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import PkgListV3 from "/components/PkgListV3";

通过 Docker 快速体验

本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDgpt。

启动 TDgpt

如果已经安装了 Docker，首先拉取最新的 TDengine 容器镜像：

docker pull tdengine/tdengine:latest

或者指定版本的容器镜像：

docker pull tdengine/tdengine:3.3.3.0

然后只需执行下面的命令：

docker run -d -p 6030:6030 -p 6041:6041 -p 6043:6043 -p 6044-6049:6044-6049 -p 6044-6045:6044-6045/udp -p 6060:6060 tdengine/tdengine

注意：TDgpt 服务端使用 6090 TCP 端口。TDgpt 是一个无状态时序数据分析智能体，并不会在本地持久化保存数据，仅根据配置可能在本地生成运行日志。

确定该容器已经启动并且在正常运行。

docker ps

进入该容器并执行 bash

docker exec -it <container name> bash

然后就可以执行相关的 Linux 命令操作和访问 TDengine。

通过云服务快速体验

TDgpt 可以在 TDengine Cloud 上进行快速体验。如果您已经有云服务账号，请在数据库集市里面找到“时序数据预测分析数据集”数据库，点击启用就可以进入这个数据库，然后按照 TDgpt 的 SQL 操作手册来执行语句，比如 select forecast(val, 'algo=tdtsfm_1') from forecast.electricity_demand;。

通过安装包快速体验

环境准备

使用 TDgpt 的高级时序数据分析功能需要在 TDengine 集群中安装部署 AI node（Anode）。Anode 运行在 Linux 平台上，并需要 3.10 或以上版本的 Python 环境支持。

部署 Anode 需要 TDengine 3.3.6.0 及以后版本，请首先确认搭配 Anode 使用的 TDengine 能够支持 Anode。

可以使用以下的命令在 Ubuntu Linux 上安装 Python 3.10 环境

安装 Python

sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 2
sudo update-alternatives --config python3
sudo apt install python3.10-venv
sudo apt install python3.10-dev

安装 PiPy

curl -sS https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3.10

将 ~/.local/bin 路径添加到环境变量中 ~/.bashrc or ~/.bash_profile

export PATH=$PATH:~/.local/bin

至此 Python 环境准备完成，可以进行 taosanode 的安装和部署。

获取安装包

从列表中下载获得 tar.gz 安装包：
进入到安装包所在目录，使用 tar 解压安装包；

请将 <version> 替换为下载的安装包版本

tar -zxvf TDengine-TDgpt-<version>-Linux-x64.tar.gz

解压文件后，进入相应子目录，执行其中的 install.sh 安装脚本：请将 <version> 替换为下载的安装包版本

cd TDengine-TDgpt-<version>
sudo ./install.sh

对于已经安装的 Anode，执行命令 rmtaosanode 即可完成卸载。为了避免影响系统已有的 Python 环境，Anode 使用虚拟环境运行。安装 Anode 会在目录 /var/lib/taos/taosanode/venv/ 中创建默认的 Python 虚拟环境，Anode 运行所需要的库均安装在该目录下。为了避免反复安装虚拟环境带来的开销，卸载命令 rmtaosanode 并不会自动删除该虚拟环境，如果您确认不再需要 Python 的虚拟环境，手动删除该目录即可。

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