華為云 Flexus 部署 coze-studio
一、前置
主機和程序：云主機（Flexus L + ubuntu）+ coze-studio
部署方式：docker（提前裝好的）
字節跳動開源AI智能體開發平臺Coze，具備極低的硬件門檻——2核CPU加4GB內存即可運行
相關 參考案例 ：華為云空間+ MaaS +coze，有較為詳細的環境和依賴包安裝說明
二、效果
部署成功后，新建Agent頁面如圖，紅框顯示是配置好的模型
區別與聯系：
- flexus是私有的云服務器，與開發者空間類似，但使用更自主（有采購成本，開發者空間有free時間可以用）
- coze-studio搭建Agent / 應用需要MaaS服務，可以自行接入官方的推理引擎（比如deepseek、火山引擎的豆包）；也可以連接MasS平臺（比如華為云ModelArts Studio，阿里百煉），使用統一的模型接入服務，區別就是各家的推理效果不同（我用著效果和成本差別當下沒那么明顯）
三、過程問題
- flexus直接git clone有限制，有個coze鏡像源就好了，或者云上直接有加速：最后是本地git clone再傳到flexus的，因為當時開的云上虛擬網絡帶寬不高，上傳文件耗時比較久
- docker運行coze-studio大概要用2.5G 的內存，先查看設備配置是否滿足
- 啟動docker 前，配置好模型文件（…/bakend/conf/model/xxxx.yaml），啟動后再改是不生效的，更改模型配置需重啟，命令
docker compose --profile '*' restart coze-server
- Flexus安全組的入方向規則與coze-studio 端口一致
- 更改模型配置（增刪/重命名 …/bakend/conf/model/xxxx.yaml）后，重啟coze-server后原應用也不會顯示新的模型，新建 應用 /agent 會顯示更改后的模型
