部署

要部署此解决方案，必须先设置项目目录。

为主项目目录定义环境变量。

export PROJECT_DIR=~/morpheus_fraud_detection
mkdir -p $PROJECT_DIR
cd $PROJECT_DIR

终端 1：运行 Morpheus 管道

此命令启动 Morpheus Pipeline (Docker Container) 泳道。

管道将初始化，然后等待，监听数据以到达 Kafka Topic: Input。

cd $PROJECT_DIR/Morpheus 
docker run --rm -it --net=host --cap-add=sys_nice \ --runtime=nvidia --gpus=all \ -v $(pwd):/morpheus \ nvcr.io/nvidia/morpheus/morpheus:25.02-runtime bash
# --- INSIDE THE CONTAINER ---
cd /morpheus 
conda env update --solver=libmamba -n ${CONDA_DEFAULT_ENV} --file ./conda/environments/examples_cuda-125_arch-$(arch).yaml python examples/gnn_fraud_detection_pipeline/run.py

预期输出：当 Morpheus 构建管道时，您将看到来自该管道的日志。然后，它将显示为挂起，这是正确的行为，因为它现在正在主动监听消息。

终端 2：运行 Kafka 使用者

此命令将在主机环境泳道中启动 Python 使用者。

它订阅了 Kafka Topic: Output，并将显示 Morpheus 管道发布的任何结果。

cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate 
python3 consumer.py

预期输出：您将看到消息 "Listening for fraud detection results..."，终端将等待。

终端 3：运行 Kafka 生成器

此命令启动 Python 生成器，该生成器从 Transaction Data 文件中读取。

它将 Input Stream 开始到 Kafka Topic: Input 中。此操作会触发整个端到端流。

cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate 
python3 producer.py

预期输出：在发布数据时，您将看到一系列 "Sent transaction index..." 消息。同时，您将在 1 号航站楼开始处理数据中看到 Morpheus 管道，最终的欺诈警报将显示在 2 号航站楼。

NVIDIA Morpheus 欺诈检测管道演示视频

观看视频，了解如何使用 NVIDIA Morpheus 演示欺诈检测管道。