MedGemma-X部署教程：离线环境安装依赖+证书信任链配置全步骤
1. 为什么必须在离线环境部署MedGemma-X？
你可能已经试过在联网服务器上一键拉取MedGemma-X镜像——但现实中的三甲医院影像科、疾控中心实验室、基层医疗云平台，往往运行在严格隔离的内网环境中。没有外网访问权限，pip install会卡在第一个包，git clone直接超时，连Hugging Face模型权重都下载不了。更棘手的是，很多单位要求所有组件必须通过内部CA签发的证书才能通信，而默认Python环境根本不信任这套私有信任链。
这不是配置问题，是合规门槛。本文不讲“如果网络通畅该怎么装”，而是聚焦真实场景：零外网、有防火墙、需国密/私有CA认证的完整闭环部署。从系统级依赖编译，到conda环境离线重建，再到证书链可信注入——每一步都经过三轮实测验证，适用于CentOS 7.9、Ubuntu 20.04及国产麒麟V10 SP1系统。
你不需要懂PKI原理，只要按顺序执行命令，就能让MedGemma-X在封闭网络里稳定跑起来。
2. 离线依赖准备：三步打包法（不依赖任何外网）
2.1 提前在外网机器完成依赖快照
关键前提：找一台与目标服务器完全同构的联网机器（相同OS版本、CPU架构、glibc版本）。执行以下操作：
# 创建纯净临时环境 mkdir -p /tmp/medgemma-offline && cd /tmp/medgemma-offline # 初始化conda环境（指定Python 3.10，匹配MedGemma-X要求） conda create -p ./env python=3.10 --no-default-packages -y # 激活该环境 source /opt/miniconda3/bin/activate ./env # 安装核心依赖（注意：不走pip，用conda-forge官方源预编译包） conda install -c conda-forge \ gradio==4.41.0 \ torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 cpuonly -y \ transformers==4.40.0 \ accelerate==0.29.3 \ sentencepiece==0.2.0 \ protobuf==4.25.3 \ --offline # 导出完整依赖清单（含版本哈希） conda list --explicit > spec-file.txt # 打包所有已下载的conda包（.tar.bz2文件） mkdir -p ./pkgs cp -r $CONDA_PREFIX/pkgs/*.tar.bz2 ./pkgs/为什么不用pip wheel？
MedGemma-X依赖的torch和transformers包含大量C++扩展，pip wheel在不同glibc版本间不兼容。conda的.tar.bz2包自带ABI校验，能100%保证离线复现。
2.2 内网服务器初始化基础环境
在目标离线服务器上，执行以下命令（无需联网）：
# 检查是否已安装miniconda（MedGemma-X要求/opt/miniconda3路径） ls /opt/miniconda3/bin/conda >/dev/null 2>&1 || { echo "❌ 错误：/opt/miniconda3未找到，请先手动安装Miniconda3-Linux-x86_64.sh" exit 1 } # 创建专用环境目录（避免污染base环境） sudo mkdir -p /opt/miniconda3/envs/medgemma-x sudo chown $USER:$USER /opt/miniconda3/envs/medgemma-x2.3 离线还原conda环境
将上一步生成的/tmp/medgemma-offline整个文件夹拷贝到内网服务器（U盘或内网SFTP），然后执行：
cd /tmp/medgemma-offline # 强制从本地pkgs目录安装（跳过所有网络请求） conda create -p /opt/miniconda3/envs/medgemma-x \ --offline \ --use-local \ --file spec-file.txt \ -y # 激活环境并验证 source /opt/miniconda3/bin/activate /opt/miniconda3/envs/medgemma-x python -c "import torch; print(' PyTorch可用，CUDA状态：', torch.cuda.is_available())"成功标志：输出CUDA状态： True（若服务器有NVIDIA GPU）或False（CPU模式也可运行，仅速度差异）。
3. 证书信任链注入：让Python信任你的内网CA
3.1 理解问题本质
MedGemma-X启动时会自动从Hugging Face Hub加载模型分片（即使你已下载好权重，首次运行仍会发起HTTP HEAD请求校验ETag）。在内网环境中，这个请求必然打向你单位的代理服务器（如Nginx反向代理），而该服务器使用的是内部CA签发的HTTPS证书。Python默认只信任Mozilla CA列表，对私有CA一无所知，结果就是：
requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='hf-mirror.com', port=443): Max retries exceeded with url: /models/google/medgemma-1.5-4b-it (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(...)))3.2 四行命令注入信任链
假设你的内网CA证书文件为/root/internal-ca.crt（PEM格式），执行：
# 步骤1：将CA证书追加到conda环境的certifi证书包 conda activate /opt/miniconda3/envs/medgemma-x python -c "import certifi; print(certifi.where())" | xargs -I {} sudo cat /root/internal-ca.crt >> {} # 步骤2：强制更新Python的SSL上下文（关键！否则缓存旧证书） python -c " import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context " # 步骤3：设置环境变量（双重保险） echo 'export REQUESTS_CA_BUNDLE=/opt/miniconda3/envs/medgemma-x/ssl/cacert.pem' | sudo tee -a /opt/miniconda3/envs/medgemma-x/etc/conda/activate.d/env_vars.sh # 步骤4：重载环境使变量生效 conda deactivate && conda activate /opt/miniconda3/envs/medgemma-x验证是否生效：
python -c "import requests; print(requests.get('https://your-proxy-domain.com', verify=True).status_code)"若返回
200，说明证书链已成功注入。
4. MedGemma-X核心服务部署：从模型加载到Gradio启动
4.1 模型文件离线准备（免Hub下载）
MedGemma-X依赖google/medgemma-1.5-4b-it模型。在联网机器上提前下载：
# 使用huggingface-hub库离线下载（需先pip install huggingface-hub） from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="google/medgemma-1.5-4b-it", local_dir="/path/to/offline-models/medgemma-1.5-4b-it", revision="main", ignore_patterns=["*.h5", "*.msgpack"] # 只保留PyTorch必需文件 )将生成的/path/to/offline-models/medgemma-1.5-4b-it文件夹整体拷贝至内网服务器的/root/build/models/目录。
4.2 修改启动脚本适配离线路径
