🚀 aimirror

AI 时代的下载镜像加速器 —— 被慢速网络逼疯的工程师的自救工具

一个服务 = PyPI + Docker Hub + CRAN + HuggingFace 全加速，还能任意扩展更多源

💡 项目背景

作为一名 AI 工程师，每天的工作离不开：

pip install torch —— 几百 MB 的 wheel 包下载到地老天荒
docker pull nvidia/cuda —— 几个 GB 的镜像层反复下载
huggingface-cli download —— 模型文件从 HuggingFace 蜗牛般爬过来

公司内网有代理，但单线程下载大文件依然慢得让人崩溃。重复下载相同的包？不存在的缓存。忍无可忍，于是写了这个工具。

aimirror = 智能路由 + 并行分片下载 + 本地缓存，让下载速度飞起来。

✨ 功能特性

⚡ 并行下载 —— HTTP Range 分片，多线程并发，榨干带宽
💾 智能缓存 —— 基于文件 digest 去重，LRU 自动淘汰
🎯 动态路由 —— 小文件直接代理，大文件自动并行
🔗 多源支持 —— Docker Hub、PyPI、CRAN、HuggingFace 开箱即用
🔌 任意扩展 —— 只要是 HTTP 下载，配置一条规则即可几十倍加速
📝 内容改写 —— 自动改写 HTML/JSON 响应中的链接，无缝代理
🎛️ 特殊处理 —— 支持自定义 Handler 处理复杂场景（如 Docker Registry）
🚦 并发控制 —— 全局下载并发限制，防止资源耗尽
🔄 路径重写 —— 灵活的路径替换规则，适配各种 API 差异
🔑 缓存优化 —— 支持原始 URL 作为缓存 key，解决临时签名问题

🔥 性能实测

PyPI 包安装加速对比

使用 uv pip install 安装 148 个依赖包（含 torch、transformers 等大包）：

模式	解析依赖	准备包	总耗时	加速比
❌ 仅代理 (900KB/s)	17m 04s	14m 20s	~31 分钟	1x
✅ aimirror (170MB/s)	34.78s	45.81s	~80 秒	23x

💡 实测环境: 公司内网代理，带宽瓶颈明显。使用 aimirror 后从 900KB/s 飙升至 170MB/s，提速近 200 倍！

缓存效果

场景	耗时	速度	说明
首次下载	80s	170MB/s	并行下载 + 写入缓存
缓存命中	<1s	3000+ MB/s	万兆内网实测，本地 SSD 更快，瞬开

多源同时加速

一个 aimirror 服务，同时加速多种包管理器：

包管理器	配置方式	加速效果
pip/uv	`export HTTPS_PROXY=http://localhost:8081` 或 `pip install -i http://localhost:8081/simple`	PyPI 包 23x 加速
docker	`/etc/docker/daemon.json` 中设置 `registry-mirrors`	镜像拉取并行分片
R CRAN	`options(repos = c(CRAN = "http://localhost:8081"))`	R 包下载加速
huggingface-cli	`export HF_ENDPOINT=http://localhost:8081`	模型文件秒下
conda	`.condarc` 中配置 `channels`	同理可扩展
npm/maven	配置 registry 指向 aimirror	任意 HTTP 源均可

🔌 扩展能力: 只要是 HTTP 下载，在 config.yaml 中添加一条规则即可接入加速，无需启动多个服务。

🏗️ 架构

flowchart LR
    subgraph Client["客户端"]
        PIP[pip install]
        DOCKER[docker pull]
        HF[huggingface-cli]
        R[R install.packages]
    end

    subgraph aimirror["aimirror 服务"]
        ROUTER[路由匹配器<br/>router.py]
        HANDLER[特殊处理器<br/>handlers/]
        PROXY[直接代理<br/>proxy]
        DOWNLOADER[并行下载器<br/>downloader.py]
        CACHE[缓存管理器<br/>cache.py]
        REWRITE[内容改写<br/>content_rewrite]
    end

    subgraph UpstreamProxy["上游代理 (可选)"]
        COMPANY_PROXY[公司代理]
    end

    subgraph Upstream["上游服务"]
        PYPI[PyPI]
        DOCKER_HUB[Docker Hub]
        HF_HUB[HuggingFace]
        CRAN[CRAN]
    end

