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docker部署langchain

时间: 2025-01-01 22:31:52 浏览: 95

### 使用 Docker 部署 LangChain 的方法 #### 创建 Dockerfile 定义容器化环境和依赖为了构建适合 LangChain 运行的 Docker 映像，需创建一个名为 `Dockerfile` 的文件来指定所需的软件包和其他配置。此文件应包含安装 Python 解释器、设置工作目录以及复制项目源码至镜像内的指令[^1]。 ```dockerfile FROM python:3.9-slim-buster WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["python", "main.py"] ``` 上述示例展示了基础结构；实际应用时可根据具体需求调整基础映像版本号及其他细节部分。 #### 启动并运行容器实例通过命令行工具执行特定参数组合下的 `docker run` 命令可以启动基于之前所建映像的新容器。对于本案例而言，这涉及挂载本地路径作为卷供内部程序访问数据集或模型权重之用，并开放端口以便外部连接服务接口： ```bash docker run -itd \ --name=qwen-langchan \ -v E:/model:/home/model \ -p 7860:7860 \ -p 20000:20000 \ -p 8501:8501 \ qwenllm/qwen:cu121 \ /bin/bash ``` 这里 `-v` 参数用于绑定主机上的某个位置到容器内相应的位置上，而多个 `-p` 则分别指定了不同目的端口号之间的转发关系[^2]。 #### 修改配置文件适应生产环境当准备将应用程序投入正式运营前，可能还需要针对某些预设项做出适当更改以确保最佳性能表现。例如，在编辑 `/root/chatchat_data/model_settings.yaml` 文件过程中，应当注意更新如下两项设定： - 将 embedding 字段更改为支持中文语境的大规模语言模型 bge-large-zh-V1.5； - 替换默认 IP 地址为当前服务器公网地址而非 localhost (即 127.0.0.1)，从而允许远程客户端正常发起请求[^3]。

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