2026 年 Python 部署雙雄：uv + Ansible 讓 FDE 的日子不再難過

01 January 2026
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AI Deployment

前言：為什麼 FDE 需要的不只是 Docker Compose？

你可能已經很熟悉 Docker Compose：寫一個 docker-compose.yml，然後 docker compose up -d，App、Redis、DB 一次跑起來。

但當你作為 Forward Deployed Engineer (FDE) 到客戶現場部署時，第一個會遇到的問題是：

「這台機器連 Docker 都沒裝，我要怎麼跑 Docker Compose？」

更殘酷的是，客戶可能給你一台 Red Hat Enterprise Linux 7 的裸機，而且完全斷網 (Air-gapped)。

這時候你需要的就是今天的主角：

Ansible：負責「準備機器」（裝 Docker、開防火牆、建資料夾）
uv：負責「在乾淨環境中極速建立 Python 環境」

一、Ansible：機器的劇本 (Playbook)

Docker Compose vs Ansible 的職責分工

簡單來說：

Docker Compose 管的是 「容器 (Containers)」
Ansible Playbook 管的是 「機器 (Servers/OS)」

Docker Compose 做不到這些事，但 Ansible 可以：

❌ 幫機器安裝 Docker 和 NVIDIA Drivers
❌ 創建特定的系統使用者 (User) 和群組 (Group)
❌ 設定防火牆 (Firewall) 開放 80/443 Port
❌ 把你的 docker-compose.yml 從你的電腦「複製」到客戶的機器上

實戰範例對照

你的 Docker Compose (`docker-compose.yml`)

version: "3"
services:
  web:
    image: my-ai-app:latest
    ports:
      - "80:8080"

你的 Ansible Playbook (`deploy.yml`)

---
- name: 部署 AI 系統到客戶伺服器
  hosts: client_servers # 目標機器
  become: yes # 使用 sudo 權限

  tasks:
    # 步驟 1: 確保 Docker 已經安裝
    - name: 安裝 Docker
      apt:
        name: docker.io
        state: present

    # 步驟 2: 把專案資料夾建好
    - name: 創建專案目錄
      file:
        path: /opt/my-ai-project
        state: directory
        mode: "0755"

    # 步驟 3: 把 docker-compose.yml 丟過去
    - name: 複製 Docker Compose 檔案
      copy:
        src: ./docker-compose.yml
        dest: /opt/my-ai-project/docker-compose.yml

    # 步驟 4: 啟動 Docker Compose
    - name: 啟動服務
      command: docker compose up -d
      args:
        chdir: /opt/my-ai-project

Ansible 的兩大優勢

1. Agentless (無代理)

你不需要在客戶的機器上預先安裝任何軟體（除了 Python 和 SSH）。只要你的電腦能 SSH 連進去，Ansible 就能工作。

這對 FDE 超級方便，因為客戶通常不喜歡你在他們機器上裝一堆管理軟體。

2. Idempotency (冪等性)

這個詞的意思是 「執行一次和執行一百次，結果都是一樣的」。

Shell Script (mkdir /opt/project)：跑第二次會報錯「目錄已存在」
Ansible：它會檢查「如果目錄已經在了，我就什麼都不做」

這讓自動化腳本非常穩定，不會因為重複執行而炸開。

二、uv：Python 世界的 Bun

為什麼說 uv 就像 Bun？

如果你熟悉前端生態，這個類比會讓你秒懂：

特性	Bun (前端)	uv (Python)
底層語言	Zig	Rust
速度	比 npm 快 10-100 倍	比 pip 快 10-100 倍
All-in-One	Runtime + Package Manager + Bundler + Test Runner	Python Version Manager + venv + pip + pip-tools
安裝方式	單一執行檔	單一執行檔

uv 取代了什麼？

以前你需要這一堆工具：

pyenv：管理 Python 版本
venv / virtualenv：建立虛擬環境
pip + pip-tools：安裝套件與鎖定版本
Poetry：專案管理（部分功能）

現在 uv = 以上全部，而且快到飛起。

實戰對比：傳統 vs uv

傳統 venv + pip 流程

python -m venv .venv         # 1. 呼叫 python 模組建環境
source .venv/bin/activate    # 2. 啟動環境
pip install requests         # 3. 安裝套件

uv 流程

uv venv                      # 1. 極速建立虛擬環境
uv pip install requests      # 2. 安裝套件
# 或者更簡單：
uv run main.py               # 自動檢測 .venv，沒有就建，缺套件就裝

