Initial commit: Add Ollama Proxy project files

.dockerignore

@@ -0,0 +1,20 @@
+__pycache__
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+.Python
+env
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+.tox
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.log
+.pytest_cache
+.env
+.venv
+.DS_Store 

.env.example

@@ -0,0 +1,5 @@
+OLLAMA_URL=http://your-ollama-server:11434
+WAKE_URL=http://your-wake-server:9090/wol?mac=XX:XX:XX:XX:XX:XX
+TIMEOUT_SECONDS=1
+PORT=11434
+MODEL_TIMEOUT_SECONDS=30  # 模型推理请求的超时时间（秒） 

.github/workflows/docker-publish.yml

@@ -0,0 +1,50 @@
+name: Docker Image CI
+
+on:
+  push:
+    branches: [ "main" ]
+    tags: [ 'v*.*.*' ]
+  pull_request:
+    branches: [ "main" ]
+
+env:
+  REGISTRY: docker.io
+  IMAGE_NAME: yshtcn/ollama-proxy
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    permissions:
+      contents: read
+      packages: write
+
+    steps:
+      - name: Checkout repository
+        uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Log into registry
+        uses: docker/login-action@v2
+        with:
+          registry: ${{ env.REGISTRY }}
+          username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
+          password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
+
+      - name: Extract Docker metadata
+        id: meta
+        uses: docker/metadata-action@v4
+        with:
+          images: ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}
+          tags: |
+            type=ref,event=branch
+            type=ref,event=pr
+            type=semver,pattern={{version}}
+            type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
+            type=sha
+
+      - name: Build and push Docker image
+        uses: docker/build-push-action@v4
+        with:
+          context: .
+          push: true
+          tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
+          labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}

.gitignore

@@ -0,0 +1,37 @@
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+
+# Virtual Environment
+venv/
+ENV/
+env/
+.env
+
+# IDE
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+*.swo
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db

Dockerfile

@@ -0,0 +1,23 @@
+FROM python:3.9-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# 设置 Python 环境
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
+
+# 添加新的环境变量默认值
+ENV WAKE_INTERVAL=10
+
+# 安装依赖
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 复制应用代码
+COPY ollama_proxy.py .
+
+# 暴露端口
+EXPOSE 11434
+
+# 启动应用
+CMD ["python", "ollama_proxy.py"] 

LICENSE

@@ -0,0 +1,21 @@
+MIT License
+
+Copyright (c) 2024 yshtcn
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
+to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
+copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
+furnished to do so, subject to the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
+LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.

