# 药店单品销售预测系统 - 安装配置指南

## 1. 系统要求

### 1.1 硬件要求

- **CPU**: 至少双核处理器，推荐四核或更高
- **内存**: 至少4GB RAM，推荐8GB或更高
- **存储**: 至少10GB可用空间
- **GPU**: 可选，推荐NVIDIA GPU以加速模型训练

### 1.2 软件要求

- **操作系统**:
  - Windows 10/11
  - Linux (Ubuntu 18.04+, CentOS 7+)
  - macOS 10.15+
- **Python**: 3.8+
- **CUDA**: 11.8+ (如使用GPU加速)

## 2. 安装步骤

### 2.1 安装Python环境

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。

验证Python安装:
```bash
python --version
```

### 2.2 下载项目代码

您可以通过以下方式获取项目代码：

```bash
# 通过git克隆仓库
git clone <项目仓库URL>

# 或直接下载项目ZIP包并解压
```

### 2.3 使用自动安装脚本

项目提供了自动安装脚本，可以帮助您快速安装依赖项。

#### Windows系统

在项目根目录下，运行：

```
run_install.bat
```

此脚本会检测是否有GPU，并安装相应版本的依赖。

#### Linux/macOS系统

在项目根目录下，运行：

```bash
chmod +x install_dependencies.sh
./install_dependencies.sh
```

### 2.4 手动安装依赖

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：

#### CPU版本

```bash
pip install -r requirements.txt
```

#### GPU版本 (CUDA 12.1)

```bash
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
pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```

#### GPU版本 (CUDA 11.8)

```bash
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
pip install torch==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```

## 3. 安装API服务依赖

如果您需要使用API服务，需要安装额外的依赖：

### Windows系统

```
install_api_dependencies.bat
```

### Linux/macOS系统

```bash
chmod +x install_api_dependencies.sh
./install_api_dependencies.sh
```

### 手动安装API依赖

您也可以手动安装API服务所需的依赖：

```bash
pip install flask==3.1.1 flask-cors==6.0.0 flasgger==0.9.7.1
```

## 4. 验证安装

安装完成后，您可以运行以下命令验证环境是否正确配置：

```bash
# 检查GPU支持状态
python check_gpu.py

# 测试API服务
python api_test.py
```

## 5. 配置说明

### 5.1 模型配置

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：

```python
look_back = 14    # 使用过去14天数据
T = 7             # 预测未来7天销量
epochs = 50       # 训练轮次
batch_size = 32   # 批大小
```

### 5.2 API服务配置

API服务配置可以在启动时通过命令行参数指定：

```bash
# 指定主机和端口
python api.py --host 127.0.0.1 --port 8080

# 禁用Swagger UI
python api.py --swagger false

# 禁用调试模式
python api.py --debug false
```

## 6. 常见问题解决

### 6.1 依赖安装失败

- 确保您的pip已更新到最新版本：`pip install --upgrade pip`
- 对于某些依赖项，可能需要先安装系统级开发库
- 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

### 6.2 GPU不可用

- 确保已正确安装NVIDIA驱动和CUDA
- 确保安装了与CUDA版本兼容的PyTorch版本
- 使用`nvidia-smi`命令验证GPU是否被系统正确识别

### 6.3 API服务启动失败

- 检查端口是否被占用
- 确保已安装所有必要的API依赖
- 检查防火墙设置是否允许该端口的流量

## 7. 更新与升级

要更新系统到最新版本，请执行以下步骤：

1. 备份您的数据和自定义配置
2. 获取最新代码
3. 重新运行安装脚本更新依赖

```bash
# Windows
run_install.bat

# Linux/macOS
./install_dependencies.sh
```