DeepSeek+开源 RAG 框架 RAGFlow,5000 Ada 部署测试!

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开年我们部署了 DS 32B 蒸馏版并开放远程测试,就有朋友提到企业私有化部署的RAG场景,隔壁同事认为知识库、RAG等这些方向目前非常容易实现,但真正要变成企业AI工具还是一件非常细致的工作,有许多的产品或场景都是大厂在吆喝用户在观望。

技术部同事觉得我们能力尚浅,但部署一个开源RAG框架还是很容易实现,基于开源工具,在不做任何优化的前提下,目前基于DeepSeek的RAG体验到底如何?说着又搭了一个环境,大家可以扫个码找小编要链接。

部署环境

开源知识库框架:RAGFlow(感谢伟大的开源社区)

部署模型:DeepSeek-R1-32B FP16

硬件:4卡 RTX 5000 Ada 桌面工作站

实操视频

测试链接可后台私信获取,还可了解更多赞奇一体机产品。

### 关于 Deepseek、Ollama 和 Ragflow 的本地部署实施方案 #### Deepseek 本地部署概述 Deepseek 是一款专注于自然语言处理的知识库解决方案,支持高效的文档管理和语义搜索功能。对于希望构建私有知识管理系统的用户来说,Deepseek 提供了一套完整的工具链来帮助完成从数据采集到索引建立再到最终查询服务的一系列操作[^1]。 为了在本地环境中安装和配置 Deepseek: 1. **环境准备** - 安装 Docker 及其相关组件。 - 配置必要的网络设置以便容器间通信顺畅。 2. **拉取镜像与初始化数据库** 使用官方提供的命令下载最新版本的应用程序包,并按照指引创建初始结构化的存储空间用于保存后续导入的数据集。 3. **加载预训练模型** 根据具体应用场景选择合适的机器学习框架作为后台支撑量,在此基础上加载已经过优化调整过的参数文件以加速新项目的开发周期。 4. **集成第三方API接口** 如果项目中有涉及到外部资源调用的需求,则可通过 RESTful 或 GraphQL 协议轻松对接各类公共服务平台所提供的 API 接口,从而扩展应用的功能边界。 5. **测试验证环节** 利用内置的压测试工具模拟真实世界的并发访问情况,确保整个系统能够在高负载条件下稳定运行;同时也要注意定期备份重要资料以防意外丢失。 ```bash docker pull deepseek/latest docker run --name=deepseek-db -e POSTGRES_USER=user -e POSTGRES_PASSWORD=password -d postgres:latest ``` #### Ollama 本地部署指南 Ollama 致于为企业提供一站式的AI驱动型知识管理系统,具备良好的可移植性和灵活性特点。通过简单的几行脚本即可快速搭建起一套基于云原生架构设计的服务集群,满足不同规模企业内部协作交流过程中所产生的多样化诉求。 针对想要自行托管实例的情况而言: - 下载适用于目标操作系统类型的二进制执行文件; - 修改默认配置项中的监听地址端口号等基本信息; - 启动主进程之前先检查依赖关系是否齐全; - 访问浏览器输入指定URL路径查看图形界面版控制面板; - 导入样例工程熟悉基本的操作流程之后再逐步引入实际生产环境里的素材内容进行加工整理。 ```jsonnet { "api": { "listen_addr": ":8080", "max_body_size_mb": 10, ... }, } ``` #### Ragflow 本地部署说明 Ragflow 特别适合那些寻求高级定制选项和技术深度的企业级客户群组,拥有出色的 RAG 引擎及工作流编排能,可以应对更为复杂多变的任务场景要求[^2]。下面是一份简化后的部署手册摘要: ##### 准备阶段 - 确认硬件设施达标(CPU/GPU内存容量充足) - 获取授权许可密钥激活产品特性权限 - 设置 GitLab CI/CD 流水线自动化持续交付管道 ##### 执行步骤 - 构建基础镜像并推送至私有的 Harbor 私服仓库内待命 - 编写 Helm Chart 文件定义好各微服务之间的关联映射关系图谱 - 应用 YAML 清单描述符启动 K8S Pod 实例集合体形成分布式计网格布局 - 登录 Web 控制台页面校验各项指标数值是否正常无误 ```shell helm install my-release ./ragflow-chart \ --set image.repository=my.harbor.repo/ragnaroek/ragflow-server \ --set image.tag=v1.0.0 \ -f values.yaml ```
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