README.md

@@ -0,0 +1,146 @@
+# Ollama Proxy
+
+## 项目背景
+
+随着大语言模型的普及，越来越多的个人用户选择在本地部署 Ollama 服务来使用 AI 模型。然而，这带来了一个普遍的问题：
+
+- Ollama 通常需要部署在高性能台式机上（配备强大的GPU）
+- 24小时开机运行会导致较高的电费支出
+- 设置电脑定时睡眠可以节省电力，但会导致 Ollama 服务不可用
+- 用户需要手动唤醒电脑才能继续使用服务
+
+Ollama Proxy 正是为解决这个问题而设计：它允许用户在保持节能的同时，仍然可以随时便捷地使用 Ollama 服务。项目采用了两个关键策略来提升用户体验：
+
+1. **智能唤醒机制**：通过请求管理，在需要时自动唤醒服务器，在空闲时允许系统进入睡眠状态，实现了服务可用性和节能环保的平衡。
+
+2. **模型信息缓存**：即使在服务器处于睡眠状态时，也能立即响应模型列表查询请求。这意味着：
+   - 用户可以随时查看可用的模型列表
+   - 客户端应用无需等待服务器唤醒即可获取基本信息
+   - 提供更流畅的用户体验，减少等待时间
+
+通过这种设计，Ollama Proxy 不仅解决了节能问题，还确保了服务响应的及时性，为用户提供了一个既环保又高效的解决方案。
+
+Ollama Proxy 是一个为 Ollama 服务设计的智能代理服务器，它提供了以下主要功能：
+
+1. 自动唤醒功能
+2. 请求转发
+3. 模型列表缓存
+4. 健康检查
+5. 超时控制
+
+## 主要特性
+
+### 1. 自动唤醒功能
+- 定期发送唤醒请求，防止 Ollama 服务进入休眠状态
+- 可配置唤醒间隔时间
+- 在请求超时时自动触发唤醒
+
+### 2. 智能请求转发
+- 支持所有 Ollama API 端点的请求转发
+- 动态超时控制：对不同类型的请求使用不同的超时时间
+  - 普通请求：可配置的短超时时间
+  - 模型推理请求：较长的超时时间（默认30秒）
+
+### 3. 模型列表缓存
+- 缓存 `/api/tags` 接口返回的模型列表
+- 缓存有效期为30分钟
+- 当主服务不可用时返回缓存数据
+
+### 4. 健康检查
+- 提供 `/health` 端点进行健康状态检查
+- Docker 容器集成了健康检查配置
+
+## 配置参数
+
+支持通过环境变量或命令行参数进行配置：
+
+| 参数 | 环境变量 | 说明 | 默认值 |
+|------|----------|------|--------|
+| `--ollama-url` | `OLLAMA_URL` | Ollama服务器URL | http://localhost:11434 |
+| `--wake-url` | `WAKE_URL` | 唤醒服务器URL | http://localhost:11434/api/generate |
+| `--timeout` | `TIMEOUT_SECONDS` | 简单请求超时时间(秒) | 10 |
+| `--model-timeout` | `MODEL_TIMEOUT_SECONDS` | 模型推理请求超时时间(秒) | 30 |
+| `--port` | `PORT` | 代理服务器端口 | 11434 |
+| `--wake-interval` | `WAKE_INTERVAL` | 唤醒间隔时间(分钟) | 10 |
+
+## 部署方式
+
+### 使用 Docker Compose（推荐）
+
+1. 创建 `.env` 文件（可选）并配置环境变量
+2. 使用以下命令启动服务：
+```bash
+docker-compose up -d
+```
+
+### 使用 Docker
+
+```bash
+docker run -d \
+  -p 11434:11434 \
+  -e OLLAMA_URL=http://localhost:11434 \
+  -e WAKE_URL=http://localhost:11434/api/generate \
+  -e TIMEOUT_SECONDS=10 \
+  -e PORT=11434 \
+  yshtcn/ollama-proxy:latest
+```
+
+### 手动部署
+
+1. 安装依赖：
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+2. 运行服务：
+```bash
+python ollama_proxy.py \
+  --ollama-url http://localhost:11434 \
+  --wake-url http://localhost:11434/api/generate \
+  --timeout 10 \
+  --port 11434
+```
+
+## 构建 Docker 镜像
+
+项目提供了 PowerShell 脚本 `ollama_proxy_docker_builder.ps1` 用于自动构建和推送 Docker 镜像：
+
+1. 以管理员权限运行脚本
+2. 脚本会自动：
+   - 检查 Docker 环境
+   - 构建镜像并添加版本标签
+   - 推送镜像到 Docker Hub
+   - 更新 latest 标签
+
+## 依赖项
+
+- Python 3.9+
+- FastAPI
+- Uvicorn
+- HTTPX
+
+## 注意事项
+
+1. 确保 Ollama 服务正在运行且可访问
+2. 配置正确的 OLLAMA_URL 和 WAKE_URL
+3. 根据网络环境调整超时时间
+4. Docker 部署时注意端口映射和网络配置
+5. 可以搭配 [WolGoWeb](https://github.com/xiaoxinpro/WolGoWeb) 项目使用，实现远程唤醒功能：
+   - WolGoWeb 提供了网络唤醒（WOL）功能
+   - 可以通过 HTTP API 远程唤醒目标主机
+   - 支持多种部署方式（Docker、直接部署等）
+   - 配置 WAKE_URL 为 WolGoWeb 的唤醒接口，即可实现远程唤醒 Ollama 服务器
+
+## 健康检查
+
+服务提供了 `/health` 端点，返回格式如下：
+```json
+{
+    "status": "healthy"
+}
+```
+
+Docker 容器配置了自动健康检查：
+- 检查间隔：30秒
+- 超时时间：10秒
+- 重试次数：3次

