DB-GPT Docker部署

原创 已于 2024-06-27 15:35:09 修改 · 2.2k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据库 #gpt #docker

于 2024-06-27 15:34:12 首次发布

感谢阅读

拉取镜像

docker pull eosphorosai/dbgpt:latest

linux判断拉取是否成功的方法

docker images | grep "eosphorosai/dbgpt"

windows判断拉取是否成功的方法

docker images | Select-String "eosphorosai/dbgpt"

如果报错没有，则用

docker images | findstr "eosphorosai/dbgpt"

模型以及启动容器

模型

本地部署大模型，可离线下载后放置/models目录下（启动容器后docker cp即可）。
docker c

最低0.47元/天 解锁文章
db-gpt安装指南（docker版本）
Learning
08-24 5753
使用docker部署db-gpt指南
DB-GPT系列（二）：DB-GPT部署（镜像一键部署、源码部署）
灰哥数据智能的专栏
11-01 5963
DB-GPT 是一个开源项目，其将大语言模型 LLM 与数据库紧密结合。该项目主要致力于探索如何让预训练的大规模语言模型（例如 GPT）能够直接与数据库进行交互，从而生成更为准确且信息丰富的回答。Chat Excel（Excel对话）：可以围绕某个Excel数据文件进行快速分析，允许用户上传数据文件并直接对其进行分析；Chat Dashboard（仪表盘对话）：可以围绕某个数据库，针对某个问题进行多维度分析与可视化展示；Chat Data（数据对话）
dbgpt7.0 docker部署
GodGump的博客
04-01 1213
同时本文均采用huggingface的方式部署，各大平台都有提供镜像网站，为防止不必要麻烦不粘贴链接，自行搜索。官方为了快速启动，采用SILICONFLOW。下面完全按照本地的方式搞。注意：gitclone的模型和词向量模型如果使用代理可跳过相应的步骤。模型为Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct。注意 根据自己的需要修改配置文件，尤其是模型和词向量模型。词向量模型为bge-large-zh-v1.5。可以根据需要自行更改，并不是唯一的。
DB-GPT Docker部署指南：全容器化AI应用快速上手
最新发布
gitblog_00856的博客
11-07 1227
还在为复杂的AI应用部署环境配置而头疼吗？DB-GPT的Docker部署方案让你5分钟内就能搭建起完整的AI原生数据应用框架！本文将手把手带你掌握DB-GPT的多种Docker部署方式，从单机到集群，从基础到高级，全面解锁容器化AI应用的部署方法。 ## 🚀 部署前准备 ### 系统要求 - **操作系统**: Linux/macOS/Windows (WSL2) - **Docker**:
人工智能-群晖Docker部署DB-GPT
分享技术，传播知识!
03-25 1438
由于同步周期的问题，毫秒镜像中的docker镜像不一定是最新的，这种情况可以考虑现在个人电脑本地docker环境中通过科学上网的方式从docker官方镜像仓库获取最新的dbgpt镜像。这里指定的dbgpt-proxy-deepseek.toml就是修改后的配置文件，如果指定其他的配置文件，那就对执行的配置文件，进行响应修改。由于网络问题，群晖系统中Container Manager的Docker官方镜像仓库是访问不了的，可以添加一个国内代理镜像站，比如。下面介绍一下部署DB-GPT的关键步骤。
在群晖上通过Docker部署DB-GPT
热门推荐
wbsu2004的博客
06-05 1万+
DB-GPT 是一个开源的 AI 原生数据应用开发框架，是蚂蚁开源的 Text-to-SQL 利器。
在 Ubuntu 24.04 LTS 上 Docker 部署 DB-GPT
u014695938的博客
05-22 2156
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，旨在简化大模型应用的构建过程。它通过多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架、Multi-Agents协作和AWEL工作流编排等技术，帮助开发者更便捷地围绕数据库构建大模型应用。DB-GPT支持多种安装方式，包括Docker和Docker Compose，并提供详细的文档和快速部署指南。使用DB-GPT时，开发者需要配置模型供应商、维护数据源和知识库，并创建个性化的应用程序和工作流。DB-GPT支持多种对话模式，如Excel对话、数据库对话和知识库对话，
【免费下载】 DB-GPT项目Docker部署完全指南
gitblog_00759的博客
06-02 788
DB-GPT是一款基于大语言模型的数据库智能助手，能够帮助开发者更高效地进行数据库操作和数据分析。本文将详细介绍如何使用Docker容器化技术部署DB-GPT项目，包括两种主要部署方式：代理模型部署和本地模型GPU部署。 ## 部署方式选择 在开始部署前，我们需要根据自身硬件条件和需求选择合适的部署方式： 1. **代理模型部署**：适合没有GPU设备的用户，通过API调用云端模型 2. *...
DB-GPT、ChatGLM3-6B全精度部署_db-gpt chatglm
w5jaLw的博客
04-20 872
习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**
db-gpt docker部署进坑
gaohongfeng1的博客
02-21 2166
