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快速部署软件环境:Docker Compose实用指南

6KB | 更新于2025-08-04 | 26 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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### 知识点详述 #### 标题解析 - **fast-docker-compose-main.zip**: 该标题指出这是一个压缩文件包,其名称为`fast-docker-compose-main`,且文件格式为`.zip`。`zip`是一种常用的压缩文件格式,支持跨平台使用,能有效减小文件大小,便于传输和存储。 #### 描述解析 - **提供常用的软件/环境快速安装**: 描述说明了该`zip`包的主要功能,即通过预设的方式快速安装常用软件或开发环境。这种安装方式通常使用一些配置文件和脚本来自动化安装和配置过程,以减少人工干预和出错概率。 - **基于:docker-compose.yml**: 这个描述点出了快速安装的方法是基于`docker-compose.yml`文件。`docker-compose.yml`是Docker Compose工具所使用的配置文件,它允许用户通过YAML格式的文件来定义多个容器(服务)的应用。使用Docker Compose可以一次性定义和启动多个容器,非常适合复杂的多容器应用。 #### 标签解析 - **docker 服务器应用**: 该标签指明了文件的适用范围。Docker是一种开源的容器化平台,它允许开发者打包应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后在任何支持Docker的机器上运行。`服务器应用`表明该文件是为服务器端的软件或服务环境准备的。 #### 文件名称列表解析 - **fast-docker-compose-main**: 该文件列表实际上就是标题中提到的压缩文件名。通过该文件名我们可以推测,该压缩包内应该包含了预配置好的`docker-compose.yml`文件,以及可能存在的其他支持文件,例如环境配置文件、脚本文件等。 ### 知识点展开 #### Docker Compose应用 Docker Compose使用`docker-compose.yml`文件来配置应用的整个服务栈。这个文件定义了服务、网络和卷等资源。开发者可以使用如下几个关键部分来构建一个`docker-compose.yml`文件: - `version`: 指定`docker-compose.yml`文件的版本。 - `services`: 定义不同的容器服务,每个服务可以定义容器所使用的镜像、需要暴露的端口、环境变量、卷挂载等。 - `networks`: 定义网络,可以创建新的网络或者使用已存在的网络。 - `volumes`: 定义用于服务的卷,可以创建新的卷或者使用已存在的卷。 一个典型的`docker-compose.yml`文件可能像这样: ```yaml version: '3' services: web: image: nginx:alpine ports: - "80:80" volumes: - ./html:/usr/share/nginx/html db: image: mysql:5.7 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: example ``` 上述示例中,`web`服务使用了`nginx:alpine`的镜像,并将容器的80端口映射到宿主机的80端口。同时,创建了一个卷将宿主机的`html`目录挂载到容器内的`/usr/share/nginx/html`。`db`服务则使用了`mysql:5.7`镜像,并设置了环境变量`MYSQL_ROOT_PASSWORD`。 #### 快速安装软件/环境 使用Docker Compose快速安装和部署软件或环境具有以下优点: - **一致性**: 不同的开发者和运维人员可以使用完全相同的配置文件,确保应用在开发、测试和生产环境的一致性。 - **可重复性**: 通过一个简单的命令就可以重新创建相同的环境,便于测试和部署。 - **依赖隔离**: 容器之间相互隔离,一个容器的失败不会影响到其他容器。 - **资源隔离**: 容器共享主机的内核但隔离运行时环境,节省资源,提高效率。 #### Docker在服务器端的应用 在服务器端,Docker通常用于: - **开发环境搭建**: 开发者可以在本地通过Docker快速搭建与生产环境一致的开发环境。 - **微服务架构**: 在微服务架构中,每个服务都可以运行在独立的容器中,通过Docker管理起来非常方便。 - **应用容器化**: 任何可以被容器化的应用都可以使用Docker部署,这是Docker的核心使用场景。 - **持续集成/持续部署(CI/CD)**: Docker在CI/CD流程中扮演重要角色,因为它可以快速创建环境、执行测试并部署应用。 #### 总结 本文件`fast-docker-compose-main.zip`是一个简化的Docker环境部署解决方案,它为开发者和运维人员提供了一种快速、高效地搭建软件/环境的方式。通过预定义的`docker-compose.yml`文件,可以使得复杂的多容器应用部署变得简单快捷,极大地提升了工作效率和降低了部署风险。对于希望快速搭建服务器端软件环境的团队而言,这种方案极具吸引力。

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以下是针对地质找矿和水工环地质勘查行业的详细部署指南,所有组件均安装在D盘,充分利用GPU资源,实现本地化知识库管理和Word报告自动化生成: --- ### **一、系统准备与目录创建** #### **1. 创建主目录结构** ```powershell # 打开PowerShell(管理员权限) # 创建主目录 mkdir D:\personal ai # 创建子目录 mkdir D:\personal ai\docker-data mkdir D:\personal ai\ollama mkdir D:\personal ai\ragflow mkdir D:\personal ai\dify mkdir D:\personal ai\models mkdir D:\personal ai\templates mkdir D:\personal ai\output ``` #### **2. 更新显卡驱动** 1. 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx) 2. 选择匹配显卡的驱动程序 3. 安装时选择: - **自定义安装** - 勾选**清洁安装** - 安装位置选择:`D:\personal ai\NVIDIA` --- ### **二、Docker Desktop安装与汉化** #### **1. 安装Docker Desktop** 1. 下载安装程序:[Docker Desktop for Windows](https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe) 2. 