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【AI知识库云研发部署】RAGFlow + DeepSeek

news 来源：原创 2025/8/22 9:10:57

gpu

安装screen：yum install screen

配置ollama：

下载官方安装脚本并执行： curl -fsSL  https://ollama.com/install.sh  | sh

通过screen后台运行ollama：screen -S ollama

在screen会话中启动服务：

export OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=16
export OLLAMA_ORIGINS=*
ollama serve

通过ollama拉取模型

ollama pull deepseek-r1:8b
ollama pull bge-m3

结束所有ollama进程：pkill -f ollama

安装cmake：yum install cmake

wget https://huggingface.co/klnstpr/bge-reranker-v2-m3-Q8_0-GGUF/resolve/main/bge-reranker-v2-m3-q8_0.gguf

git clone  https://github.com/ggerganov/llama.cpp

TencentOS 3需要修改ggml/src/CMakeLists.txt才能编译：

find / -type f -path "*/ggml/src/CMakeLists.txt" 2>/dev/null
vim ggml/src/CMakeLists.txt

在llama.capp文件夹下
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j16
cd build/bin
screen -S llama.cpp
注意路径是否正确：
./llama-server -m /data/workspace/bge-reranker-v2-m3-q8_0.gguf --port 11435 --reranking --pooling rank -ngl 25 --host 0.0.0.0 -ub 16384

cpu

在云服务器 CVM （cpu版）中，克隆 RAGFlow 知识库：git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git   根据README.md安装

这里用cvm没用云研发的原因是云研发已经是容器环境了，不支持docker in docker

安装后从本地浏览器直接访问cvm，比如我的cvm是9.34.5.10，则访问http:/9.34.5.10

同样的添加其他几个，添加完成后如图：

到这一步基本完成了，回到主页开始上传文档，然后开始rag问答

注意等待文档解析完成

由于用的模型很拉垮，这里会很慢，耐心等待

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