    PIP --> ROUTER
    DOCKER --> ROUTER
    HF --> ROUTER
    R --> ROUTER

    ROUTER -->|匹配 handler| HANDLER
    ROUTER -->|小文件/代理策略| PROXY
    ROUTER -->|大文件/并行策略| DOWNLOADER

    HANDLER --> PROXY
    PROXY -->|需要改写| REWRITE
    REWRITE --> Client
    PROXY -->|直接返回| Client
    
    DOWNLOADER --> CACHE
    CACHE -->|命中| Client
    CACHE -->|未命中| UpstreamProxy
    PROXY --> UpstreamProxy

    UpstreamProxy -.->|可选| Upstream
    UpstreamProxy -->|直连| Upstream

    DOCKER_HUB -->|返回文件| CACHE
    PYPI -->|返回文件| CACHE
    HF_HUB -->|返回文件| CACHE
    CRAN -->|返回文件| CACHE

🚀 快速开始

方式一：pip 安装（推荐）

# 安装
pip install aimirror

# 启动
aimirror

# 使用
curl http://localhost:8081/health

方式二：源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/livehl/aimirror.git
cd aimirror

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动
python main.py

# 使用
curl http://localhost:8081/health

🔧 客户端配置

pip / uv

# 临时使用（单次安装）
pip install torch --index-url http://localhost:8081/simple --trusted-host localhost:8081

# 全局配置（推荐）
pip config set global.index-url http://localhost:8081/simple
pip config set global.trusted-host localhost:8081

# 使用 uv（速度更快）
uv pip install torch --index-url http://localhost:8081/simple

# 或使用环境变量
export HTTPS_PROXY=http://localhost:8081
pip install torch

Docker

# 配置 daemon.json
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "registry-mirrors": ["http://localhost:8081"]
}
EOF
sudo systemctl restart docker

# 或临时拉取
docker pull --registry-mirror=http://localhost:8081 nginx

⚠️ 重要提示：Docker 镜像层文件通常很大（GB 级别），建议将 chunk_size 设置为 0（自动模式）。

自动模式下，chunk_size = 文件总大小 / concurrency，这样可以：

避免固定小分片导致分片数量过多

减少 Docker Registry token 因超时失效的概率

保持并发数不变，同时优化分片大小

配置示例见 config.yaml 中的 docker-blob 规则。

HuggingFace (huggingface-cli)

# 设置环境变量
export HF_ENDPOINT=http://localhost:8081

# 下载模型（支持所有文件类型：.gguf, .bin, .safetensors, .json 等）
huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7B-GGUF llama-2-7b.Q4_K_M.gguf

# 下载整个仓库
huggingface-cli download meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir ./models

或使用 Python:

import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "http://localhost:8081"

from huggingface_hub import hf_hub_download, snapshot_download

# 下载单个文件
hf_hub_download(repo_id="TheBloke/Llama-2-7B-GGUF", filename="llama-2-7b.Q4_K_M.gguf")

# 下载整个仓库
snapshot_download(repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-hf", local_dir="./models")

R (CRAN)

# 在 R 控制台中设置
options(repos = c(CRAN = "http://localhost:8081"))

# 或在 .Rprofile 中永久配置
cat('options(repos = c(CRAN = "http://localhost:8081"))\n', file = "~/.Rprofile")

Conda

# 修改 .condarc
cat >> ~/.condarc <<EOF
channels:
  - http://localhost:8081/conda-forge
  - http://localhost:8081/bioconda
EOF

npm / yarn

# 临时使用
npm install --registry http://localhost:8081/registry/npm

# 全局配置
npm config set registry http://localhost:8081/registry/npm
yarn config set registry http://localhost:8081/registry/npm

