虚拟机liunix安装ragflow

### 安装和配置 RAGFlow 的方法 要在 Linux 虚拟机中成功安装和配置 RAGFlow，可以按照以下说明操作： #### 1. 环境准备 确保虚拟机满足基本硬件需求并已正确设置。推荐使用 VMware 或 VirtualBox 创建 Ubuntu 虚拟机环境[^3]。 - **处理器**: 至少分配 8 核 CPU。 - **内存**: 建议至少分配 16GB RAM。 - **操作系统**: 使用 Ubuntu 22.04.4 LTS 版本作为基础系统[^1]。 #### 2. 更新系统包管理器 在开始之前，更新系统的软件包列表以确保获取最新版本的依赖项： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 3. 安装必要的依赖项 RAGFlow 需要一些额外的工具和支持库来运行。执行以下命令安装这些依赖项： ```bash sudo apt install curl git python3-pip build-essential libssl-dev -y ``` #### 4. 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit (如果适用) 由于 RAGFlow 可能涉及 GPU 加速功能，因此需要先安装 Docker 并配置 NVIDIA 支持（如果有 GPU 设备可用）。以下是具体步骤： ##### a. 安装 Docker ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | sh sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` ##### b. 安装 NVIDIA Container Toolkit 对于支持 CUDA 的 GPU 用户，可以通过以下方式启用容器内的 GPU 访问： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` #### 5. 下载并启动 RAGFlow 根据官方文档中的指导下载 RAGFlow，并初始化其服务： ```bash git clone https://github.com/RAGFlow/ragflow.git cd ragflow pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install -r requirements.txt ``` #### 6. 启动 OLLAMA 服务并与之集成 OLLAMA 是一种用于加速模型推理的服务组件，在某些情况下可能需要单独处理模块加载问题。例如当尝试移除 `uvm` 模块时可按如下方式进行恢复[^4]: ```bash sudo systemctl stop ollama sudo rmmod nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_uvm sudo systemctl start ollama ``` 最后验证整个流程是否正常工作即可完成全部部署过程！