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,19 @@
+version: '3'
+services:
+  ollama-proxy:
+    build: .
+    container_name: ollama-proxy
+    ports:
+      - "11434:11434"
+    environment:
+      - OLLAMA_URL=${OLLAMA_URL:-http://localhost:11434}
+      - WAKE_URL=${WAKE_URL:-http://localhost:11434/api/generate}
+      - TIMEOUT_SECONDS=${TIMEOUT_SECONDS:-10}
+      - PORT=${PORT:-11434}
+      - WAKE_INTERVAL=${WAKE_INTERVAL:-10}
+    restart: unless-stopped
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:11434/health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3 

ollama_proxy.py

@@ -0,0 +1,231 @@
+from fastapi import FastAPI, Request, Response, HTTPException
+from fastapi.responses import JSONResponse
+import httpx
+import asyncio
+import logging
+import os
+import argparse
+import sys
+from datetime import datetime, timedelta
+
+# 配置日志
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 解析命令行参数
+parser = argparse.ArgumentParser(description='Ollama代理服务器')
+parser.add_argument('--ollama-url', help='Ollama服务器URL')
+parser.add_argument('--wake-url', help='唤醒服务器URL')
+parser.add_argument('--timeout', type=int, help='简单请求的超时时间(秒)')
+parser.add_argument('--model-timeout', type=int, help='模型推理请求的超时时间(秒)')
+parser.add_argument('--port', type=int, help='代理服务器端口')
+parser.add_argument('--wake-interval', type=int, default=10, help='唤醒间隔时间(分钟)')
+
+args = parser.parse_args()
+
+# 配置常量，优先使用环境变量，其次使用命令行参数
+OLLAMA_URL = os.getenv('OLLAMA_URL') or args.ollama_url
+WAKE_URL = os.getenv('WAKE_URL') or args.wake_url
+TIMEOUT_SECONDS = os.getenv('TIMEOUT_SECONDS') or args.timeout
+MODEL_TIMEOUT_SECONDS = int(os.getenv('MODEL_TIMEOUT_SECONDS') or args.model_timeout or 30)  # 默认30秒
+PORT = os.getenv('PORT') or args.port
+WAKE_INTERVAL = int(os.getenv('WAKE_INTERVAL') or args.wake_interval)
+
+# 检查必要参数
+missing_params = []
+if not OLLAMA_URL:
+    missing_params.append("OLLAMA_URL")
+if not WAKE_URL:
+    missing_params.append("WAKE_URL")
+if not TIMEOUT_SECONDS:
+    missing_params.append("TIMEOUT_SECONDS")
+if not PORT:
+    missing_params.append("PORT")
+
+if missing_params:
+    logger.error(f"缺少必要参数: {', '.join(missing_params)}")
+    logger.error("请通过环境变量或命令行参数指定这些值")
+    sys.exit(1)
+
+# 确保数值类型正确
+try:
+    TIMEOUT_SECONDS = int(TIMEOUT_SECONDS)
+    PORT = int(PORT)
+except ValueError as e:
+    logger.error("TIMEOUT_SECONDS 和 PORT 必须是整数")
+    sys.exit(1)
+
+# 添加上次唤醒时间的全局变量
+last_wake_time = None
+
+# 添加缓存相关的变量
+models_cache = None
+models_cache_time = None
+CACHE_DURATION = timedelta(minutes=30)  # 缓存有效期30分钟
+
+async def should_wake():
+    """检查是否需要发送唤醒请求"""
+    global last_wake_time
+    if last_wake_time is None:
+        return True
+    return datetime.now() - last_wake_time > timedelta(minutes=WAKE_INTERVAL)
+
+async def wake_ollama():
+    """唤醒 Ollama 服务器"""
+    global last_wake_time
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient() as client:
+            await client.get(WAKE_URL)
+            last_wake_time = datetime.now()
+            logger.info(f"已发送唤醒请求，更新唤醒时间: {last_wake_time}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"唤醒请求失败: {str(e)}")
+
+async def get_models_from_cache():
+    """从缓存获取模型列表"""
+    global models_cache, models_cache_time
+    if models_cache is None or models_cache_time is None:
+        return None
+    if datetime.now() - models_cache_time > CACHE_DURATION:
+        return None
+    return models_cache
+
+async def update_models_cache(data):
+    """更新模型列表缓存"""
+    global models_cache, models_cache_time
+    models_cache = data
+    models_cache_time = datetime.now()
+    logger.info("模型列表缓存已更新")
+
+# 输出当前配置
+logger.info(f"使用配置:")
+logger.info(f"OLLAMA_URL: {OLLAMA_URL}")
+logger.info(f"WAKE_URL: {WAKE_URL}")
+logger.info(f"TIMEOUT_SECONDS: {TIMEOUT_SECONDS}")
+logger.info(f"MODEL_TIMEOUT_SECONDS: {MODEL_TIMEOUT_SECONDS}")
+logger.info(f"PORT: {PORT}")
+logger.info(f"WAKE_INTERVAL: {WAKE_INTERVAL} minutes")
+
+app = FastAPI()
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    logger.info("收到健康检查请求")
+    return {"status": "healthy"}
+