发现没有embedding模型，就启动docker image时，docker 因为是ipc模型，映射到系统环境目录下model目录找不到text2vec。2.docker 容器启动就关闭，docker ps -a 查看容器状态为exited 停止。1.docker 不支持gpu，参考之前文章。查看dbgtp的quickstart说明。（3）下载embedding模型（略）， 需要自行下载text2vec。如果不知道怎么下载，可以私新我。
人工智能-WSL-Ubuntu20.04下Docker方式部署DB-GPT
分享技术，传播知识!
03-25 1429
我下载了bge-large-zh-v1.5和text2vec-large-chinese向量模型，只下载1个就可以，要与后面toml配置文件中向量模型的配置对应。当前 hub.docker.com 镜像仓库中的 dbgpt 镜像有一些问题，在使用 docker run 时指定的。我们主要修改[models]配置节下的[[models.llms]]和[[models.embeddings]]。把下载的toml配置文件放到/opt/dbgpt/configs目录下。可以看到dbgpt的镜像文件还是很大的。
LLM大模型实战 —— DB-GPT阿里云部署指南
2301_81940605的博客
06-25 2359
DB-GPT 是一个实验性的开源应用，它基于FastChat，并使用vicuna-13b作为基础模型, 模型与数据全部本地化部署, 绝对保障数据的隐私安全。
部署DB-GPT
weixin_44076848的博客
11-02 4427
DB-GPT的部署与运行
DB-GPT 阿里云部署记录【小白专用】
kezhuog的博客
08-13 1665
今天在阿里云服务器上部署了下DB-GPT先引入依赖再拉项目代码然后遇到报错mkdir命令找不到，那么就重启发现原来是自己以前用过代理，这里取消代理就可以了本地部署一下数据库。
Docker、DBGPT一键安装、卸载
全栈工程师
12-05 1122
Docker、DBGPT一键安装、卸载
云服务器部署DB-GPT项目
携梦问道的博客
09-07 2201
DB-GPT 是一个将大语言模型LLM与数据库结合的开源项目。它主要研究如何使预训练的大规模语言模型（如 GPT）能够直接与数据库交互，以生成更加准确和信息丰富的回答。这个项目通过特殊的训练方法，教会模型理解和生成能够进行有效数据库查询的SQL语句，使模型在回答需要查找和整合大量数据的问题时，表现得更加精准。
DB-GPT 最新0.7.0版本Windows 部署
骑着牛的奇兵的博客
04-15 1671
1步骤2进入环境3.执行系统运行这里提醒一下，local本地一定运行对应的配置文件[system][models]配置文件根据实际的情况来改特别注意[models]这里的路径和模型名称一定要对上，否则无法加载提示如果本地部署，内容不够建议32G以上，这是最少的。
玩转大模型之四（本地部署DB-GPT）
xuweilin的博客
07-30 2359
是一个支持多种对话功能的工具，‌包括数据对话、‌数据库对话、‌Excel对话、‌知识库对话、‌报表分析和代理对话等。DB-GPT是一个开源框架，通过集成多种技术如SMMF、Text2SQL优化等，简化大模型在数据库应用中的开发，支持数据处理、问答、RAG等功能，适用于数据3.0时代的高效应用构建。如LLaMA/LLaMA2、Baichuan、ChatGLM、文心、通义、智谱、星火等。支持内置、多文件格式上传、插件自抓取等方式自定义构建知识库，对海量结构化，非结构化数据做统一向量存储与检索。
DB-GPT docker
01-07
### DB-GPT Docker 配置与镜像 对于涉及DB-GPT的Docker配置和镜像，当前提供的参考资料并未直接提及具体的细节。然而，在构建任何基于Docker的应用程序时，通常会遵循一系列标准实践来创建适合特定应用需求的环境。 #### 创建自定义Dockerfile用于DB-GPT 为了适配DB-GPT项目的需求，可以编写一个定制化的`Dockerfile`： ```dockerfile FROM python:3.9-slim-buster WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "db_gpt_app.py"] ``` 此示例假设存在名为`requirements.txt`的依赖列表以及启动应用程序所需的入口脚本`db_gpt_app.py`[^1]。 #### 使用多阶段构建优化镜像大小 通过采用多阶段构建技术，可以在不影响功能的前提下显著减小最终生成的容器映像体积： ```dockerfile # 构建阶段 FROM python:3.9-slim-buster AS builder WORKDIR /build COPY ./src/requirements.txt . RUN pip wheel --wheel-dir=/wheels -r requirements.txt # 运行时阶段 FROM python:3.9-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /wheels / RUN pip install --no-index --find-links=file:///wheels \ && rm -rf /wheels COPY src/ . CMD ["python", "-u", "./main.py"] ``` 这种方法不仅有助于提高部署效率，还能增强安全性并减少资源消耗[^2]。 #### 利用官方仓库获取预构建镜像 如果社区已经提供了针对DB-GPT项目的官方或第三方支持，则可以直接从公共注册表拉取相应的镜像而无需自行编译： ```bash docker pull dbgpt/db-gpt-app:latest ``` 这一步骤简化了前期准备工作，并允许团队专注于核心业务逻辑而非基础设施搭建上[^3]。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值