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
锋行天下2 小时前
LangGraph 1.2+ 新特性:set_node_defaults,批量统一节点策略
人工智能
找方案2 小时前
AI+人力资源:AI招聘面试的兴起与争议
人工智能·面试·职场和发展
日常通勤穿搭2 小时前
2026 电商 AI 作图工具推荐|淘宝抖音跨境商品主图 AI 生图测评
人工智能·aigc·ai工具·电商美工
ZhengEnCi2 小时前
L2A-一个域名如何访问多台云服务器-子域名、路径前缀与Nginx反向代理选型指南
linux·人工智能
2601_963749103 小时前
越华环保集团污水站曝气系统边缘闭环控制架构与能耗优化实现
人工智能·架构
工业涂料百问3 小时前
【生产施工】系列(六)工业涂料固化方式怎么选?自然干 / UV / 电子束原理与选型实战
人工智能
葡萄城技术团队3 小时前
活字格 12.1 新特性解密:禁用自动回复后,AI 对话单元格也能流式输出了
人工智能
东风破_3 小时前
从 RAG 到 Agentic RAG:第一步,让模型决定「要不要检索」
人工智能
火山引擎开发者社区3 小时前
一图看懂 ADrive 跨产品协作实践:文件通了,Agent 就通了
人工智能
蒲公英内测分发3 小时前
App 更新一次就换一个二维码?智能硬件配套 App 的版本和下载入口怎么管理
人工智能·测试工具·智能家居·智能硬件