FDE 殺手級功能：內建 Python 版本管理

這是 FDE 最愛的功能。

場景：客戶機器上只有 Python 3.6（太舊），但你需要 Python 3.11。

方案	做法
傳統	自己編譯安裝 Python 3.11（超痛苦）
uv	`uv python install 3.11`

uv 會下載一個獨立的 Python 執行檔放在 user space，完全不干擾 OS 的 Python。

這解決了一個黃金法則：OS 的 Python 是神聖不可侵犯的。動了它可能會讓系統工具（如 yum, dnf）崩潰。

三、Python 3.14 時代的新戰術

No-GIL (Free-Threading) 的覺醒

Python 3.14 正式進入 No-GIL 穩定期，這對 AI Agent 開發意義重大。

面試題：「我們的 AI Agent 需要大量並行處理，你會怎麼利用 Python 3.14 的特性來優化？」

神級回答：

「以往我們為了避開 GIL，只能用 multiprocessing（多進程），但這會有很高的記憶體開銷和序列化成本。」

「現在有了 Python 3.14 (Free-threaded build)，我們可以真正利用 Multithreading 來跑 CPU-bound 的任務，而不需要付多進程的代價。」

什麼時候用 Threading，什麼時候用 Ray？

場景	選擇	理由
單機 + 資源受限	Python 3.14 No-GIL Threading	輕量、零延遲、共享記憶體
叢集 + 大規模 Batch Processing	Ray	分散式調度、跨機器、跨 GPU

知道 "When to use what"，正是 Senior FDE 的價值所在。

四、Air-gapped 環境的生存指南

殘酷的現實

當客戶給你一台完全斷網的 Linux 機器：

99.9% 絕對沒有 uv
可能連 curl 或 git 都沒有
Linux 預設只會裝最基礎的 core utils

FDE 求生包 (Offline Bundle)

1. 準備階段（在你有網路的電腦上）

下載 uv 的 binary：

curl -L https://github.com/astral-sh/uv/releases/latest/download/uv-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz -o uv.tar.gz

下載所有 Python 依賴：

uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt
pip download -r requirements.txt -d ./wheels

打包 Docker Images：

docker save -o image.tar my-ai-app:latest

2. 部署階段（在客戶斷網的機器上）

Step 1: 安裝 uv

tar -xzf uv.tar.gz
cp uv /usr/local/bin/

Step 2: 離線安裝 Python 依賴

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --no-index --find-links=./wheels -r requirements.txt

Step 3: 載入 Docker Image

docker load -i image.tar

五、uv 的逃生門設計 (The Escape Hatch)

這是評估新工具是否敢用在生產環境的關鍵。

uv 最聰明的地方：它隨時可以匯出成標準格式。

萬一在客戶那邊發現 uv 有 bug？

uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt

瞬間回到最傳統、最安全的 requirements.txt 模式。

引入 uv 的風險極低——你享受它的速度，但你並沒有被「鎖死 (Vendor Lock-in)」。

六、面試必備：整合話術

當面試官問：「你如何優化部署流程？」

「就像前端界現在流行用 Bun 來加速構建一樣，我在 Python 專案中引入了 uv。

以前在 CI/CD pipeline 裡，光是 pip install 可能就要花 2-3 分鐘，換成 uv 後通常秒解。

而且因為 uv 是單一執行檔且跨平台，我在客戶那邊部署時，不用擔心他們原本裝了什麼版本的 pip，我直接帶一個 uv binary 過去，就能確保環境的一致性和構建速度。」

當面試官問：「客戶環境完全斷網，你要怎麼部署？」

「我會預先準備一個 Artifact Package，裡面包含：

靜態編譯的工具 Binary（如 uv）

預先下載好的 Python Wheels（pip download -d）

Docker Images 的 tar 檔（docker save）

這樣我就能確保在完全沒有 Internet 的情況下，透過 docker load 和本地安裝指令完成部署。」

結論：2026 年的 FDE 人設

你不是一個停留在 2023 年還在用 venv 和 Python 3.10 的工程師。

你是一個：

擁抱效能：知道 Python 3.14 有 No-GIL 和 JIT，並知道何時開啟它們
擁抱工具：使用 uv 來秒速管理環境，用 Ansible 來自動化機器設定
擁抱型別：用 Pydantic + 最新 Type Hinting 寫出像 TypeScript 一樣健壯的 Python 程式碼
擁抱離線：永遠準備好 Air-gapped 環境的 Offline Bundle

這就是 2026 年 Forward Deployed Engineer 的標準配備。