部署

若要部署此解決方案，您必須先設定「專案」目錄。

定義主要專案目錄的環境變數。

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

第 1 航站：執行 Morpheus 管線

此命令會啟動 Morpheus 管線 (Docker 容器) 泳道。

管線將會初始化，然後等待，監聽資料以到達 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

預期的輸出：在建立管線時，您會看到來自 Morpheus 的日誌。如此一來，它就會停滯，這是目前主動監聽訊息時的正確行為。

終端機 2：執行 Kafka 用戶

此命令會啟動主機環境泳道中的 Python 用戶。

它會訂閱 Kafka Topic: Output，並顯示 Morpheus 管線發佈的任何結果。

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

預期的輸出：您會看到 "Listening for fraud detection results..." 訊息，而終端機將會等待。

終端機 3：執行 Kafka 產生器

此指令會啟動 Python 產生器，後者可從 Transaction Data 檔案讀取。

它會從 Input Stream 開始進入 Kafka Topic: Input。此動作會觸發整個端對端流程。

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

預期的輸出：資料發佈時，您會看到一系列的 "Sent transaction index..." 訊息。與此同時，您將看到 Terminal 1 的 Morpheus 管道開始處理資料，最終詐騙警示將出現在 Terminal 2。