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sidebar_position: 3
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description: 部署你的机器人
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# 部署
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import Tabs from "@theme/Tabs";
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import TabItem from "@theme/TabItem";
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在编写完成各类插件后，我们需要长期运行机器人来使得用户能够正常使用。通常，我们会使用云服务器来部署机器人。
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我们在开发插件时，机器人运行的环境称为开发环境；而在部署后，机器人运行的环境称为生产环境。与开发环境不同的是，在生产环境中，开发者通常不能随意地修改/添加/删除代码，开启或停止服务。
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## 部署前准备
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### 项目依赖管理
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由于部署后的机器人运行在生产环境中，因此，为确保机器人能够正常运行，我们需要保证机器人的运行环境与开发环境一致。我们可以通过以下几种方式来进行依赖管理：
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<Tabs groupId="tool">
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<TabItem value="poetry" label="Poetry" default>
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[Poetry](https://python-poetry.org/) 是一个 Python 项目的依赖管理工具。它可以通过声明项目所依赖的库，为你管理（安装/更新）它们。Poetry 提供了一个 `poetry.lock` 文件，以确保可重复安装，并可以构建用于分发的项目。
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Poetry 会在安装依赖时自动生成 `poetry.lock` 文件，在**项目目录**下执行以下命令：
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```bash
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# 初始化 poetry 配置
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poetry init
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# 添加项目依赖，这里以 nonebot2[fastapi] 为例
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poetry add nonebot2[fastapi]
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```
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</TabItem>
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<TabItem value="pdm" label="PDM">
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[PDM](https://pdm.fming.dev/) 是一个现代 Python 项目的依赖管理工具。它采用 [PEP621](https://www.python.org/dev/peps/pep-0621/) 标准，依赖解析快速；同时支持 [PEP582](https://www.python.org/dev/peps/pep-0582/) 和 [virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/)。PDM 提供了一个 `pdm.lock` 文件，以确保可重复安装，并可以构建用于分发的项目。
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PDM 会在安装依赖时自动生成 `pdm.lock` 文件，在**项目目录**下执行以下命令：
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```bash
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# 初始化 pdm 配置
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pdm init
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# 添加项目依赖，这里以 nonebot2[fastapi] 为例
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pdm add nonebot2[fastapi]
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```
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</TabItem>
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<TabItem value="pip" label="pip">
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[pip](https://pip.pypa.io/) 是 Python 包管理工具。他并不是一个依赖管理工具，为了尽可能保证环境的一致性，我们可以使用 `requirements.txt` 文件来声明依赖。
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```bash
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pip freeze > requirements.txt
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```
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</TabItem>
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</Tabs>
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### 安装 Docker
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[Docker](https://www.docker.com/) 是一个应用容器引擎，可以让开发者打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到服务器上。
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我们可以参考 [Docker 官方文档](https://docs.docker.com/get-docker/) 来安装 Docker 。
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在 Linux 上，我们可以使用以下一键脚本来安装 Docker 以及 Docker Compose Plugin：
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```bash
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curl -fsSL https://get.docker.com | sh -s -- --mirror Aliyun
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```
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在 Windows/macOS 上，我们可以使用 [Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/) 来安装 Docker 以及 Docker Compose Plugin。
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### 安装脚手架 Docker 插件
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我们可以使用 [nb-cli-plugin-docker](https://github.com/nonebot/cli-plugin-docker) 来快速部署机器人。
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插件可以帮助我们生成配置文件并构建 Docker 镜像，以及启动/停止/重启机器人。使用以下命令安装脚手架 Docker 插件：
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```bash
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nb self install nb-cli-plugin-docker
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```
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## Docker 部署
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### 快速部署
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使用脚手架命令即可一键生成配置并部署：
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```bash
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nb docker up
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```
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当看到 `Running` 字样时，说明机器人已经启动成功。我们可以通过以下命令来查看机器人的运行日志：
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```bash
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nb docker logs
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```
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如果需要停止机器人，我们可以使用以下命令：
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```bash
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nb docker down
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```
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### 自定义部署
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通常情况下，自动生成的配置文件并不能满足复杂场景，我们需要根据实际需求手动修改配置文件。使用以下命令来生成基础配置文件：
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```bash
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nb docker generate
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```
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nb-cli 将会在项目目录下生成 `docker-compose.yml` 和 `Dockerfile` 等配置文件，我们可以参考 [Dockerfile 文件规范](https://docs.docker.com/engine/reference/builder/)和 [Compose 文件规范](https://docs.docker.com/compose/compose-file/)修改这两个文件。
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修改完成后我们可以直接启动或者手动构建镜像：
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```bash
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# 启动机器人
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nb docker up
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# 手动构建镜像
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nb docker build
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```
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### 持续集成
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我们可以使用 GitHub Actions 来实现持续集成（CI），我们只需要在 GitHub 上发布 Release 即可自动构建镜像并推送至镜像仓库。
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首先，我们需要在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) （或者其他平台，如：[GitHub Packages](https://github.com/features/packages)、[阿里云容器镜像服务](https://www.alibabacloud.com/zh/product/container-registry)等）上创建镜像仓库，用于存放镜像。
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前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加构建所需的密钥：
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- `DOCKERHUB_USERNAME`: 你的 Docker Hub 用户名
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- `DOCKERHUB_TOKEN`: 你的 Docker Hub PAT（[创建方法](https://docs.docker.com/docker-hub/access-tokens/)）
