本地部署1panel
时间: 2025-01-13 14:51:09 浏览: 84
### 如何在本地环境部署1Panel
#### 创建目录并进入工作路径
为了保持文件系统的整洁有序,在开始之前创建一个专门用于存储1Panel程序及相关数据的目录。
```bash
mkdir -p /data/1panel
cd /data/1panel/
```
#### 下载安装包
通过wget命令从官方资源库获取最新稳定版本的1Panel压缩包。这一步骤确保所使用的软件是最新的,并且来自可信源[^2]。
```bash
wget https://resource.fit2cloud.com/1panel/package/stable/v1.1.2/release/1panel-v1.1.2-linux-amd64.tar.gz
```
#### 解压文件
利用tar工具解开刚刚下载下来的归档文件,释放出实际可执行的应用程序及其依赖项。
```bash
tar -zxvf 1panel-v1.1.2-linux-amd64.tar.gz
```
完成上述操作之后,即已在本地环境中成功部署了1Panel面板。此时可以通过浏览器访问对应的IP地址加上端口号来启动初始化配置流程。
相关问题
1panel部署bootstrap
### 如何在1Panel平台上部署Bootstrap框架
#### 准备工作
为了能够在1Panel平台成功部署Bootstrap框架,需先确认服务器环境已安装必要的软件包和服务。通常情况下,Bootstrap作为一个前端库并不需要复杂的后端支持,但可能涉及到Web服务器(如Nginx或Apache)、Node.js以及构建工具链。
#### 部署流程
##### 安装依赖项
确保目标机器已经设置了合适的开发环境,包括但不限于Git、npm/yarn等工具。对于某些特定功能模块,比如Sass编译,则还需要额外安装Ruby等相关组件[^3]。
##### 获取Bootstrap源码
通过官方提供的下载链接获取最新版Bootstrap压缩包,或是利用`git clone https://github.com/twbs/bootstrap.git`命令克隆仓库到本地目录。如果计划自定义样式表并参与贡献开源社区,建议采用后者方式操作。
##### 构建与定制化
进入解压后的文件夹路径执行如下指令完成资源打包:
```bash
npm install
npm run dist
```
上述过程会自动拉取所有必需的JavaScript/CSS库,并按照默认配置生成生产环境下使用的静态资产文件。如果有特殊需求调整布局结构或者修改主题配色方案,可以在`.scss`文件内编辑变量值后再重新运行构建任务。
##### 发布至1Panel面板管理的应用服务中
登录1Panel控制台界面新建站点实例,指定文档根目录指向之前准备好的dist/output位置;接着依照提示设置域名解析记录、SSL证书绑定等一系列常规选项直至保存提交。最后一步便是启动关联的服务进程,使外部能够正常访问托管页面了[^1]。
#### 注意事项
考虑到不同版本间的差异性较大,请务必参照所选发行版附带的帮助手册仔细核对各项参数设定是否合理合规。另外值得注意的是,虽然这里主要讨论了基于Linux系统的实施方案,但对于Windows Server同样适用——只需稍作改动即可移植过去。
1panel部署deepseek
### 如何在1Panel平台上安装和配置DeepSeek
#### 1. 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek-R1 模型,在开始之前需确认满足软硬件条件。具体来说,对于软件依赖方面,确保操作系统支持 Docker 和 Python 环境;而对于硬件,则建议具备足够的内存和存储空间来承载模型及其运行所需资源[^3]。
#### 2. 安装 Ollama
Ollama 是用于管理和服务于大型语言模型的服务平台之一。通过1Panel的应用商店可以方便快捷地完成其安装过程。进入1Panel界面后找到对应的应用选项并遵循提示操作即可实现自动化安装流程[^1]。
#### 3. 安装 Docker
由于 DeepSeek-R1 基于容器化技术构建,因此需要先准备好 Docker 环境。这一步骤涉及检查当前系统的兼容性和稳定性,并根据官方文档指导下载适合版本的 Docker for Desktop 或者命令行工具版 Docker Engine 。另外,考虑到网络速度等因素的影响,推荐设置国内加速器以提高镜像拉取效率。
#### 4. 部署 DeepSeek-R1 模型
借助 Ollama 提供的功能模块可以直接从仓库获取预训练好的 DeepSeek-R1 模型文件。按照界面上给出的操作指引逐步执行直至成功加载目标模型至本地环境中。完成后便可以通过 API 接口调用该模型来进行各种自然语言处理任务了。
#### 5. 设置 Open WebUI
为了让用户更直观便捷地管理和监控已部署的 LLMs (Large Language Models),通常还会配套搭建图形化的前端页面——即此处提到的 Open WebUI 应用程序。同样经由1Panel内置市场选取相应条目一键式建立实例之后就能立即投入使用。
```bash
conda create -n janus_pro python=3.10 -y
```
上述代码片段展示了创建名为 `janus_pro` 的 Conda 虚拟环境的过程,其中指定了 Python 版本为 3.10 ,此步骤有助于隔离不同项目之间的依赖关系冲突问题[^2]。
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