乌班图系统部署deepseek+ RagFlow

<think>好的，用户想在Ubuntu系统上部署DeepSeek和RAGFlow，需要提供相关指南或教程。首先，我需要回顾之前提供的引用内容，确保信息准确。引用中提到需要安装Docker、Ollama，并以GPU模式启动，还有RAGFlow的安装步骤。用户可能已经具备一定的Linux操作基础，但需要详细的步骤说明。 首先，环境准备方面，用户需要安装Docker和NVIDIA驱动，特别是如果使用GPU的话。根据引用[2]，RAGFlow通过Docker安装，所以正确安装Docker是前提。然后，安装Ollama部分，引用[4]提到了环境变量的设置，需要确保Ollama正确配置，尤其是跨域处理和模型路径。接下来是RAGFlow的部署，引用[2]中的命令需要执行，但可能需要检查权限和路径是否正确。 用户可能遇到的问题包括Docker权限问题、GPU驱动兼容性、Ollama服务无法启动等。需要提前提醒用户处理这些常见问题，比如将用户加入docker组，验证GPU驱动安装等。此外，引用[3]提到Ubuntu系统预装这些工具，但用户可能需要手动部署，所以步骤要详细。 需要分步骤说明，每一步的命令和可能出现的错误及解决方法。最后，验证部署是否成功，通过访问RAGFlow的界面和使用DeepSeek的API。另外，生成相关问题可以帮助用户进一步了解优化和应用场景，比如性能调优或结合其他工具使用。</think>以下是在Ubuntu系统部署DeepSeek与RAGFlow的详细指南，包含关键步骤与注意事项： ### 一、环境准备 1. **安装Docker** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io docker-compose sudo usermod -aG docker $USER # 当前用户加入docker组 newgrp docker # 刷新用户组权限 ``` 2. **NVIDIA驱动安装（GPU部署必选）** 验证GPU可用性： ```bash nvidia-smi # 应显示GPU信息 ``` ### 二、Ollama部署 ```bash # 1. 拉取镜像 docker pull ollama/ollama:latest # 2. 创建存储目录 mkdir -p /opt/ollama/models # 3. 启动容器（GPU模式） docker run -d \ --name ollama \ --gpus=all \ -v /opt/ollama/models:/opt/ollama/models \ -e "OLLAMA_HOST=0.0.0.0" \ -e "OLLAMA_ORIGINS=*" \ -p 11434:11434 \ ollama/ollama ``` *注：环境变量设置参考引用[4]，确保跨域访问和模型存储路径正确* ### 三、RAGFlow部署 ```bash # 1. 下载代码库 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/docker # 2. 授权执行脚本 chmod +x ./entrypoint.sh # 3. 启动服务（后台模式） docker compose -f docker-compose.yml up -d # 参考引用[2] ``` ### 四、部署验证 | 服务 | 验证方式 | 预期结果 | |-----------|-----------------------------|--------------------| | Ollama | `curl http://localhost:11434` | 返回Ollama版本信息 | | RAGFlow | 浏览器访问`http://IP:8000` | 显示Web管理界面 | ### 五、常见问题排查 1. **GPU无法识别** 检查nvidia-container-toolkit安装： ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi ``` 2. **端口冲突** 检查11434/8000端口占用： ```bash sudo lsof -i :11434 ``` 3. **模型下载失败** 手动下载模型至`/opt/ollama/models`目录，例如： ```bash wget -P /opt/ollama/models https://ollama.ai/models/deepseek-ai/deepseek-coder ```