运行安装程序: - 取消勾选"Use WSL 2 instead of Hyper-V" - 点击"Advanced": - 安装路径:`D:\personal ai\Docker` - 数据存储路径:`D:\personal ai\docker-data` - 勾选: - ☑ Add shortcut to desktop - ☑ Enable WSL 2 Features - ☑ Add Docker binaries to PATH #### **2. Docker汉化** ```powershell # 下载汉化包 Invoke-WebRequest -Uri "https://ghproxy.com/https://github.com/Docker-Hub-frproxy/docker-desktop-zh/releases/download/v4.30.0/zh-CN.zip" -OutFile "D:\personal ai\docker-zh.zip" # 解压并替换文件 Expand-Archive -Path "D:\personal ai\docker-zh.zip" -DestinationPath "D:\personal ai\Docker\resources" -Force # 重启Docker Restart-Service -Name "Docker Desktop Service" ``` #### **3. 配置GPU支持** 1. 创建配置文件: ```powershell notepad $env:USERPROFILE\.wslconfig ``` 2. 输入以下内容: ```ini [wsl2] memory=16GB # 根据实际内存调整,建议≥16GB processors=8 # 根据CPU核心数调整 swap=0 localhostForwarding=true [nvidia] enabled=true cudaVersion=12.2 # 与安装的CUDA版本一致 ``` --- ### **三、Ollama + DeepSeek部署** #### **1. 安装Ollama** ```powershell # 下载安装程序 Invoke-WebRequest -Uri "https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe" -OutFile "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" # 静默安装到指定目录 Start-Process "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" -ArgumentList "/S /D=D:\personal ai\ollama" -Wait ``` #### **2. 配置模型存储路径** ```powershell # 设置环境变量 [Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_MODELS", "D:\personal ai\models", "Machine") # 重启Ollama服务 Restart-Service -Name "Ollama" ``` #### **3. 下载DeepSeek模型** ```powershell # 拉取7B参数模型(适合44GB显存) ollama pull deepseek-llm:7b # 验证安装 ollama run deepseek-llm:7b "地质找矿的基本流程是什么?" ``` --- ### **四、RAGFlow本地部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** ```powershell # 创建配置文件 @" version: '3.8' services: ragflow: image: infiniflow/ragflow:latest container_name: ragflow ports: - "9380:9380" volumes: - "D:/personal ai/ragflow/data:/opt/ragflow/data" - "D:/personal ai/models:/opt/ragflow/models" environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 2 capabilities: [gpu] "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\ragflow\docker-compose.yml" -Encoding utf8 ``` #### **2. 启动RAGFlow** ```powershell # 进入目录 cd D:\personal ai\ragflow # 启动容器 docker compose up -d # 查看日志(确保正常运行) docker logs ragflow ``` --- ### **五、Dify工作流部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** ```powershell @" version: '3' services: dify: image: langgenius/dify:latest container_name: dify ports: - "80:3000" volumes: - "D:/personal ai/dify/data:/data" environment: - DB_ENGINE=sqlite - GPU_ENABLED=true depends_on: - ragflow "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\dify\docker-compose.yml" -Encoding utf8 ``` #### **2. 启动Dify** ```powershell cd D:\personal ai\dify docker compose up -d ``` --- ### **六、地质行业知识库配置** #### **1. 上传地质资料** 1. 访问 `http://localhost:9380` 2. 创建知识库 → 命名"地质矿产知识库" 3. 上传文件类型: - 地质调查报告(PDF/DOCX) - 矿产储量估算表(XLSX) - 水文地质图件(JPG/PNG) - 工程地质剖面图(DWG) #### **2. 配置检索策略** ```yaml # 在RAGFlow高级设置中 chunk_size: 1024 # 适合技术文档 chunk_overlap: 200 metadata_fields: # 地质专用元数据 - project_name - geological_period - mineral_type - gis_coordinates ``` --- ### **七、报告生成工作流配置** #### **1. 在Dify中创建工作流** 1. 访问 `http://localhost` 2. 创建应用 → 选择"工作流" 3. 节点配置: ``` [输入] → [RAGFlow检索] → [Ollama处理] → [Word生成] ``` #### **2. 