REST API 服务

#进入docker目录下
cd docker

● 精简包：简化体量过大的 nvidia相关等依赖，对镜像实现轻量化，使本地部署更加轻量快速。
url: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/memtensor/memos-base:v1.0
url: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/memtensor/memos-base-arm:v1.0

● 全量包：将 MemOS 全部依赖包打为镜像，可体验完整功能，通过配置 Dockerfile可直接构建启动。
url: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/memtensor/memos-full-base:v1.0.0
url: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/memtensor/memos-full-base-arm:v1.0.0

# 当前示例使用精简包 url
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/memtensor/memos-base-arm:v1.0

WORKDIR /app

ENV HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

ENV PYTHONPATH=/app/src

COPY src/ ./src/

EXPOSE 8000

CMD ["uvicorn", "memos.api.server_api:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]

# 在docker目录下
docker compose up

# 当前文件夹下进入docker文件夹
cd docker

pip install --upgrade pip && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 使用阿里云源安装依赖
pip install --upgrade pip && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# command not found: pip  使用pip3

# 首次运行需要build
docker compose up --build
# 再次运行则不需要
docker compose up

# 请求参数
{
  "user_id": "8736b16e-1d20-4163-980b-a5063c3facdc",
  "mem_cube_id": "b32d0977-435d-4828-a86f-4f47f8b55bca",
  "async_mode": "async",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "我喜欢草莓"
    }
  ]
}
# 响应
{
    "code": 200,
    "message": "Memory created successfully",
    "data": null
}

# 请求参数
{
  "query": "我喜欢什么",
  "user_id": "8736b16e-1d20-4163-980b-a5063c3facdc",
  "mem_cube_id": "b32d0977-435d-4828-a86f-4f47f8b55bca"
}
# 响应
{
    "code": 200,
    "message": "Search completed successfully",
    "data": {
        "text_mem": [
          {
            "cube_id": "7231eda8-6c57-4f6e-97ce-98b699eebb98",
            "memories": [
              {
                  "id": "2f40be8f-736c-4a5f-aada-9489037769e0",
                  "memory": "[user观点]用户喜欢草莓。",
                  "metadata": {
                      "user_id": "de8215e3-3beb-4afc-9b64-ae594d62f1ea",
                      "session_id": "root_session",
                      "status": "activated",
                      "type": "fact",
                      "key": "用户对草莓的喜好",
                      "confidence": 0.99,
                      "source": null,
                      "tags": [
                          "喜好",
                          "草莓"
                      ],
                      "visibility": null,
                      "updated_at": "2025-09-18T08:23:44.625479000+00:00",
                      "memory_type": "UserMemory",
                      "sources": [],
                      "embedding": [],
                      "created_at": "2025-09-18T08:23:44.625511000+00:00",
                      "usage": [
                          "{
                            "time": "2025-09-18T08:24:17.759748", 
                            "info": {
                              "user_id": "de8215e3-3beb-4afc-9b64-ae594d62f1ea",
                              "session_id": "root_session"
                            }
                          }"
                      ],
                      "background": "用户表达了对草莓的喜好，显示出他们在饮食偏好上的倾向。",
                      "relativity": 0.6349761312470591,
                      "vector_sync": "success",
                      "ref_id": "[2f40be8f]",
                      "id": "2f40be8f-736c-4a5f-aada-9489037769e0",
                      "memory": "[user观点]用户喜欢草莓。"
                  },
                  "ref_id": "[2f40be8f]"
              },
              ...
            }
          }
        ],
        "act_mem": [],
        "para_mem": []
    }
}



# 响应失败，原因排查
# src/memos/api/config.py
# 检查get_neo4j_community_config方法中配置的"neo4j_vec_db"和"EMBEDDING_DIMENSION"

# pip install --upgrade pip && pip install --no-cache-dir -r ./docker/requirements.txt
# 使用阿里云源安装依赖
pip install --no-cache-dir -r ./docker/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

#  目前可能需要手动安装的包 这两个包需要找资源
# neo4j.5.26.4.tar   qdrant.v1.15.3.tar
docker load -i neo4j.5.26.4.tar
docker load -i qdrant.v1.15.3.tar
# 查看是否安装成功
docker images
# 查看是否跑起来了
docker ps -a

#  若启动时出现ModuleNotFoundError: No module named 'memos'，是因为路径匹配有问题，请执行
export PYTHONPATH=/you-file-absolute-path/MemOS/src

# 根目录
 uvicorn memos.api.server_api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

#要开始使用，您需要在“PATH”中找到Poetry的bin目录（/Users/jinyunyuan/.local/bin）`环境变量
# 现代 macOS 系统默认的 Shell 是 zsh。你可以通过以下命令确认
1. 确定你使用的 Shell

echo $SHELL
# 如果输出是 /bin/zsh 或 /usr/bin/env zsh，那么你就是 zsh。
# (如果你的系统版本较老，可能还在使用 bash，输出会是 /bin/bash)
2. 打开对应的 Shell 配置文件
# 如果使用的是 zsh (绝大多数情况)：
# 使用 nano 编辑器（推荐新手）
nano ~/.zshrc

# 或者使用 vim 编辑器
# vim ~/.zshrc
# 如果使用的是 bash：
nano ~/.bash_profile
# 或者
nano ~/.bashrc

3. 添加 PATH 环境变量

# 在打开的文件的最末尾，新起一行，粘贴安装提示给你的那行命令：
export PATH="/you-path/.local/bin:$PATH"

4. 保存并退出编辑器

# 如果你用的是 nano：
# 按 Ctrl + O 来写入（保存），按 Enter 确认文件名。
# 然后按 Ctrl + X 退出编辑器。

# 如果你用的是 vim：
# 按 i 进入插入模式，粘贴代码后，按 ESC 键退出插入模式。
# 输入 :wq，然后按 Enter 来保存并退出。

5. 使配置立刻生效
# 刚刚修改的配置文件不会自动在当前已打开的终端窗口生效，你需要运行以下命令之一来重新加载它：

# 对于 zsh：
source ~/.zshrc

# 对于 bash：
source ~/.bash_profile

6. 验证安装是否成功
# 现在，你可以执行提示中的测试命令来检查一切是否就绪：
poetry --version
# 成功后将显示版本号 Poetry (version 2.2.0)

make install

uvicorn memos.api.product_api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload