由于最近在整理前端异常监控相关内容，所以自己在虚拟机搭建部署了一下Sentry，把搭建过程及一些自己踩得坑整理如下
一、Sentry部署
Sentry搭建有两种方式：
通过Python安装 教程地址
通过Docker容器安装 教程地址
我本地是用Docker进行搭建的。
1、安装docker
yum install docker -y
// 查看版本信息
docker info
或者
docker -v
复制代码
2、安装wget
// 在linux中使用wget时，若报-bash: wget: command not found，则表明没有安装wget，需要安装，安装命令如下：–>
yum -y install wget
复制代码
3、安装pip
# 如果使用 wget下载https开头的网址域名 时报错，你需要加上 --no-check-certificate (不检查证书)选项
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificate # 下载文件
python get-pip.py #执行安装
pip -V #查看pip版本
复制代码
4、安装docker-compose
sudo pip install docker-compose # 安装 docker-compose
docker-compose -v #查看docker-compose 版本
复制代码
5、安装git
6、 搭建自己的sentry
1)首先从github上拉去sentry的docker配置文件
更新：sentry 有更新，参考readme文件内容如下，具体以官方为准
------------------以下为更新前操作步骤-----------------
git clone https://github.com/getsentry/onpremise.git
cd onpremise
#根据onpremise目录中的README.md 内容来操作：
cat README.md
---------
1. `mkdir -p data/{sentry,postgres}` - Make our local database and sentry config directories.
This directory is bind-mounted with postgres so you don’t lose state!
2. `docker-compose build` - Build and tag the Docker services
3. `docker-compose run --rm web config generate-secret-key` - Generate a secret key.
Add it to `docker-compose.yml` in `base` as `SENTRY_SECRET_KEY`.
4. `docker-compose run --rm web upgrade` - Build the database.
Use the interactive prompts to create a user account.
5. `docker-compose up -d` - Lift all services (detached/background mode).
6. Access your instance at `localhost:9000`!
----------复制代码
2)在clone下的onpremise下 创建目录
mkdir -p data/{sentry,postgres}
docker-compose build # 一定执行，不然报错，然后再生成key
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- 获取项目的key
这个过程很漫长，可能中间会卡，或者出现一些错误，多执行几次就好了
docker-compose run --rm web config generate-secret-key
生成的密匙类似这样：41dvtnqzc#g(*s8ichpp8r@gqzu(p4h(+l6qi(d9+f9ue2u+j9
复制代码
4)编辑docker-compose.yml，复制获取的key 到 SENTRY_SECRET_KEY
vim docker-compose.yml
复制代码
5)创建项目的superuser
过程中会让我们填写邮箱和密码
docker-compose run --rm web upgrade
复制代码
6)开启sentry服务
docker-compose up -d
复制代码
- 这时候输入你的 http:😕/ip:9000 即可进入你的 sentry
使用第 5) 步的用户名密码进行登录即可
进入后进行简单配置，然后右上角可以点击 New Project 创建，选择需要项目类型，根据提示进行配置
7、搭建注意事项：
- 在执行 docker-compose run --rm web upgrade 时报错。
忘记执行 docker-compose build
复制代码2)执行 docker-compose up -d 报错，关闭 docker再重新打开。
关闭docker： systemctl stop docker
启动docker： systemctl start docker
复制代码3)执行 docker-compose run --rm web upgrade 如果忘记设置用户名或者设置错误，部署完后不能登录则重新安装数据库。
删除 /var/lib/docker/volumes 下的 onpremise_sentry-postgres 文件夹。
重新执行命令 docker-compose run --rm web upgrade
复制代码
4)用docker composer启动docker集群时报错：
# ERROR: Couldn’t connect to Docker daemon at http+docker://localunixsocket - is it running?
应该是docker后台服务没有开启
执行：systemctl start docker
复制代码5)docker常用的一些操作
#查看所有容器：
docker ps -a
#查看运行容器：
docker ps
#停用所有容器：
docker stop $(docker ps -q)
#删除所有容器：
docker rm $(docker ps -aq)
#停用和删除所有容器：
docker stop $(docker ps -q) & docker rm $(docker ps -aq)
复制代码
二、Sentry使用
1、安装Sentry对应的命令行管理工具sentry-cli。
npm i -g @sentry/cli
sentry-cli -V // 检查版本
复制代码
2、生成token
点击头像左下角，选择API，生成token，勾选project:write权限
3、登陆
$ sentry-cli --url https://myserver/ login
# 回车后输入上一步获得的 token 即可
复制代码
4、release控制
1)创建release
sentry-cli releases -o 组织 -p 项目 new staging@1.0.1
# 这里的 staging@1.0.1 就是我们指定的版本号.
# -o -p可以通过页面左上角可以看到。现在我们可以通过创建多个版本号来进行异常分类。 同时，也可以通过页面中"Releases"查看是否创建成功
复制代码
2)本地应用release
# 安装raven-js
npm install raven-js --save
# 回到前端项目中，在config添加对应的release，指定版本后，每次上报的异常就会分类到该版本下。
import Raven from ‘raven-js’;
Raven.config(DSN, {
release: ‘staging@1.0.1’
}).install()
复制代码
3)删除release
sentry-cli releases -o 组织 -p 项目 delete staging@1.0.1
# 注意 删除某个release时需要将其下的异常处理掉,并将该版本的sourcemap文件清空
# 完成上面两步可能还要等待2小时才能删除，不然会报错：该版本还有其它依赖。
复制代码
5、SourceMap管理
目前来说，前端项目基本都会压缩混淆代码，这样导致Sentry捕捉到的异常堆栈无法理解。
我们希望在Sentry直接看到异常代码的源码时就需要上传对应的source和map。
1)上传 SourceMap
sentry-cli releases -o 组织 -p 项目 files staging@1.0.1 upload-sourcemaps js文件所在目录 --url-prefix 线上资源URI
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PS: 记得别把map文件传到生产环节了，又大又不安全…
PS: 免费服务的文件上限为40MB。
2)清空 SourceMap 文件
sentry-cli releases files staging@1.0.1 delete --all
复制代码也可以选择在 版本>工件 里点击一个个删除。。。。
3)结合webpack在项目中配置进行sourcemap上传
# 安装webpack-sentry-plugin
npm i -D webpack-sentry-plugin
复制代码var SentryPlugin = require(‘webpack-sentry-plugin’);
plugins: [
//…
new SentryPlugin({
// Sentry options are required
baseSentryURL: ‘https://sentry.mycorp.com/api/0’, # 如果是内网使用需要加
organization: ‘sentry’,
project: ‘react’,
apiKey: process.env.SENTRY_API_KEY,
// Release version name/hash is required
release: process.env.GIT_SHA,
deleteAfterCompile: true,
suppressErrors: true,
filenameTransform: function (filename) {
return ‘http://xxx.com/’ + filename
}
})
]
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参考文献：
2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：
阿里云核心业务全部接入Agent体系；
字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；
腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……
大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！
最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！
曾经React、Vue等热门的开发框架，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。
如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！
不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？
下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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