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Deepseek+RAGFLOW部署教程

article 2025/2/27 16:08:43

本篇教程为Deepseek+RAGFLOW详细部署

本篇主要基于linux服务器部署ragflow+deepseek，其他操作系统稍有差异但是大体一样。
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前言说明：

Ubantu22系统部署RAGFLOW，在之前的博文中记录过，有需要的可以点击查看linux服务器部署ragflow+ollama

Ubantu系统离线部署ollama可参考博文基于linux服务器Ubantu20.04的离线Ollama安装（手动安装成功）

请注意区分ollama版本，最新的最好，至少要满足拉取需要模型的要求
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一、先决条件

CPU ≥ 4核；
RAM ≥ 16 GB；
磁盘 ≥ 50 GB；
Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1。
如果尚未在本地计算机（Windows、Mac或Linux）上安装Docker，请参阅安装Docker引擎。
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我的服务器系统 Ubuntu 22.04.5 LTS，16核CPU，32G内存，200G硬盘。
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二、启动RAGFLOW服务器

1、确保 vm.max_map_count ≥ 262144:

vm.max_map_count.此值设置进程可能拥有的内存映射区域的最大数量。它的默认值是65530。虽然大多数应用程序需要少于一千个映射，但减少此值可能会导致异常行为，当进程达到限制时，系统会抛出内存不足错误。

RAGFlow v0.10.0使用Elasticsearch进行多次调用。正确设置vm.max_map_count的值对于Elasticsearch组件的正常运行至关重要。
具体操作

检查vm.max_map_count的值

sysctl vm.max_map_count

重置vm.max_map_count>=262144

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

永久设置，写入/etc/sysctl.conf 配置文件中
利用winSCP打开/etc/sysctl.conf配置文件，将下面这句脚本写入配置文件最下端

vm.max_map_count=262144

注意：道理明白，不管用什么方式打开sysctl.conf配置文件，写入即可。

2、克隆RAGFLOW存储库

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

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访问不了github.com，参考另篇博文解决
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3、构建预构建的Docker映像并启动服务器

运行以下命令会自动下载开发版本RAGFlow Docker映像。

cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose -f docker-compose.yml up -d

注意:镜像文件大约9GB，下载过程可能需要一些时间，请耐心等待。
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注意：这里拉取时间大概2个半小时（基于我的服务器性能，大家可参考）
如果拉取完成，部分容器启动错误，查看日志进行求助gpt，实在解决不了的话，可以选择所有东西（从docker部署开始）推倒重来一次，有了前面的操作经验，重新部署速度还行，问题也可得到解决，亲测有效。

2025-2-26 晚上国内可用镜像源：
https://docker.1ms.run
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