ModelScope-Agent(3)：docker启动

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前两篇并没有使用到docker,但我看项目中是有docker配置的，不过没有在教程中写出来。学习了ragflow的docker配置流程之后，试一下modelscope-agent的配置。
先创建model-scope的cuda环境

conda create --name modelscope-agent python=3.10
conda activate modelscope-agent
pip install -r requirements.txt

先将依赖文件放到docker目录

sudo cp requirements.txt docker

进入到docker目录中

sudo docker build -t modelscope-agent .

东西很多

然后终于把所有命令执行完了

docker run modelscope-agent

启动之后会一直占用控制台，所以最好加-d，在后台启动（detach 线程分离）

启动成功

使用dockerfile的整体流程是这样了，不过这个项目的markdown里面并没有说docker启动,就是本地一些本地的pip。而且它并没有什么端口号，有些项目启动了之后有web服务，可以通过localhost：80来访问网页

这里启动了一个7860端口，端口7860通常与Stable Diffusion WebUI相关，这是一个用于AI绘画的Web界面，允许用户通过Web浏览器访问并使用Stable Diffusion模型进行图像生成。

不过我还没有配置apikey