refactor: improve install script for customizable installation directory

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/03-management.md

@@ -22,19 +22,19 @@ systemctl status taosanoded
 
 ```bash
 # 启动涛思时序数据基础模型
-start-tdtsfm
+start-model tdtsfm
 # 启动 Time-MoE 基础模型
-start-time-moe
+start-model timemoe
 ```
 
 ```bash
 # 停止涛思时序数据基础模型
-stop-tdtsfm
+stop-model tdtsfm
 # 停止 Time-MoE 基础模型
-stop-time-moe
+stop-model timemoe
 ```
 
-> 上述命令只在安装版本中可用，使用 Docker 镜像和云服务，该命令不可用。
+> 上述命令只在安装版本中可用，使用 Docker 镜像和云服务，该命令不可用。更多信息请参考[时序模型服务启动和停止脚本](../dev/tsfm/#时序模型服务启动和停止脚本)。
 
 ### 目录及配置文件说明
 

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/09-dev/04-tsfm/index.md

@@ -35,7 +35,7 @@ TDgpt 在 3.3.6.4 版本原生支持六种类型的时序基础模型：涛思
 
 为了使用时间序列基础模型，需要在本地部署环境支持其运行。首先需要准备一个虚拟的 Python 环境，使用 `pip` 安装必要的依赖包：
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 pip install flask==3.0.3
 pip install transformers==4.40.0
@@ -44,7 +44,7 @@ pip install accelerate
 
 > 脚本中安装了 CPU 驱动版本的 PyTorch，如果您服务是部署在具有 GPU 的服务器上，可以在虚拟环境中安装支持 GPU 加速的 PyTorch。例如：
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 ```
 
@@ -76,7 +76,7 @@ def time_moe():
 
 # 启动 Python 脚本
 
-```shell
+```bash
 nohup python timemoe-server.py > service_output.out 2>&1 &
 ```
 
@@ -86,7 +86,7 @@ nohup python timemoe-server.py > service_output.out 2>&1 &
 
 如果加载失败，请尝试执行如下命令切换为国内镜像下载模型。
 
-```shell
+```bash
 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 ```
 
@@ -103,7 +103,7 @@ Running on http://127.0.0.1:6037
 
 使用 Shell 命令可以验证服务是否正常
 
-```shell
+```bash
 curl 127.0.0.1:6037/ds_predict
 ```
 
@@ -183,7 +183,7 @@ chronos, timesfm, chronos 时序基础服务，适配文件已经默认提供，
 
 为避免依赖库冲突，建议准备干净的 python 虚拟环境，在虚拟环境中安装依赖库。
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 pip install uni2ts
 pip install flask
@@ -204,7 +204,7 @@ pretrained_model = MoiraiMoEModule.from_pretrained(
 
 执行命令启动服务，首次启动会自动下载模型文件，如果下载速度太慢，可使用国内镜像（设置置方式见上）。
 
-```shell
+```bash
 nohup python moirai-server.py > service_output.out 2>&1 &
 ```
 
@@ -214,7 +214,7 @@ nohup python moirai-server.py > service_output.out 2>&1 &
 
 在干净的 python 虚拟环境中安装依赖库。
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 pip install chronos-forecasting
 pip install flask
@@ -250,15 +250,15 @@ model = BaseChronosPipeline.from_pretrained(
 
 在 shell 中执行命令，启动服务。
 
-```shell
+```bash
 nohup python chronos-server.py > service_output.out 2>&1 &
 ```
 
 ### 启动 timesfm 服务
 
 在干净的 python 虚拟环境中安装依赖库。
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 pip install timesfm
 pip install jax
@@ -267,15 +267,15 @@ pip install flask==3.0.3
 
 调整 timesfm-server.py 文件中设置服务地址（如果需要）。然后执行下述命令启动服务。
 
-```shell
+```bash
 nohup python timesfm-server.py > service_output.out 2>&1 &
 ```
 
 ### 启动 moment 服务
 
 在干净的 python 虚拟环境中安装依赖库。
 
-```shell
+```bash
 pip install torch==2.3.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 pip install transformers==4.33.3
 pip install numpy==1.25.2
@@ -288,17 +288,59 @@ pip install momentfm
 
 调整 moment-server.py 文件中设置服务地址（如果需要）。然后执行下述命令启动服务。
 
-```shell
+```bash
 nohup python moment-server.py > service_output.out 2>&1 &
 ```
 
+## 时序模型服务启动和停止脚本
+
+为了方便用户启动和停止时序基础模型服务，TDgpt 在 3.4.0.0 及之后的版本提供了统一的启动脚本 `start-model.sh` 和停止脚本 `stop-model.sh`，用于一键启动或停止指定或全部时序基础模型服务。
+
+### 启动脚本
+
+`start-model.sh` 脚本用于启动指定或全部的时序基础模型服务。该脚本会根据用户指定的模型名称，加载对应的`Python`虚拟环境，并启动相应的模型服务脚本。
+
+使用`root` 安装完成后，您可以在 `<tdgpt根目录>/bin/` 目录下找到该脚本，我们会同步创建软链接为 `/usr/bin/start-model`，方便全局使用。
+
+默认日志输出到 `/var/log/taos/taosanode/` 目录下的 `taosanode_service_<model_name>.log` 文件中。
+
+**用法说明**：
+
+```bash
+用法：/usr/bin/start-model [-c 配置文件] [模型名|all] [其他参数...]
+
+支持的模型名：tdtsfm, timesfm, timemoe, moirai, chronos, moment
+```
+
+**选项说明**：
+
+```bash
+  -c 配置文件    指定配置文件（默认：/etc/taos/taosanode.ini）
+  -h, --help     显示本帮助信息
+```
+
+**使用示例说明**：
+
+1. 在后台启动全部的模型服务：`/usr/bin/start-model all`
+2. 单独启动某个模型服务，例如：`/usr/bin/start-model timesfm`
+3. 支持通过 `-c` 参数指定自定义配置文件，未指定时默认使用`/etc/taos/taosanode.ini` 作为配置文件，例如：`/usr/bin/start-model -c /path/to/custom_taosanode.ini`
+
+### 停止脚本
+
+`stop-model.sh`用于一键停止指定或全部时序基础模型服务。脚本会自动查找并终止对应模型的`Python`进程，使用方式与启动脚本一致，便于批量运维。
+
+**使用示例说明**：
+
+1. 停止 timesfm 服务，`/usr/bin/stop-model timesfm`
+2. 一键停止全部模型服务`/usr/bin/stop-model all`
+
 ## 动态下载时序模型
 
 在 3.3.8.x 以后的版本，您可以在启动模型的时候指定不同规模的模型。如果不指定任何参数，模型运行驱动文件（[xxx]-server.py）将自动加载参数规模最小的模型运行。
 
 此外，如果您手动在本地下载了模型文件，可以通过指定本地模型文件路径的方式，运行已经下载完成的模型。
 
-```shell
+```bash
 # 运行在本地目录 /var/lib/taos/taosanode/model/chronos 的 chronos-bolt-tiny 模型文件，如果指定目录不存在，则自动下载模型文件到  /var/lib/taos/taosanode/model/chronos 目录下。第三个参数是下载模型文件的时候时候打开镜像，推荐国内用户打开该选项
 python chronos-server.py /var/lib/taos/taosanode/model/chronos/ amazon/chronos-bolt-tiny True