+@app.get("/api/tags")
+async def list_models():
+    try:
+        # 首先尝试从缓存获取
+        cached_models = await get_models_from_cache()
+        
+        async with httpx.AsyncClient() as client:
+            response = await client.get(
+                f"{OLLAMA_URL}/api/tags",
+                timeout=TIMEOUT_SECONDS  # 使用较短的超时时间
+            )
+            # 更新缓存并返回最新数据
+            await update_models_cache(response.json())
+            return response.json()
+            
+    except (httpx.TimeoutException, httpx.ConnectError) as e:
+        # 发生超时或连接错误时，触发唤醒
+        logger.warning(f"获取标签列表失败，正在唤醒服务器: {str(e)}")
+        asyncio.create_task(wake_ollama())
+        
+        # 如果有缓存，返回缓存数据
+        if cached_models is not None:
+            logger.info("返回缓存的标签列表")
+            return JSONResponse(content=cached_models)
+            
+        # 如果没有缓存，返回503
+        return JSONResponse(
+            status_code=503,
+            content={"message": "服务器正在唤醒中，请稍后重试"}
+        )
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取标签列表时发生未知错误: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+@app.api_route("/{path:path}", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE"])
+async def proxy(request: Request, path: str):
+    # 避免代理 /health 请求
+    if path == "health":
+        return await health_check()
+    
+    # 其他请求的处理逻辑
+    if await should_wake():
+        logger.info("距离上次唤醒已超过设定时间，发送预防性唤醒请求")
+        await wake_ollama()
+    
+    async with httpx.AsyncClient() as client:
+        try:
+            target_url = f"{OLLAMA_URL}/{path}"
+            body = await request.body()
+            headers = dict(request.headers)
+            headers.pop('host', None)
+            headers.pop('connection', None)
+            
+            # 根据请求类型选择不同的超时时间
+            timeout = TIMEOUT_SECONDS if path == "api/tags" else MODEL_TIMEOUT_SECONDS
+            
+            response = await client.request(
+                method=request.method,
+                url=target_url,
+                content=body,
+                headers=headers,
+                timeout=timeout,  # 使用动态超时时间
+                follow_redirects=True
+            )
+            
+            # 如果是标签列表请求且成功，更新缓存
+            if path == "api/tags" and request.method == "GET" and response.status_code == 200:
+                await update_models_cache(response.json())
+            
+            return Response(
+                content=response.content,
+                status_code=response.status_code,
+                headers=dict(response.headers)
+            )
+            
+        except httpx.TimeoutException:
+            logger.warning("Ollama服务器超时，发送唤醒请求")
+            # 如果是标签列表请求，尝试返回缓存
+            if path == "api/tags" and request.method == "GET":
+                cached_models = await get_models_from_cache()
+                if cached_models is not None:
+                    logger.info("返回缓存的标签列表")
+                    return JSONResponse(content=cached_models)
+            
+            # 直接异步发送唤醒请求，不等待结果
+            asyncio.create_task(wake_ollama())
+            return JSONResponse(
+                status_code=503,
+                content={"message": "服务器正在唤醒中，请稍后重试"}
+            )
+        
+        except httpx.RequestError as e:
+            logger.error(f"请求错误: {str(e)}")
+            # 如果是标签列表请求，尝试返回缓存
+            if path == "api/tags" and request.method == "GET":
+                cached_models = await get_models_from_cache()
+                if cached_models is not None:
+                    logger.info("返回缓存的标签列表")
+                    return JSONResponse(content=cached_models)
+                    
+            return JSONResponse(
+                status_code=502,
+                content={"message": f"无法连接到Ollama服务器: {str(e)}"}
+            )
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"代理请求失败: {str(e)}")
+            return JSONResponse(
+                status_code=500,
+                content={"message": f"代理请求失败: {str(e)}"}
+            )
+
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=PORT) 

