ubuntu22.04部署ragflow和ollama

文章目录

安装驱动和CUDA

参考下面这个链接
安装NVIDIA驱动

安装过程中可能会出现下面这个报错:

an error occurred while performing building kernel modules see /var/log/nvidia-installer.log for details. unrecognized command-line option...

原因是系统gcc版本和内核gcc版本不一致,安装gcc-12

That's an issue with the Ubuntu kernel. For whatever reasons, the ubuntu kernel team decided to use gcc-12 for kernel compilation while the 22.04 system compiler is gcc-11. Please install gcc-12 from ubuntu repo to be able to compile the nvidia modules again.

cpp 复制代码
sudo apt update
sudo apt install gcc-12 g++-12

并将gcc-12设置为默认编译器

cpp 复制代码
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 12
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12 12

验证gcc版本

cpp 复制代码
gcc --version

部署ollama(本地)

打开ollama官网,选择linux,直接下载
ollama官网

下载完成之后,可以在官网下载模型,搜索你想下载的模型,复制右边的命令即可下载模型

ollama配置

需要修改ollama配置,如果不修改ragflow没办法访问到ollama

由于默认ollama绑定在127.0.0.1的11434端口,其他IP都拒绝

使用docker只能访问到自己不能访问到宿主机上,所以需要将ollama服务暴露给网络

方法修改如下文件:

复制代码
vim /etc/systemd/system/ollama.service

Service下继续添加如下内容,使ollama绑定到0.0.0.0的11434端口

复制代码
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

填入的基础URL为

复制代码
http://host.docker.internal:11434/

参考链接
ragflow无法访问ollama

解决linux中待机时间过长导致ollama回退到cpu处理模式的问题

笔记本电脑挂起恢复

在 Linux 上,经过一次挂起/恢复周期后,有时 Ollama 会无法发现你的 NVIDIA GPU,并回退到在 CPU 上运行。你可以通过重新加载 NVIDIA UVM 驱动来解决这个驱动程序错误,命令为 sudo rmmod nvidia_uvm && sudo modprobe nvidia_uvm。

出现这个问题后,复制下面四条命令重启ollama即可

The 999 error is a generic "unknown error" code, which isn't super helpful.

What happens if you try removing the uvm module:

cpp 复制代码
sudo systemctl stop ollama
sudo rmmod nvidia_uvm
sudo modprobe nvidia_uvm
sudo systemctl start ollama

如何找到这个问题呢,停止ollama然后重新启动ollama就会有log出来

bash 复制代码
sudo systemctl stop ollama
ollama serve

会有这些log出来,说明GPU找不到了,所以ollama又使用cpu来跑模型了

bash 复制代码
msg="unknown error initializing cuda driver library /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.550.144.03: cuda driver library init failure: 999"
msg="no compatible GPUs were discovered"
msg="inference compute" id=0 library=cpu variant=avx2

解决方法参考链接
Unknown error initializing cuda driver library

部署ragflow(docker)

搜索ragflow,在github上面clone下来

bash 复制代码
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

ragflow有两个镜像版本,一个迷你版,一个完整版,推荐下载完整版本

如果要下载完整版本,打开ragflow/docker/.env,把完整版本取消注释,slim版本注释

然后执行下面这条命令即可拉取镜像

bash 复制代码
docker compose -f docker-compose.yml up -d

完成后,在浏览器输入0.0.0.0即可打开ragflow的网页

加入ollama里的模型

ollama list,复制模型名字

如图填即可

相关推荐
LazzyE2 分钟前
初读 Miles:RL 后训练,难在采样和训练之间
人工智能
txg6664 分钟前
LLM 驱动漏洞传播验证:TransferFuzz-Pro 如何自动调试“继承“来的安全债
人工智能·深度学习·安全
shujudang14 分钟前
从数据闭环到 Agent 协同:企业营销自动化如何演进为智能运营?
大数据·运维·人工智能·数据分析·自动化
吉安特尔雅15 分钟前
2026行业实测|主流AI获客系统功能拆解与选型指南(含剪流全矩阵深度分析)
人工智能·剪流geo·剪流·ai获客哪家靠谱
动恰客流统计16 分钟前
ReID边缘计算视觉客流统计:无网户外场景的数字化落地路径
大数据·人工智能
FL162386312923 分钟前
仙人掌品种类型检测数据集VOC+YOLO格式1991张10类别
人工智能·yolo·机器学习
Sunlly23 分钟前
OpenClaw 的 Elevated 到底给了 Agent 什么权限
人工智能
小白说大模型36 分钟前
Codex 实战:用 AI 写运维脚本
大数据·运维·网络·人工智能·机器学习·prompt
用户734991347165339 分钟前
我把思考外包给了AI,三个月后我成了自己项目的文盲
人工智能
Rocky Ding*39 分钟前
【三年面试五年模拟】2026-08-18_哔哩哔哩_AI应用岗Agent开发一面面经(含完整答案)
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·aigc·ai-native·ai agent