炼丹蓝图是一个可视化的 AI 模型构建平台，让复杂的神经网络搭建变得像搭积木一样简单直观。本项目为其后端服务，负责蓝图的解析、调度与执行。

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【早期开发阶段】

• ✅ 核心蓝图执行引擎已跑通，支持拓扑排序与数据流转。
• ✅ WebSocket 通信协议已定型，支持前后端实时交互。
• ✅ 基础节点架构已确立，支持动态注册。
• ⚠️ 目前内置节点种类较少，许多 AI 模型组件尚未实现。
• 🤝 我们非常欢迎社区贡献更多节点和功能！

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🔍 可视化蓝图执行引擎 内置高效的图执行引擎 (engine.py)，能够自动解析前端传递的节点图，通过拓扑排序确定执行顺序，并处理复杂的节点间数据依赖。

🔌 WebSocket 实时交互 基于 websockets 库构建的异步服务器 (server.py)，支持前端实时获取节点注册表 (getRegistry)、发送运行请求 (runBlueprint) 以及接收实时的执行结果与错误反馈。

🧩 模块化节点系统 高度可扩展的节点注册机制 (registry.py)。开发者只需使用简单的 @node 和 @category 装饰器，即可快速将 PyTorch 代码封装为可视化节点，无需侵入核心逻辑。

🔥 原生 PyTorch 支持 底层无缝集成 PyTorch，所有节点本质上都是 nn.Module，确保了与主流深度学习生态的完美兼容性和高性能。

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• Python >= 3.12
• uv (推荐) 或 pip

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/your-username/alchemy-blueprint-backend.git
   cd alchemy-blueprint-backend
   

2. 安装依赖 本项目使用 uv 进行包管理，推荐直接使用 uv 运行：

   # 如果没有安装 uv
   pip install uv
   

3. 启动服务

   uv run python main.py
   

   或者使用传统 pip 方式：

   pip install -r requirements.txt  # 需自行导出
   python main.py
   

4. 服务状态 启动成功后，控制台将显示：

   WebSocket服务已启动: ws://localhost:8765
   

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本项目采用 GNU AGPL v3 许可证。

• ✅ 欢迎贡献：您可以自由地修改和分发本项目的代码。
• 📢 源码公开义务：如果您将本项目用于网络服务（如 SaaS），您必须向用户公开您的修改源码。
• 💼 商业授权：如需闭源商业使用或有其他特殊授权需求，请联系我们。

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我们强烈鼓励通过 Pull Request 向本仓库贡献代码，共同完善这个开源项目，而不是创建封闭的商业 fork。

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• QQ 交流群：1081197052

以下是设计的架构图 整个项目是先设计的架构图，再根据架构图进行开发，所以架构图是后端开发过程中最重要的文档。 此架构图的设计与逻辑调整耗费了我们大量的时间和脑力，希望开发者能够认真读完，相信能够快速理解整个项目的设计思路。