配置Ollama节点** ```json { "model": "deepseek-llm:7b", "parameters": { "temperature": 0.3, "max_tokens": 4096, "system_prompt": "你是一位资深地质工程师,负责编写专业地质报告。使用规范的地质术语,遵循GB/T 9649地质矿产术语标准。" } } ``` #### **3. 创建Word模板** 1. 在 `D:\personal ai\templates` 创建 `地质报告模板.docx` 2. 包含字段: ```markdown ## {{project_name}}地质调查报告 ### 一、区域地质背景 {{regional_geology}} ### 二、矿产特征 {{mineral_characteristics}} ### 三、水文地质条件 {{hydrogeological_conditions}} [附图:{{figure_number}}] ### 四、资源量估算(单位:万吨) | 矿种 | 332 | 333 | 334 | |---|---|---|---| {{resource_table}} ``` #### **4. Python报告生成脚本** 在Dify中创建 `report_generator.py`: ```python from docx import Document from docx.shared import Pt import pandas as pd import json def generate_geological_report(data): # 加载模板 doc = Document(r'D:\personal ai\templates\地质报告模板.docx') # 填充文本内容 for p in doc.paragraphs: p.text = p.text.replace('{{project_name}}', data['project_name']) p.text = p.text.replace('{{regional_geology}}', data['regional_geology']) p.text = p.text.replace('{{hydrogeological_conditions}}', data['hydro_conditions']) # 填充资源表格 table = doc.tables[0] resources = json.loads(data['resource_table']) for i, mineral in enumerate(resources): row = table.add_row() row.cells[0].text = mineral['type'] row.cells[1].text = str(mineral['332']) row.cells[2].text = str(mineral['333']) row.cells[3].text = str(mineral['334']) # 保存报告 output_path = fr"D:\personal ai\output\{data['project_name']}_地质调查报告.docx" doc.save(output_path) return {"status": "success", "path": output_path} ``` --- ### **八、工作流测试与使用** #### **1. 触发报告生成** ```powershell curl -X POST http://localhost/v1/workflows/run \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "inputs": { "project_name": "云南某铜矿勘探", "requirements": "需要包含:\n1. 矿区水文地质分析\n2. 铜矿体三维模型描述\n3. JORC标准资源量估算" } }' ``` #### **2. 输出结果** - 生成文件:`D:\personal ai\output\云南某铜矿勘探_地质调查报告.docx` - 日志位置:`D:\personal ai\dify\data\logs\workflow.log` #### **3. 典型报告结构** ```markdown ## 云南某铜矿勘探地质调查报告 ### 一、区域地质背景 位于扬子地块西缘,出露地层主要为二叠系阳新组灰岩... ### 二、矿产特征 发现3条铜矿体,呈层状产出,平均品位Cu 1.2%... ### 三、水文地质条件 矿区内发育两条季节性河流,地下水类型主要为基岩裂隙水...[附图:图3] ### 四、资源量估算(单位:万吨) | 矿种 | 332 | 333 | 334 | |------|-----|-----|-----| | 铜矿 | 120 | 280 | 150 | ``` --- ### **九、维护与优化** #### **1. GPU监控** ```powershell # 查看GPU利用率 nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv -l 5 # Ollama GPU加速验证 ollama run deepseek-llm:7b --verbose ``` #### **2. 地质专业词库增强** 1. 在 `D:\personal ai\models` 创建 `geology_terms.txt` 2. 添加专业术语: ```text 水工环地质 矿产普查 资源量估算 地层划分 构造解析 ``` 3. 在RAGFlow配置中加载术语库 #### **3. 常见问题解决** **问题1:Docker容器无法访问GPU** ```powershell # 验证NVIDIA容器工具包 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi # 解决方案 nvidia-smi --gpu-reset ``` **问题2:中文PDF解析乱码** ```yaml # 在RAGFlow配置中添加 parser_config: pdf: text_extraction: lang: chi_sim # 使用中文OCR ``` **问题3:报告生成格式错误** ```python # 在Python脚本中添加格式修复 def fix_table_format(table): for row in table.rows: for cell in row.cells: for paragraph in cell.paragraphs: paragraph.paragraph_format.space_before = Pt(0) paragraph.paragraph_format.space_after = Pt(0) ``` --- ### **十、地质行业应用场景** #### **1. 自动化报告类型** 1. 矿产勘探阶段性报告 2. 水文地质调查评价 3. 矿山环境影响评估 4. 地质灾害风险分析 5. 资源储量动态报表 #### **2. 效率提升对比** | 任务类型 | 传统耗时 | 系统耗时 | |---------|---------|---------| | 矿产调查报告 | 40小时 | 2小时 | | 水文地质图件说明 | 16小时 | 45分钟 | | 资源量估算表 | 8小时 | 实时生成 | 分析优化以上部署方案