📖 API

代理端点

路径	方法	说明
`/{full_path:path}`	GET/HEAD/POST/PUT/DELETE	通用代理入口，根据路由规则转发到对应上游

管理端点

路径	方法	说明	响应示例
`/health`	GET	健康检查	`{"status": "ok", "active_downloads": 0, "downloads": []}`
`/stats`	GET	缓存统计信息	`{"cache": {"total_size_mb": 1024, "file_count": 100}}`

健康检查响应详情

curl http://localhost:8081/health

响应字段说明：

status: 服务状态，ok 表示正常运行
active_downloads: 当前正在进行的下载任务数
downloads: 正在下载的文件列表（缓存 key）

缓存统计响应详情

curl http://localhost:8081/stats | jq

响应包含缓存目录的总大小、文件数量等信息。

🚀 快速开始

方式一：pip 安装（推荐）

# 安装
pip install aimirror

# 启动
aimirror

# 使用
curl http://localhost:8081/health

方式二：源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/livehl/aimirror.git
cd aimirror

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动
python main.py

# 使用
curl http://localhost:8081/health

🐳 Docker 部署

使用 GitHub Container Registry

# 拉取镜像
docker pull ghcr.io/livehl/aimirror:latest

# 运行（基础版）
docker run -d -p 8081:8081 \
  -v $(pwd)/cache:/data/fast_proxy/cache \
  ghcr.io/livehl/aimirror:latest

# 运行（带自定义配置）
docker run -d -p 8081:8081 \
  -v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml \
  -v $(pwd)/cache:/data/fast_proxy/cache \
  ghcr.io/livehl/aimirror:latest

Docker Compose 示例

version: '3.8'

services:
  aimirror:
    image: ghcr.io/livehl/aimirror:latest
    container_name: aimirror
    ports:
      - "8081:8081"
    volumes:
      - ./config.yaml:/app/config.yaml
      - ./cache:/data/fast_proxy/cache
      - ./logs:/data/fast_proxy
    restart: unless-stopped

注意：上游代理请在 config.yaml 中配置 server.upstream_proxy，不支持环境变量方式。

⚙️ 配置示例

# fast_proxy 配置文件
server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8081
  upstream_proxy: ""  # 上游代理，默认空表示直连
  public_host: "127.0.0.1:8081"  # 对外访问地址，用于 HTML 链接改写
  max_concurrent_downloads: 100  # 全局最大并发下载数，超过则排队

cache:
  dir: "/data/fast_proxy/cache"
  max_size_gb: 100
  lru_enabled: true

rules:
  # Docker Registry 代理（/v2/ 和 /v2/auth 在代码中特殊处理）
  - name: docker-blob
    pattern: "/v2/.*/blobs/sha256:[a-f0-9]+"
    upstream: "https://registry-1.docker.io"
    strategy: parallel
    min_size: 1       # all
    concurrency: 20
    chunk_size: 0     # 自动模式：总大小/concurrency，避免超大文件分片过多导致 token 超时
  - name: docker-registry
    pattern: "/v2/.*"
    upstream: "https://registry-1.docker.io"
    strategy: proxy
    handler: handlers.docker  # 特殊处理模块路径
    
  - name: pip-packages
    pattern: "/packages/.+\\.(whl|tar\\.gz|zip)$"
    upstream: "https://pypi.org"
    strategy: parallel
    min_size: 1       # all
    concurrency: 20
    chunk_size: 5242880      # 5MB per chunk
    
  - name: r-package
    pattern: "/src/contrib/.*"
    upstream: "https://cran.r-project.org"
    strategy: parallel
    min_size: 102400       # 100K
    concurrency: 20
    chunk_size: 5242880