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将以下文件添加至**项目目录**下的 `.github/workflows/` 目录下，并将文件中高亮行中的仓库名称替换为你的仓库名称：
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```yaml title=.github/workflows/build.yml {34}
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name: Docker Hub Release
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on:
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push:
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tags:
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- "v*"
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jobs:
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docker:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- name: Checkout
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uses: actions/checkout@v3
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- name: Set up QEMU
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uses: docker/setup-qemu-action@v2
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- name: Setup Docker
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uses: docker/setup-buildx-action@v2
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- name: Login to DockerHub
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uses: docker/login-action@v2
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with:
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username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
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password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
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- name: Generate Tags
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uses: docker/metadata-action@v4
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id: metadata
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with:
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images: |
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{organization}/{repository}
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tags: |
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type=semver,pattern={{version}}
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type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
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type=sha
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- name: Build and Publish
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uses: docker/build-push-action@v4
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with:
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context: .
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push: true
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tags: ${{ steps.metadata.outputs.tags }}
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||
labels: ${{ steps.metadata.outputs.labels }}
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cache-from: type=gha
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cache-to: type=gha,mode=max
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```
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### 持续部署
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在完成发布并构建镜像后，我们可以自动将镜像部署到服务器上。
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前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加部署所需的密钥：
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- `DEPLOY_HOST`: 部署服务器的 SSH 地址
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- `DEPLOY_USER`: 部署服务器用户名
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- `DEPLOY_KEY`: 部署服务器私钥（[创建方法](https://github.com/appleboy/ssh-action#setting-up-a-ssh-key)）
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- `DEPLOY_PATH`: 部署服务器上的项目路径
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将以下文件添加至**项目目录**下的 `.github/workflows/` 目录下，在构建成功后触发部署：
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```yaml title=.github/workflows/deploy.yml
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name: Deploy
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on:
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workflow_run:
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workflows:
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- Docker Hub Release
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types:
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- completed
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jobs:
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deploy:
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runs-on: ubuntu-latest
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if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'success' }}
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steps:
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- name: Start Deployment
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uses: bobheadxi/deployments@v1
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id: deployment
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with:
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step: start
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token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
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env: bot
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- name: Run Remote SSH Command
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uses: appleboy/ssh-action@master
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env:
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DEPLOY_PATH: ${{ secrets.DEPLOY_PATH }}
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with:
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host: ${{ secrets.DEPLOY_HOST }}
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username: ${{ secrets.DEPLOY_USER }}
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key: ${{ secrets.DEPLOY_KEY }}
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envs: DEPLOY_PATH
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script: |
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cd $DEPLOY_PATH
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docker compose up -d --pull always
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- name: update deployment status
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uses: bobheadxi/deployments@v0.6.2
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if: always()
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with:
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step: finish
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token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
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status: ${{ job.status }}
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env: ${{ steps.deployment.outputs.env }}
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||
deployment_id: ${{ steps.deployment.outputs.deployment_id }}
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```
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将上一部分的 `docker-compose.yml` 文件以及 `.env.prod` 配置文件添加至 `DEPLOY_PATH` 目录下，并修改 `docker-compose.yml` 文件中的镜像配置，替换为 Docker Hub 的仓库名称：
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```diff
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- build: .
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+ image: {organization}/{repository}:latest
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```
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