生产构建

本文详细介绍如何在 Fedora 40 系统上使用 PM2 部署 React 应用。教程涵盖使用 npm 全局安装 PM2、创建新项目、构建静态文件、配置启动脚本以及管理服务状态等完整步骤，助您快速上线 React 项目。

本指南专为希望为 ffmpeg.wasm 项目做出贡献的开发者提供详细信息。内容涵盖设置 Monorepo 结构、使用 Docker 编译 WebAssembly 核心、运行集成测试及代码检查等高级工作流程。同时介绍了 JavaScript 包开发命令、Node.js 支持限制、文件大小约束以及 MIT 许可协议等相关规范，帮助开发者高效参与项目构建与优化。

本文档详细指导如何为 ffmpeg.wasm 设置开发环境。内容涵盖 Docker 容器化要求、Emscripten 工具链配置及本地资源管理。教程包括构建 WebAssembly 核心的 Makefile 目标、自定义构建以减小体积的方法，以及配置 Vite 等开发服务器的跨域隔离策略（COOP/COEP），帮助开发者高效搭建项目。

本指南详解AI服务在生产环境的部署流程，涵盖Kubernetes、ECS及Docker主机配置。内容包含数据库与Redis设置、LLM提供商集成、JWT认证及反向代理TLS终止要求。重点阐述SSE流式传输优化、无状态架构扩展策略、多云基础设施建议（AWS/Azure/GCP）、安全加固实践、可观测性监控方案以及零停机升级流程，助您构建高可用AI系统。

本文介绍如何在安装 Docker 的机器上搭建 TinyMCE AI 本地栈。指南涵盖 MySQL 8.0、Redis 数据层配置，AI 服务与令牌服务器部署，以及 OpenAI 等 LLM 提供商集成。包含 Docker Compose 创建步骤、环境变量设置、许可证密钥应用及端到端验证流程，助您快速完成生产环境前的组件测试与部署准备。

本文详细介绍 AI 服务的数据层配置，涵盖 SQL 数据库（MySQL、PostgreSQL）、Redis 缓存及文件存储组件。内容包括版本要求、Schema 设置、权限授予、TLS 证书配置、Docker Compose 部署示例及生产环境建议。确保在启动 AI 服务前完成数据层初始化，以支持会话协调、持久化数据存储及无状态运行。

本文介绍如何使用包管理器将官方 TinyMCE Svelte 组件集成到 Svelte 应用中。教程涵盖使用 Vite 创建项目、安装依赖、配置高级插件及运行开发服务器的完整步骤，并指导如何构建优化的生产版本应用，包含 License Key 设置等关键操作。

本文详细介绍如何配置 AI 服务以连接各大语言模型（LLM）提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Azure、AWS Bedrock 及 Google Vertex AI。内容涵盖环境变量设置、JWT 权限管理、模型列表定义、API 密钥安全轮换策略以及针对各平台的特定配置指南和故障排除方法，助您快速部署多模型架构。

本文详细介绍如何将基于浏览器的 TinyMCE 编辑器与运行中的 AI 服务进行连接。内容涵盖数据层、LLM 提供商及 JWT token 端点的配置前提，包括 Token 流程、必需的编辑器选项以及针对 React、Vue.js、Angular 和 Svelte 等框架的通用配置指南。同时提供了本地部署时的 CORS 设置、错误处理及常见故障排除方法，帮助用户完成最后的集成步骤。

本文介绍 ffmpeg.wasm 的多层构建系统，利用 Docker 确保环境一致性，通过 Emscripten 转译 C/C++ 代码生成 WebAssembly。系统采用多阶段 Docker 编译和 Makefile 管理变体，支持单/多线程优化及依赖锁定，并通过 GitHub Actions 实现自动化 CI/CD 流水线与测试。