  - name: huggingface-files
    pattern: '/.*/(blob|resolve)/[^/]+/.+'
    upstream: "https://huggingface.co"
    strategy: parallel
    min_size: 102400       #100k
    concurrency: 20
    chunk_size: 10485760    # 10MB per chunk
    cache_key_source: original  # 使用原始 URL 作为缓存 key（避免临时签名影响缓存命中）
    path_rewrite:
      - search: "/blob/"
        replace: "/resolve/"
    # HEAD 请求时需要额外保留的响应头（用于元数据获取）
    head_meta_headers:
      - "x-repo-commit"
      - "x-linked-etag"
      - "x-linked-size"
      - "etag"

  - name: huggingface-api
    pattern: '/api/models/.*'
    upstream: "https://huggingface.co"
    strategy: proxy

  # 示例：其他使用临时签名 URL 的站点
  # - name: example-signed-url
  #   pattern: '/signed-download/.*'
  #   upstream: "https://example.com"
  #   strategy: parallel
  #   min_size: 10485760
  #   concurrency: 10
  #   cache_key_source: original  # 使用原始 URL 作为缓存 key

  - name: default
    pattern: ".*"
    upstream: "https://pypi.org"
    strategy: proxy
    content_rewrite:         # 响应内容改写配置
      content_types:         # 匹配的 Content-Type（HTML 和 JSON）
        - "text/html"
        - "application/json"
        - "application/vnd.pypi.simple"
      targets:               # 要替换的目标 host 列表
        - "https://files.pythonhosted.org"

logging:
  level: "INFO"
  file: "/data/fast_proxy/fast_proxy.log"

配置说明

Server 配置

字段	说明	默认值
`server.host`	服务监听地址	`"0.0.0.0"`
`server.port`	服务监听端口	`8081`
`server.upstream_proxy`	上游代理地址，空字符串表示直连	`""`
`server.public_host`	对外访问地址，用于 HTML 链接改写	`"127.0.0.1:8081"`
`server.max_concurrent_downloads`	全局最大并发下载数，超过则排队	`100`

Cache 配置

字段	说明	默认值
`cache.dir`	缓存目录路径	`"./cache"`
`cache.max_size_gb`	缓存最大容量（GB）	`100`
`cache.lru_enabled`	是否启用 LRU 自动淘汰	`true`

Rules 配置

字段	说明	示例
`rules[].name`	规则名称	`"docker-blob"`
`rules[].pattern`	URL 匹配正则表达式	`"/v2/.*/blobs/sha256:[a-f0-9]+"`
`rules[].upstream`	上游源 base URL	`"https://registry-1.docker.io"`
`rules[].strategy`	下载策略：`proxy` 直接代理 / `parallel` 并行下载	`"parallel"`
`rules[].min_size`	最小文件大小（字节），小于此值使用代理	`1048576`
`rules[].concurrency`	并行下载线程数	`20`
`rules[].chunk_size`	每个分片大小（字节），≤0 表示自动计算（总大小/concurrency）	`10485760`
`rules[].cache_key_source`	缓存 key 来源：`original` 使用原始URL，`final` 使用最终URL	`"original"`
`rules[].path_rewrite`	路径重写规则数组	`[{search: "/blob/", replace: "/resolve/"}]`
`rules[].content_rewrite`	响应内容改写配置（用于 HTML/JSON 中的链接替换）	见 default 规则
`rules[].handler`	特殊处理模块路径	`"handlers.docker"`
`rules[].head_meta_headers`	HEAD 请求时额外保留的响应头列表	`["etag", "x-repo-commit"]`

Logging 配置

字段	说明	默认值
`logging.level`	日志级别：`DEBUG`/`INFO`/`WARNING`/`ERROR`	`"INFO"`
`logging.file`	日志文件路径	`"/tmp/fast_proxy.log"`

高级配置示例

自定义 Handler

创建 handlers/custom.py：

async def exec_path(request, full_path, config, http_client):
    """
    自定义请求处理器
    
    Args:
        request: FastAPI Request 对象
        full_path: 请求路径
        config: 全局配置字典
        http_client: httpx.AsyncClient 实例
    
