deepseek ollama rag ubuntu 离线部署

### Ubuntu系统上的DeepSeek Ollama RAG离线部署 #### 所需依赖为了顺利在Ubuntu上完成DeepSeek Ollama RAG的离线部署，需要准备一系列必要的软件包和支持库。考虑到目标环境为基于Linux的操作系统A800，并且推荐使用Ubuntu作为主要操作系统[^1]，建议预先安装如下组件： - Python 3.x 及其开发工具链 - PyTorch框架及其CUDA扩展（如果硬件支持） - Docker CE 或 Podman 容器化平台用于隔离运行时环境 - NVIDIA驱动程序以及cuDNN SDK（针对配备NVIDIA GPU的情况）对于Python而言，可以通过`apt-get install python3-pip python3-dev`命令来获取官方仓库中的最新稳定版本；而PyTorch则应依据具体应用场景选择合适的预编译二进制文件下载链接。 #### 配置步骤由于Ollama本身不具备图形化的管理界面，在执行部署操作前应当熟悉通过命令行方式进行管理和监控的方法[^2]。以下是具体的配置流程概述： 1. 更新现有系统的软件源并升级已安装的应用至最新状态； 2. 下载所需的镜像资源到本地存储设备中； 3. 使用容器技术创建一个新的实例并将之前保存下来的镜像加载进去； 4. 修改容器内部网络设置以便能够访问外部API服务端口； 5. 将训练数据集导入指定位置供模型调用； 6. 启动应用程序并通过日志输出确认一切正常运作。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y wget https://example.com/path/to/deepseek_ollama_rag.tar.gz docker load < deepseek_ollama_rag.tar.gz docker run --name=deepseek-rag -p 8080:8080 -v /local/data:/app/data deepseek/rag ``` 以上脚本展示了如何利用APT包管理系统更新系统、从远程服务器拉取压缩后的Docker镜像、解压该档案并向其中注入自定义的数据卷映射关系。 #### 常见问题解决方法在整个过程中可能会遇到各种挑战，这里列举了一些可能碰到的问题及对应的解决方案： - **无法连接互联网**：当处于完全封闭式的局域网环境中时，可以考虑提前准备好所有必需的依赖项和第三方库，将其放置于可移动介质内再传输给目标机器。 - **缺少特定版本的库文件**：某些情况下，即使已经按照说明文档完成了全部准备工作，仍然会出现找不到共享对象错误的现象。此时应该仔细核对各个组成部分之间的兼容性列表，必要时调整各自的修订号直至匹配为止。 - **性能瓶颈显现**：倘若发现计算速度远低于预期水平，则可能是由显卡驱动未正确安装所引起的。务必参照制造商提供的指导手册逐一排查潜在隐患点，确保每一个环节都无误后重试一遍整个过程。

阅读全文

deepseek ollama rag ubuntu 离线部署

相关推荐

内网AI知识库构建：DeepSeek离线部署全攻略，涵盖国产化适配与安全加固

RAG本地离线训练自己的ChatPDF

幕僚云私有化部署Dify+Ollama+DeepSeek-r1

RAG deepseek ollama

Page Assist + Ollama + DeepSeek 实现 DeepSeek 离线部署后的联网搜索

windows RAG deepseek ollama

deepseek OLLAMA

deepseek ollama

deepseek ollama openwebui 知识库

我已经在离线的centos7操作系统的服务器中部署了deepseek1.5b大模型，使用的是ollama，如何离线添加知识库

DeepSeek+RAG本地部署

deepseek加rag本地部署mac

ollama deepseek rag

Deepseek+ollama+Ragflow本地部署知识库详细解答

ubuntu系统deepseek同rag微调

ollama RAG

Ollama RAG

ollama rag

linux部署DeepSeek+RAG

langchain ollama rag

大家在看

umeshmotion子程序汇总

2017年全国文保单位空间分布数据.zip

Actor-Critic原理和PPO算法推导，PPT讲解

建行总行信息技术类09、10、11三年的笔试回忆资料

johnson-cook.zip_drawbbc_johnson cook_johnson cook umat_johnson-

最新推荐

说出你们的故事—网络沟通-新娘篇.docx

深入解析PetShop4.0电子商务架构与技术细节

【技术揭秘】：7步打造YOLOv8人员溺水检测告警监控系统

stm32CAN总线

毕业设计资料分享与学习方法探讨

模式识别期末复习精讲：87个问题的全面解析与策略

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/********** Begin *********/ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/********** End *********/ return(torch_data)

电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率

模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍

redis集群模式配置

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/****** Begin */ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/ End ***/ return(torch_data)