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# 药店单品销售预测系统 - 安装配置指南
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## 1. 系统要求
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### 1.1 硬件要求
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- **CPU**: 至少双核处理器，推荐四核或更高
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- **内存**: 至少4GB RAM，推荐8GB或更高
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- **存储**: 至少10GB可用空间
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- **GPU**: 可选，推荐NVIDIA GPU以加速模型训练
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### 1.2 软件要求
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- **操作系统**:
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- Windows 10/11
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- Linux (Ubuntu 18.04+, CentOS 7+)
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- macOS 10.15+
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- **Python**: 3.8+
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- **CUDA**: 11.8+ (如使用GPU加速)
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## 2. 安装步骤
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### 2.1 安装Python环境
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确保您的系统已安装Python 3.8或更高版本。您可以从[Python官网](https://www.python.org/downloads/)下载并安装。
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验证Python安装:
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```bash
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python --version
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```
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### 2.2 下载项目代码
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您可以通过以下方式获取项目代码：
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```bash
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# 通过git克隆仓库
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git clone <项目仓库URL>
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# 或直接下载项目ZIP包并解压
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```
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### 2.3 使用自动安装脚本
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项目提供了自动安装脚本，可以帮助您快速安装依赖项。
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#### Windows系统
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在项目根目录下，运行：
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```
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run_install.bat
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```
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此脚本会检测是否有GPU，并安装相应版本的依赖。
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#### Linux/macOS系统
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在项目根目录下，运行：
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```bash
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chmod +x install_dependencies.sh
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./install_dependencies.sh
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```
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### 2.4 手动安装依赖
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如果自动安装脚本不适用于您的环境，您也可以手动安装依赖：
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#### CPU版本
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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#### GPU版本 (CUDA 12.1)
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```bash
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pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5
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pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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```
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#### GPU版本 (CUDA 11.8)
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```bash
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pip install numpy==2.3.0 pandas==2.3.0 matplotlib==3.10.3 scikit-learn==1.7.0 tqdm==4.67.1 openpyxl==3.1.5
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pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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```
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## 3. 安装API服务依赖
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如果您需要使用API服务，需要安装额外的依赖：
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### Windows系统
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```
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install_api_dependencies.bat
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```
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### Linux/macOS系统
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```bash
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chmod +x install_api_dependencies.sh
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./install_api_dependencies.sh
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```
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### 手动安装API依赖
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您也可以手动安装API服务所需的依赖：
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```bash
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pip install flask==3.1.1 flask-cors==6.0.0 flasgger==0.9.7.1
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```
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## 4. 验证安装
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安装完成后，您可以运行以下命令验证环境是否正确配置：
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```bash
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# 检查GPU支持状态
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python check_gpu.py
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# 测试API服务
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python api_test.py
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## 5. 配置说明
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### 5.1 模型配置
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模型配置可以在运行时通过参数指定，或者在`pharmacy_predictor.py`文件中修改默认值：
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```python
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look_back = 14 # 使用过去14天数据
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T = 7 # 预测未来7天销量
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epochs = 50 # 训练轮次
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batch_size = 32 # 批大小
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### 5.2 API服务配置
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API服务配置可以在启动时通过命令行参数指定：
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```bash
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# 指定主机和端口
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python api.py --host 127.0.0.1 --port 8080
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# 禁用Swagger UI
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python api.py --swagger false
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# 禁用调试模式
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python api.py --debug false
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## 6. 常见问题解决
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### 6.1 依赖安装失败
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- 确保您的pip已更新到最新版本：`pip install --upgrade pip`
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- 对于某些依赖项，可能需要先安装系统级开发库
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- 如果您在公司网络环境中，可能需要配置代理或使用国内镜像源
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### 6.2 GPU不可用
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- 确保已正确安装NVIDIA驱动和CUDA
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- 确保安装了与CUDA版本兼容的PyTorch版本
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- 使用`nvidia-smi`命令验证GPU是否被系统正确识别
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### 6.3 API服务启动失败
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- 检查端口是否被占用
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- 确保已安装所有必要的API依赖
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- 检查防火墙设置是否允许该端口的流量
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## 7. 更新与升级
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要更新系统到最新版本，请执行以下步骤：
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1. 备份您的数据和自定义配置
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2. 获取最新代码
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3. 重新运行安装脚本更新依赖
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```bash
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# Windows
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run_install.bat
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# Linux/macOS
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./install_dependencies.sh
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