总结 Windows 下通过 ollama、本地化搭建 Deepseek+RAGFlow 踩过的坑!
在 Windows 系统下通过 ollama 结合本地化部署 Deepseek 模型并搭建 RAGFlow 的过程中,踩过不少环境配置的坑。本文针对前期准备阶段的核心卡点进行复盘,帮助新手避坑。
一、ollama 下载:
- 下载 ollama 本体需科学上网加速,直接下载可能会遇到龟速问题(尤其是国内网络环境)。
- 下载 Deepseek 模型需关闭科学上网
当通过命令行下载 Deepseek 模型时(如ollama run deepseek-r1:7b),开启科学上网可能导致下载失败,正常下载即可
二、Windows 下配置 Docker
1. 启用「Virtual Machine Platform」和「适用于 Linux 的 Windows 子系统」
Docker Desktop 依赖 Windows 的两个核心功能,必须提前在系统设置中开启:
2. 安装 Docker Desktop
在官网下载Docker Desktop并安装后,大概率会遇到安装WSL --update报错问题:Docker Desktop -WSL --update failed。
执行wsl --set-default-version 2下载又很慢,并且科学上网会直接被禁止下载,其实可以直接离线下载所需要的wsl版本https://github.com/microsoft/WSL/releases
下载安装后,Docker就可以正常打开了。
3.安装RAGFlow
通过wsl安装运行RAGFlow时,会遇到docker下载RAGFlow超时,科学上网也无用,需要在docker中配置镜像源
,打开docker的设置点击Docker Engine添加镜像源。
"registry-mirrors": [
"https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://hub-mirror.c.163.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://your_preferred_mirror",
"https://dockerhub.icu",
"https://docker.registry.cyou",
"https://docker-cf.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerproxy.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.rainbond.cc"
]
此时也可以顺带检查一下Resources下的WSL integration中是否有Ubuntu
如果没有,需要通过cmd,使用“wsl --list --online”查找可下载的Ubuntu,下载时可能遇到报错: Wsl/WININET_E_NAME_NOT_RESOLVED,可以通过修改DNS设置解决,IPv4 DNS首选114.114.114.114,备选8.8.8.8,安装并启动后需要创建新用户和密码,然后重启docker即可
4. 使用RAGFlow
使用RAGFlow时,例如解析文本卡主不动;或创建新会话进行问答时es报错ERROR: NotFoundError(404, ‘index_not_found_exception’, ‘no such index [ragflow_a1e54a22154111f0aa36aa984ddb778f]’, ragflow_a1e54a22154111f0aa36aa984ddb778f, index_or_alias);或docker页面的可用cpu和内存在0到某个固定值波动,可能都与docker分配的cpu和内存有关,需要手动分配cpu和内存资源,在C盘用户下新建文件.wslconfig,输入下面的命令即可
[wsl2]
memory=16GB # 分配的内存
processors=24 # 处理器核心数量,考虑超线程
swap=0
localhostForwarding=true