大模型部署基础设施搭建 - RAGFlow

参考:https://blog.csdn.net/Y525698136/article/details/150610134

一、下载

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

二、修改配置文件

同一台服务器同时部署运行dify和ragflow,避免冲突

2.1 修改docker-compose.yml

bash 复制代码
vim docker-compose.yml

修改内容:

bash 复制代码
ports:
      - ${SVR_HTTP_PORT}:9380
      - 8089:80
      - 8443:443

三、使用

bash 复制代码
cd ragflow/docker

给脚本添加权限

bash 复制代码
chmod +x entrypoint.sh

启动

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

停止

bash 复制代码
docker compose -p ragflow -f docker-compose.yml down

四、访问

bash 复制代码
http://<ip>:8089/
相关推荐
阿杰学AI4 小时前
AI核心知识78——大语言模型之CLM(简洁且通俗易懂版)
人工智能·算法·ai·语言模型·rag·clm·语境化语言模型
玄同7656 小时前
Llama.cpp 全实战指南:跨平台部署本地大模型的零门槛方案
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·交互·llama·ollama
玄同7656 小时前
LangChain v1.0+ Prompt 模板完全指南:构建精准可控的大模型交互
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·nlp·交互·知识图谱
菜青虫嘟嘟8 小时前
Expert Iteration:一种无需人工标注即可显著提升大语言模型推理能力的简单方法核心
人工智能·语言模型·自然语言处理
MaoziShan9 小时前
[ICLR 2026] 一文读懂 AutoGEO:生成式搜索引擎优化(GEO)的自动化解决方案
人工智能·python·搜索引擎·语言模型·自然语言处理·内容运营·生成式搜索引擎
阿杰学AI10 小时前
AI核心知识77——大语言模型之Joint Training(简洁且通俗易懂版)
人工智能·深度学习·ai·语言模型·rag·联合训练·joint training
子夜江寒11 小时前
基于PyTorch的语言模型实现详解
pytorch·语言模型
zhangfeng113312 小时前
大模型微调主要框架 Firefly vs LLaMA Factory 全方位对比表
人工智能·语言模型·开源·llama
PacosonSWJTU12 小时前
大模型应用开发rag-第1个rag应用
数据库·语言模型
shangjian00713 小时前
AI-大语言模型LLM-模型微调8-进阶操作
人工智能·深度学习·语言模型