一小时搭建个人AI开发云环境

去年同时维护三个项目，本地装了 MySQL、PostgreSQL、Redis，Docker 容器跑到飞起，电脑风扇天天咆哮。macOS 升级后开发环境全挂，重装花了一整个下午。

如果你也遇到过这些场景：

• 切换项目就要切换数据库版本和本地环境
• 团队新同事配环境配到怀疑人生
• 想跑 AI 大模型 demo，GPU 环境配了一周还报错
• 临时做小工具验证想法，不想在本地装一堆依赖

这篇教程带你从零在 Sealos 上搭建完整的云端开发环境：云桌面 DevBox 用于编码、数据库服务随用随开、AI 应用一键部署。跟着操作，大约一小时就能获得一个可随时访问的云上工作台。

一、什么是 Sealos

Sealos 是构建在 Kubernetes 之上的 AI 原生云操作系统。它把 K8s 的复杂能力封装成点点鼠标就能完成的操作，同时保留底层 K8s 的全部特性。

核心价值：

• 零本地依赖：浏览器直接写代码、跑服务，换台电脑也能继续
• 数据库开箱即用：MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB 一键创建，不用自己 docker run
• AI 原生支持：应用商店集成 FastGPT 等热门 AI 工具，点击即可运行
• K8s 底层：学到的能力可直接迁移到任何云原生环境

1.8W+ Star 的开源项目，适合开发者做个人工作台、团队开发环境或快速验证 AI 应用。

二、前置条件

开始前准备：

1. 任意现代浏览器（Chrome / Edge / Safari）
2. 邮箱（用于注册账号）
3. 了解 Pod、Deployment 等基础 K8s 概念即可，无需会写 YAML
4. 可访问外网（公有云默认海外节点，国内镜像站 os.sealos.io）

三、三步开通云端工作台

第一步：注册并进入控制台

打开 os.sealos.io，用邮箱注册。登录后进入主控台：左侧是 DevBox、Database、App Launchpad、App Store 等功能分类，右侧是资源列表。平台面向全球开发者，邮箱作为通用身份标识便于后续对接 GitHub OAuth。个人使用完全免费。

第二步：创建云桌面 DevBox

点击左侧 DevBox →「创建开发环境」。选择你最熟悉的语言模板（Python/Node.js/Go/Java 等），Sealos 会自动预装运行时、包管理工具和 Web 版 VS Code。

创建后点击「打开 IDE」即可编码。关键优势：

• 文件存储在云端 PVC，设备切换无感知
• 环境完全隔离，多项目互不干扰
• 支持端口预览，直接访问运行中的服务

第三步：创建数据库

进入 Database → 选择所需类型（MySQL/PostgreSQL/Redis/MongoDB）→ 点击创建。

系统会自动生成连接地址、用户名、密码和端口。直接复制到 DevBox 代码中使用即可。相比在 DevBox 里自己跑容器，托管数据库自动处理持久化、备份和扩容，省心是第一优先级。

获取连接信息示例：

DB_HOST=pg-xxxxx.db.sealos.run
DB_PORT=5432
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=******
DB_NAME=default

四、实战：部署 FastGPT AI 知识库

步骤 1：应用商店一键部署

在控制台点击 App Store，搜索 FastGPT。点击「一键部署」后，Sealos 自动创建：

• FastGPT 主应用 Pod
• 依赖的 PostgreSQL 数据库
• 可访问的域名（Ingress 自动生成）

底层自动完成了 Deployment + Service + Ingress 的 YAML 生成与资源创建，原本半小时的手工部署现在只需点击几下。

步骤 2：初始化配置

部署完成（约 2-3 分钟）后，在数据库页面复制新 PostgreSQL 的连接信息。进入 FastGPT 管理界面完成：

• 设置管理员账号密码
• 配置 OpenAI 或其他模型服务商的 API Key
• 上传知识库文档（支持 pdf、txt、markdown）

配置完毕即可开始 RAG 对话。

步骤 3：手动部署自定义镜像（进阶）

部署应用商店外的服务（如 Spring Boot 应用）：

1. 进入 App Launchpad → 新建应用
2. 填写 Docker 镜像地址（如 ghcr.io/your-project/app:latest）
3. 设置副本数（通常为 1）
4. 配置端口映射，Sealos 自动生成 Ingress 域名
5. 点击部署（约 1 分钟）

App Launchpad 本质是 K8s Deployment 的可视化创建器，填入的表单会转换为类似如下资源：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-spring-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-spring-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-spring-app
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: ghcr.io/your-project/app:latest
          ports:
            - containerPort: 8080
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-spring-app-ingress
spec:
  rules:
    - host: my-app.sealos-example.run
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: my-app-svc
                port:
                  number: 8080

五、踩坑提醒

1. 代码存在哪？ 存放在云端 PVC。关闭 DevBox 文件仍在，但长时间不活跃可能暂停。重要代码务必 push 到 Git。

2. 数据库连不上？

   • 确认在 DevBox 内部访问，Sealos 默认限制外网直连
   • 核对 host、port、用户名、密码
   • PostgreSQL 需确认数据库名和 schema

3. 应用访问 403/502？
   通常是 Ingress 端口配置与容器实际监听端口不一致。核对 App Launchpad 中的端口设置。

4. 能用于生产吗？
   许多团队已在 Sealos 运行生产级 AI 服务。若需精细资源控制、网络策略、高可用架构，建议自建 K8s。Sealos 最适合：个人工作台、快速原型、中小团队全栈环境。

5. License 说明
   采用 Sealos Sustainable Use License，允许内部业务与个人非商业使用，不可用于向第三方提供云服务。

六、总结

本次实操完成了四件事：

1. 注册控制台
2. 创建 DevBox 云桌面
3. 一键创建托管数据库
4. 部署 FastGPT AI 应用与自定义 Docker 镜像

全程无需手写 YAML，无需安装本地服务，最终获得随时可访问的云端工作台。把「配环境」的时间留给业务逻辑，才是高效开发该有的样子。

下一步探索：

• 通过 Dockerfile 直接在 App Launcher 构建部署代码
• 使用 S3 对象存储管理静态资源
• 查看 Roadmap 了解社区规划
• 参考 FastGPT 源码 深入 K8s 实践

Sealos 仓库：labring/sealos

欢迎在评论区交流踩坑经验与部署心得。