ollama_proxy_docker_builder.ps1

@@ -0,0 +1,107 @@
+# Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
+
+# 检查是否以管理员权限运行
+if (-NOT ([Security.Principal.WindowsPrincipal][Security.Principal.WindowsIdentity]::GetCurrent()).IsInRole([Security.Principal.WindowsBuiltInRole] "Administrator")) {
+    # 请求管理员权限
+    Start-Process powershell -ArgumentList "-NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File `"$PSCommandPath`"" -Verb RunAs
+    exit
+}
+
+# 检查 Docker 是否已安装并可用
+$dockerPath = Get-Command docker -ErrorAction SilentlyContinue
+if (-not $dockerPath) {
+    Write-Host "未找到 Docker 命令。请检查：" -ForegroundColor Red
+    Write-Host "1. Docker Desktop 是否已安装" -ForegroundColor Yellow
+    Write-Host "2. Docker Desktop 是否正在运行" -ForegroundColor Yellow
+    Write-Host "3. 环境变量是否正确设置" -ForegroundColor Yellow
+    Write-Host "`n典型的 Docker 安装路径为：C:\Program Files\Docker\Docker\resources\bin" -ForegroundColor Yellow
+    Write-Host "您可能需要将此路径添加到系统的 PATH 环境变量中" -ForegroundColor Yellow
+    
+    $response = Read-Host "是否要打开系统环境变量设置？(Y/N)"
+    if ($response -eq 'Y' -or $response -eq 'y') {
+        Start-Process "SystemPropertiesAdvanced.exe"
+    }
+    exit
+}
+
+# 检查 Docker 服务是否运行
+try {
+    $dockerVersion = docker version
+    if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
+        throw "Docker 服务未运行"
+    }
+} catch {
+    Write-Host "Docker 服务似乎没有正常运行。请检查：" -ForegroundColor Red
+    Write-Host "1. Docker Desktop 是否已启动" -ForegroundColor Yellow
+    Write-Host "2. 等待 Docker Desktop 完全启动" -ForegroundColor Yellow
+    exit
+}
+
+# 切换到脚本所在目录
+Set-Location $PSScriptRoot
+Write-Host "当前目录已切换为脚本所在目录: $PSScriptRoot"
+
+# 获取当前日期和时间
+$dateTime = Get-Date -Format "yyyyMMdd"
+Write-Host "当前日期: $dateTime"
+
+# 提示输入并获取版本号最后一位
+$revision = Read-Host -Prompt "请输入版本号 ($dateTime,如果没有次数，请直接回车)"
+Write-Host "输入的版本号: $revision"
+
+# 构造版本号
+if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($revision)) {
+    $version = "$dateTime"
+} else {
+    $version = "$dateTime" + "_$revision"
+}
+Write-Host "完整的版本号: $version"
+
+# 构建带完整版本号标签的 Docker 镜像
+Write-Host "正在构建 Docker 镜像..."
+$tempFileBuild = [System.IO.Path]::GetTempFileName()
+docker build -t yshtcn/ollama-proxy:$version . 2> $tempFileBuild
+
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
+    Write-Host "Docker 镜像构建失败" -ForegroundColor Red
+    Write-Host (Get-Content $tempFileBuild) -ForegroundColor Red
+    Remove-Item $tempFileBuild
+    exit
+}
+Write-Host "Docker 镜像构建成功"
+Remove-Item $tempFileBuild
+
+# 推送带完整版本号标签的 Docker 镜像到 Docker Hub
+Write-Host "正在推送 Docker 镜像到 Docker Hub..."
+$tempFilePush = [System.IO.Path]::GetTempFileName()
+docker push yshtcn/ollama-proxy:$version 2> $tempFilePush
+
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
+    Write-Host "Docker 镜像推送失败" -ForegroundColor Red
+    Write-Host (Get-Content $tempFilePush) -ForegroundColor Red
+    Remove-Item $tempFilePush
+    exit
+}
+Write-Host "Docker 镜像推送成功"
+Remove-Item $tempFilePush
+
+# 为镜像打上 'latest' 标签并推送
+Write-Host "正在为镜像打上 'latest' 标签并推送..."
+$tempFilePushLatest = [System.IO.Path]::GetTempFileName()
+docker tag yshtcn/ollama-proxy:$version yshtcn/ollama-proxy:latest
+docker push yshtcn/ollama-proxy:latest 2> $tempFilePushLatest
+
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
+    Write-Host "Docker 镜像 'latest' 标签推送失败" -ForegroundColor Red
+    Write-Host (Get-Content $tempFilePushLatest) -ForegroundColor Red
+    Remove-Item $tempFilePushLatest
+    exit
+}
+Write-Host "Docker 镜像 'latest' 标签推送成功"
+Remove-Item $tempFilePushLatest
+
+Write-Host "Docker 镜像构建和推送全部完成" 
+
+# 等待用户确认后再关闭
+Write-Host "`n按回车键退出..." -ForegroundColor Green
+$null = Read-Host 

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+fastapi
+uvicorn
+httpx