.2#' /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml

Проверьте результат командой grep image: /app/Primo.AI/Api/docker-compose.yaml: у образа ai-server-langflow-backend остаётся тег 1.26.10.1, у остальных образов ai-server-* — 1.26.10.2.

3. Настройте права контейнеров на тома

Контейнеры Центра управления работают от непривилегированных пользователей: сервисы Api, Auth, Inference и Logs — от UID 1001, nginx (server_ui) и бэкенд Конструктора агентских систем — от UID 1000. Если UID учетной записи primo с ними не совпадает, контейнеры не могут прочитать свои конфигурации и писать в тома. Каталоги, созданные при обновлении через sudo, принадлежат root, и контейнеры не могут в них писать при любом UID primo. Механизм POSIX ACL с наследованием выдаёт контейнерам доступ ко всем текущим и будущим файлам. Команды безопасно выполнять повторно.

Установите пакет acl, если он отсутствует, из репозитория ОС (sudo apt install -y acl) или из комплекта поставки согласно статье Установка пакета из комплекта поставки.

volumes=/app/Primo.AI/Api/volumes
sudo mkdir -p $volumes/Api_Models $volumes/Api_ContextFiles $volumes/Api_LangflowScriptPreset \
  $volumes/Api_SmartOcrTestFile $volumes/Api_TestPackage \
  $volumes/Logs/Api $volumes/Logs/Api.Auth $volumes/Logs/Api.Inference $volumes/Logs/Api.Logs \
  $volumes/langflow_data/logs
for dir in conf Api_Models Api_ContextFiles Api_LangflowScriptPreset Api_SmartOcrTestFile Api_TestPackage Logs; do
    sudo setfacl -R -m u:1001:rwX $volumes/$dir
    sudo find $volumes/$dir -type d -exec setfacl -d -m u:1001:rwX {} +
done
for dir in nginx langflow_data; do
    sudo setfacl -R -m u:1000:rwX $volumes/$dir
    sudo find $volumes/$dir -type d -exec setfacl -d -m u:1000:rwX {} +
done

4. Перезапустите компоненты

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

Убедитесь, что Центр управления доступен по HTTPS (порт 44392).

ℹ️

После обновления Центра управления выполните повторный вход в систему.

Целевые машины

1. Обновите образы

Загрузите образы серверов, которые работают на машине. Образ Исполнителя агентских систем (ai-server-langflow-backend) не менялся — загружать его не нужно.

  • Вариант загрузки образов 1: скачайте архивы комплекта поставки из Nexus (https://nexus.primo-rpa.ru):

Если 7z не установлен, установите пакет 7zip из репозитория ОС или из комплекта поставки согласно статье Установка пакета из комплекта поставки.

images=""
 
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"
    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 "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 "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-cpu"
    fi
fi
 
echo "SDC-сервер (семантический классификатор)? y/n"
read sdc_server
if [ "$sdc_server" = "y" ] || [ "$sdc_server" = "Y" ]; then
    images+=" ai-server-sdc"
fi
 
# Удаляем ведущий пробел
images=$(echo $images | sed 's/^ //')
 
names=$(echo $images | tr ' ' '\n')
 
echo "Загружаемые images: $images"
 
for name in $names; do
    echo "Загрузка $name..."
    wget "https://nexus.primo-rpa.ru/repository/raw/1.26.10/ai-server/docker/images/$name.tar.7z"
    7z x $name.tar.7z
    docker load -i $name.tar
    rm -f $name.tar.7z $name.tar
done
 
echo "Готово!"
  • Вариант загрузки образов 2: через Docker-реестр Nexus. Нужен доступ с машины к nexus.primo-rpa.ru:8000. Если открыт только https://nexus.primo-rpa.ru (порт 443), используйте вариант 1.
#!/bin/bash
 
images=""
 
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"
    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 "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 "IDP-сервер? y/n"
    read idp_server
    if [ "$idp_server" = "y" ] || [ "$idp_server" = "Y" ]; then
        images+=" ai-server-idp-cpu"
    fi
fi
 
echo "SDC-сервер (семантический классификатор)? y/n"
read sdc_server
if [ "$sdc_server" = "y" ] || [ "$sdc_server" = "Y" ]; then
    images+=" ai-server-sdc"
fi
 
# Удаляем ведущий пробел
images=$(echo $images | sed 's/^ //')
 
names=$(echo $images | tr ' ' '\n')
 
echo "Загружаемые images: $images"
 
for name in $names; do
    docker pull nexus.primo-rpa.ru:8000/primo-rpa/$name:1.26.10.2
done
 
echo "Готово!"

2. Обновите конфигурацию агента

Поднимите тег у образов серверов в файле конфигурации агента:

sudo sed -i -E 's#(nexus\.primo-rpa\.ru:8000/primo-rpa/ai-server-(nlp|idp-cpu|idp-gpu|rag-gpu|ft|sdc|ollama|llama-cpp-python)):1\.26\.10\.[01]"#\1:1.26.10.2"#' /app/Primo.AI/Agent/appsettings.ProdLinux.json

Проверьте результат командой grep '"ImageName"' /app/Primo.AI/Agent/appsettings.ProdLinux.json: у образа ai-server-langflow-backend остаётся тег 1.26.10.1, у остальных образов ai-server-* — 1.26.10.2.

3. Перезапустите агента

sudo systemctl restart Primo.AI.Agent

После обновления

ℹ️

Документы, загруженные в базу знаний RAG до обновления, остаются разобранными по-старому: заголовки, за которыми сразу шёл другой заголовок, и, в документах Word, пункты, оформленные стилем заголовка, могли в базу знаний не попасть. Чтобы исправление разбора подействовало на такие документы, загрузите их в базу знаний заново.

Что дальше

После завершения обновления выполните проверку работоспособности системы.

Last updated on
Проверка после обновленияОбновление 1.26.10.0 → 1.26.10.2