    Returns:
        (handled, response): 
        - handled: bool，是否已处理
        - response: 如果 handled=True，返回 Response 对象
    """
    if full_path.startswith('/custom/'):
        # 处理自定义逻辑
        return True, Response(content="Custom response")
    
    # 未处理，继续后续流程
    return False, None

在 config.yaml 中配置：

rules:
  - name: custom-handler
    pattern: "/custom/.*"
    upstream: "https://example.com"
    strategy: proxy
    handler: handlers.custom

扩展示例：添加 GitHub Releases 下载加速

rules:
  - name: github-releases
    pattern: '/.*/releases/download/.+'
    upstream: "https://github.com"
    strategy: parallel
    min_size: 1048576      # 1MB 以上启用并行
    concurrency: 16
    chunk_size: 10485760   # 10MB 分片

扩展示例：添加自定义软件源

rules:
  - name: my-company-repo
    pattern: '/artifacts/.+\.(jar|war|zip)$'
    upstream: "https://artifacts.mycompany.com"
    strategy: parallel
    min_size: 10485760     # 10MB 以上启用并行
    concurrency: 10
    chunk_size: 20971520   # 20MB 分片
    cache_key_source: original

🧪 测试

运行测试

# 运行简单测试（无需 pytest）
python test_simple.py

# 运行完整测试套件（需要 pytest）
pytest test_proxy.py -v

手动验证

测试 PyPI 代理

curl -o /dev/null "http://localhost:8081/packages/fb/d7/71b982339efc4fff3c622c6fefecddfd3e0b35b60c5f822872d5b806bb71/torch-1.0.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl" \
  -w "HTTP: %{http_code}, Size: %{size_download}, Time: %{time_total}s\n"

测试 HuggingFace 代理

export HF_ENDPOINT=http://localhost:8081

# 测试下载 GGUF 模型文件
huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7B-GGUF llama-2-7b.Q4_K_M.gguf

# 测试下载 safetensors 格式模型
huggingface-cli download meta-llama/Llama-2-7b-hf model-00001-of-00002.safetensors

# 测试下载整个仓库
huggingface-cli download sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 --local-dir ./test-model

测试 Docker Registry 代理

# 获取 token
TOKEN=$(curl -s "https://auth.docker.io/token?service=registry.docker.io&scope=repository:library/nginx:pull" \
  | grep -o '"token":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)

# 下载 blob
curl -o /dev/null "http://localhost:8081/v2/library/nginx/blobs/sha256:abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -w "HTTP: %{http_code}, Size: %{size_download}, Time: %{time_total}s\n"

验证缓存命中

# 第一次下载（并行下载）
time curl -o /tmp/test1.gguf "http://localhost:8081/unsloth/model/resolve/main/file.gguf"

# 第二次下载（缓存命中，应该快很多）
time curl -o /tmp/test2.gguf "http://localhost:8081/unsloth/model/resolve/main/file.gguf"

# 查看缓存统计
curl http://localhost:8081/stats | jq

📄 License

MIT

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Contribution activity

Signals and awards

What aimirror does

Where teams use it

Corporate Intranet Bypassing

Team Caching

CI/CD Acceleration

Multi-Source Mirroring

README

🚀 aimirror

💡 项目背景

✨ 功能特性

🔥 性能实测

PyPI 包安装加速对比

缓存效果

多源同时加速

🏗️ 架构

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方式一：pip 安装（推荐）

方式二：源码安装

🔧 客户端配置

pip / uv

Docker

HuggingFace (huggingface-cli)

R (CRAN)

Conda

npm / yarn

📖 API

代理端点

管理端点

健康检查响应详情

缓存统计响应详情

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方式一：pip 安装（推荐）

方式二：源码安装

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使用 GitHub Container Registry

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⚙️ 配置示例

配置说明

Server 配置

Cache 配置

Rules 配置

Logging 配置

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自定义 Handler

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扩展示例：添加自定义软件源

🧪 测试

运行测试

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