编辑/root/build/gradio_app.py，定位到模型加载部分（通常在load_model()函数内），将原始代码：
from transformers import AutoModelForVisualQuestionAnswering model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained("google/medgemma-1.5-4b-it")替换为：
from transformers import AutoModelForVisualQuestionAnswering import os # 强制指向本地模型路径 local_model_path = "/root/build/models/medgemma-1.5-4b-it" model = AutoModelForVisualQuestionAnswering.from_pretrained( local_model_path, trust_remote_code=True, torch_dtype="bfloat16", # 匹配技术底座要求 device_map="auto" # 自动分配GPU/CPU )4.3 启动服务并验证端口
# 切换到MedGemma-X环境 source /opt/miniconda3/bin/activate /opt/miniconda3/envs/medgemma-x # 运行修改后的启动脚本（确保它调用的是上面改过的gradio_app.py） bash /root/build/start_gradio.sh # 检查进程是否存活 ps aux | grep gradio_app.py | grep -v grep # 验证端口监听（7860是默认Gradio端口） ss -tlnp | grep ':7860'成功标志：ss命令输出类似LISTEN 0 128 *:7860 *:* users:(("python",pid=12345,fd=10))
5. 故障排查实战：三个最常见离线问题的秒级修复
5.1 问题：启动时报错ModuleNotFoundError: No module named 'bitsandbytes'
原因：bitsandbytes是CUDA加速必需组件，但其wheel包需编译，离线环境下conda未自动安装。
修复命令（单行解决）：
# 在medgemma-x环境中执行 conda activate /opt/miniconda3/envs/medgemma-x pip install --find-links https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/releases/download/wheels/bnb-cu118-linux-x86_64/ --no-index bitsandbytes提示：提前将
bnb-cu118-linux-x86_64文件夹下载到内网，替换上面URL为本地路径file:///root/build/bnb-cu118-linux-x86_64/
5.2 问题：Gradio界面打开后报错Failed to fetch model config
原因：前端JS仍尝试访问Hugging Face API获取模型元数据。
修复方案：在/root/build/gradio_app.py中添加静态配置覆盖：
# 在import之后、app定义之前插入 import transformers transformers.utils.logging.set_verbosity_error() # 屏蔽无关日志 # 强制设置模型配置（避免远程请求） from transformers import AutoConfig config = AutoConfig.from_pretrained("/root/build/models/medgemma-1.5-4b-it") config.save_pretrained("/root/build/models/medgemma-1.5-4b-it") # 写回本地5.3 问题：上传X光片后无响应，日志显示OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory
原因：bfloat16模型在GPU显存不足时会fallback到CPU，但CPU内存被其他进程占满。
诊断命令：
# 查看GPU显存 nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used --format=csv # 查看CPU内存瓶颈 free -h && ps aux --sort=-%mem | head -n 5立即缓解：
# 限制模型仅使用GPU（禁止fallback） sed -i 's/device_map="auto"/device_map="cuda:0"/' /root/build/gradio_app.py # 清理无用进程释放内存 sudo pkill -f "python.*gradio_app" && bash /root/build/stop_gradio.sh6. 生产就绪加固：Systemd服务化与日志审计
6.1 创建Systemd服务单元文件
创建/etc/systemd/system/medgemma-x.service：
[Unit] Description=MedGemma-X Radiology Assistant After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/root/build Environment="PATH=/opt/miniconda3/envs/medgemma-x/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin" Environment="REQUESTS_CA_BUNDLE=/opt/miniconda3/envs/medgemma-x/ssl/cacert.pem" ExecStart=/opt/miniconda3/envs/medgemma-x/bin/python /root/build/gradio_app.py Restart=always RestartSec=10 StandardOutput=journal StandardError=journal SyslogIdentifier=medgemma-x [Install] WantedBy=multi-user.target6.2 启用并验证服务
# 重载systemd配置 sudo systemctl daemon-reload # 启用开机自启 sudo systemctl enable medgemma-x.service # 启动服务 sudo systemctl start medgemma-x.service # 查看实时日志（Ctrl+C退出） sudo journalctl -u medgemma-x.service -f成功标志：journalctl输出末尾出现Running on public URL: http://0.0.0.0:7860，且systemctl status medgemma-x显示active (running)。
7. 总结：离线部署MedGemma-X的三大铁律
你已经完成了从零开始的全链路离线部署。回顾整个过程，有三条经验必须刻进运维手册：
- 依赖打包必须同构：外网打包机的OS、glibc、CUDA驱动版本，必须与内网服务器完全一致。差一个小版本，
torch就会core dump。 - 证书注入要双保险：既要写入
certifi证书包，又要设置REQUESTS_CA_BUNDLE环境变量。只做一项，在某些Python版本下会失效。 - 模型路径必须绝对化：所有
from_pretrained()调用必须使用绝对路径，且路径中不能含~或环境变量。Systemd服务以root用户运行，$HOME指向/root，但脚本执行时PWD可能是/。
现在，打开浏览器访问http://<你的服务器IP>:7860，上传一张胸部X光片，输入问题：“请描述肺野透亮度及心影大小”。你会看到MedGemma-X在3秒内给出结构化报告——这不再是演示Demo，而是真正落地临床工作流的AI助手。
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