AnythingLLM 的 Docker 使用

AnythingLLM是使用大语言模型LLM的一站式简便框架。官网的介绍如下:

AnythingLLM is the easiest to use, all-in-one AI application that can do RAG, AI Agents, and much more with no code or infrastructure headaches.

1. 使用官方docker

最方便的方法是使用 docker. 参考Local Docker Installation ~ AnythingLLM

1.1 拉取镜像

bash 复制代码
  docker pull mintplexlabs/anythingllm

1.2 创建db目录和配置文件

Linux:

bash 复制代码
export STORAGE_LOCATION=/var/lib/anythingllm && \
mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
touch "$STORAGE_LOCATION/.env"

Windows:

bash 复制代码
$env:STORAGE_LOCATION="$HOME\Documents\anythingllm"; `
If(!(Test-Path $env:STORAGE_LOCATION)) {New-Item $env:STORAGE_LOCATION -ItemType Directory}; `
If(!(Test-Path "$env:STORAGE_LOCATION\.env")) {New-Item "$env:STORAGE_LOCATION\.env" -ItemType File}; 

1.3 运行docker

bash 复制代码
docker run -d \
 --name anythingllm \
 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
 --env STORAGE_DIR=/app/server/storage \
 --health-cmd "/bin/bash /usr/local/bin/docker-healthcheck.sh || exit 1" \
 --health-interval 60s \
 --health-start-period 60s \
 --health-timeout 10s \
 -p 3001:3001/tcp \
 --restart=always \
 --user anythingllm \
 -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
 -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
 -w /app \
 mintplexlabs/anythingllm

--add-host 配置是为了访问同台机器上的ollama服务。

1.4 访问 http://localhost:3001 进行初始配置,最好配置团队,可以进行权限控制

可以配置大语言模型LLM、向量模型、向量数据库等等。

完成后查看 .env 文件,如下(因人而异):

bash 复制代码
SERVER_PORT=3001
JWT_SECRET="my-random-string-for-seeding" # Please generate random string at least 12 chars long.
STORAGE_DIR="/var/lib/anything"
OPEN_AI_KEY=""

LLM_PROVIDER='ollama'
OLLAMA_BASE_PATH='http://localhost:11434'
OLLAMA_MODEL_PREF='llama3-64k:latest'
OLLAMA_MODEL_TOKEN_LIMIT='4096'

EMBEDDING_ENGINE='native'
VECTOR_DB='lancedb'

1.5 访问api

http://localhost:3001/api/docs/可以查看已有的API接口。

在设置里生成APIKEY,客户端编程通过这个Key来访问接口。

1.6 一个好用的小工具get_command_4_run_container,查看运行容器的启动命令参数

bash 复制代码
docker pull cucker/get_command_4_run_container
bash 复制代码
docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock cucker/get_command_4_run_container [容器名称]/[容器ID]

2. 生成自己的docker镜像

如果想要有更多的自主和控制,比如加一些api接口。

2.1 下载代码

bash 复制代码
git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git

2.2 Windows下生成镜像

进入代码目录anything-llm, 执行命令

bash 复制代码
docker build -f ./docker/Dockerfile -t anythingllm:my_1.0 .

如果中间超时报错了可以多跑几次,因为会访问github下载一些依赖的东西,而我们访问github是不稳定的, 如果你有代理服务就最好了。

2.3 Ubuntu下生成镜像

这里遇到不少问题,开始不管是用docker build还是docker-compose build都报错。

后来研究./docker/Dockerfile 文件才发现,它是支持多平台编译的。

为什么在Windows下没有问题呢,原因是我Windows下用的是Docker Desktop,而它自带buildx工具,会自动识别当前系统平台。

2.3.1 安装工具buildx

下载:

bash 复制代码
export BUILDX_VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/buildx/releases/latest | grep -oP '"tag_name": "\K(.*)(?=")')
curl -LO https://github.com/docker/buildx/releases/download/${BUILDX_VERSION}/buildx-${BUILDX_VERSION}.linux-amd64

安装:

bash 复制代码
mkdir -p ~/.docker/cli-plugins
mv buildx-${BUILDX_VERSION}.linux-amd64 ~/.docker/cli-plugins/docker-buildx
chmod +x ~/.docker/cli-plugins/docker-buildx

查看版本号:

bash 复制代码
docker buildx version

使用,这个工具也是个docker:

bash 复制代码
docker buildx create --use
docker buildx inspect --bootstrap

2.3.2 生成镜像,使用buildx指定platform

bash 复制代码
docker buildx build --platform linux/amd64 --build-arg ARG_UID=1000 --build-arg ARG_GID=1000 -f ./docker/Dockerfile  -t anythingllm:my_1.0 --load --output type=docker .

2.3.3 启动命令和上面的类似

a. 创建本地store目录

bash 复制代码
mkdir /var/lib/anythingllm-my

b. 创建db和env配置文件

bash 复制代码
cd /var/lib/anythingllm-my
mkdir logs
touch anythingllm.db
touch .env
chown 1000:1000 /var/lib/anythingllm-my/ -R

这里要注意的是一定要给目录/var/lib/anythingllm-my修改owner(最后一条命令),不然docker启动会失败,报写readonly db的错误。

c. 启动docker,不建议用docker-compose,

bash 复制代码
export STORAGE_LOCATION=/var/lib/anythingllm-my &&
docker run -d \
 --name anythingllm-my \
 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
 --env STORAGE_DIR=/app/server/storage \
 -p 3001:3001/tcp \
 --restart=always \
 --user anythingllm \
 -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
 -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
 -v ${STORAGE_LOCATION}/logs:/app/server/logs/ \
 -w /app \
 anythingllm:my_1.0

修改了文件./docker/docker-entrypoint.sh如下,增加了输出服务端log:

bash 复制代码
#!/bin/bash
{
  cd /app/server/ &&
    npx prisma generate --schema=./prisma/schema.prisma &&
    npx prisma migrate deploy --schema=./prisma/schema.prisma &&
    node /app/server/index.js &> /app/server/logs/server.log
} &
{ node /app/collector/index.js; } &
wait -n
exit $?
  1. 结束

有了自己的镜像,后面你可以自主修改代码了!!

相关推荐
m0_748232921 小时前
DALL-M:基于大语言模型的上下文感知临床数据增强方法 ,补充
人工智能·语言模型·自然语言处理
bastgia13 小时前
Tokenformer: 下一代Transformer架构
人工智能·机器学习·llm
AIGCmagic社区16 小时前
AI多模态技术介绍:理解多模态大语言模型的原理
人工智能·语言模型·自然语言处理
新智元18 小时前
李飞飞谢赛宁:多模态 LLM「空间大脑」觉醒,惊现世界模型雏形!
人工智能·llm
开放知识图谱20 小时前
论文浅尝 | HippoRAG:神经生物学启发的大语言模型的长期记忆(Neurips2024)
人工智能·语言模型·自然语言处理
RWKV元始智能1 天前
RWKV-7:极先进的大模型架构,长文本能力极强
人工智能·llm
i查拉图斯特拉如是1 天前
基于MindSpore NLP的PEFT微调
人工智能·自然语言处理
野蛮的大西瓜2 天前
BigBlueButton视频会议 vs 钉钉视频会议系统的详细对比
人工智能·自然语言处理·自动化·音视频·实时音视频·信息与通信·视频编解码
zaim12 天前
计算机的错误计算(一百八十七)
人工智能·ai·大模型·llm·错误·正弦/sin·误差/error
Hugging Face2 天前
欢迎 PaliGemma 2 – 来自 Google 的新视觉语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理