【学习笔记】Win10安装Docker

该博客介绍了在Windows系统安装和配置Docker的详细步骤。包括查看CPU虚拟化、开启Hyper - V、从官网下载Windows版本、完成安装检查、注册登陆账号,还提及了配置阿里云镜像加速,如编辑JSON串填写加速器地址等内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、查看CPU是否开启虚拟化--默认已开启

2、开启Windows的Hyper-V

开启后需要重启电脑生效;

3、Docker官网下载Windows版本:

https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/

4、安装及检查是否安装完成

下一步 完成安装,检查安装是否成功:

docker version

检查docker容器的详细信息:

docker ps

5、注册并登陆Docker账号

在官网https://hub.docker.com/注册账号;

6、配置镜像加速

阿里云服务器:https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/mirrors

右击桌面右下角的docker的图标,打开settings,打开配置窗口后左侧导航菜单选择 Docker Engine。编辑窗口内的JSON串,填写下方加速器地址:

{
  "registry-mirrors": ["https://ygax57gz.mirror.aliyuncs.com"]
}

编辑完成后点击 Apply 保存按钮,等待Docker重启并应用配置的镜像加速器:

 

Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。 Docker自2013年以来非常火热,无论是从 github 上的代码活跃度,还是Redhat在RHEL6.5中集成对Docker的支持, 就连 Google 的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行。 一款开源软件能否在商业上成功,很大程度上依赖三件事 - 成功的 user case(用例), 活跃的社区和一个好故事。 dotCloud 自家的 PaaS 产品建立在docker之上,长期维护且有大量的用户,社区也十分活跃,接下来我们看看docker的故事。 环境管理复杂 - 从各种OS到各种中间件到各种app, 一款产品能够成功作为开发者需要关心的东西太多,且难于管理,这个问题几乎在所有现代IT相关行业都需要面对。 云计算时代的到来 - AWS的成功, 引导开发者将应用转移到 cloud 上, 解决了硬件管理的问题,然而中间件相关的问题依然存在 (所以openstack HEAT和 AWS cloudformation 都着力解决这个问题)。开发者思路变化提供了可能性。 虚拟化手段的变化 - cloud 时代采用标配硬件来降低成本,采用虚拟化手段来满足用户按需使用的需求以及保证可用性和隔离性。然而无论是KVM还是Xen在 docker 看来,都在浪费资源,因为用户需要的是高效运行环境而非OS, GuestOS既浪费资源又难于管理, 更加轻量级的LXC更加灵活和快速 LXC的移动性 - LXC在 linux 2.6 的 kernel 里就已经存在了,但是其设计之初并非为云计算考虑的,缺少标准化的描述手段和容器的可迁移性,决定其构建出的环境难于迁移和标准化管理(相对于KVM之类image和snapshot的概念)。docker 就在这个问题上做出实质性的革新。这是docker最独特的地方。 VM技术和容器技术对比 VM技术和容器技术对比 面对上述几个问题,docker设想是交付运行环境如同海运,OS如同一个货轮,每一个在OS基础上的软件都如同一个集装箱,用户可以通过标准化手段自由组装运行环境,同时集装箱的内容可以由用户自定义,也可以由专业人员制造。这样,交付一个软件,就是一系列标准化组件的集合的交付,如同乐高积木,用户只需要选择合适的积木组合,并且在最顶端署上自己的名字(最后个标准化组件是用户的app)。这也就是基于docker的PaaS产品的原型。
<think>好的,我现在需要帮助用户在Windows 11笔记本电脑上部署RAGFlow项目。首先,我需要回想一下用户提供的参考引用,看看有没有相关的步骤或者依赖项需要注意。 根据引用[1],用户提到了在Windows 11上安装WSL2的步骤,这可能是一个关键点,因为很多基于Linux的工具和项目可能需要WSL2来运行。所以第一步应该是确保用户已经安装并配置好了WSL2,这可能需要用户启用Hyper-V和虚拟机平台功能,然后通过PowerShell安装WSL2,并设置默认版本为WSL2。 接下来,引用[2]提到了安装chatglm-cpp的特定wheel文件,这可能意味着RAGFlow项目依赖某些特定的Python包,可能需要通过pip安装。用户需要确保Python环境正确,特别是Python版本是否匹配。例如,引用的wheel文件是针对Python 3.10的,所以用户需要检查他们的Python版本是否为3.10,并且是64位的Windows版本。 引用[3]给出了处理器的信息,Intel Core i7-10510U,这说明用户的硬件应该足够支持运行RAGFlow,但需要注意内存和存储空间是否足够,尤其是如果涉及到机器学习模型的话,可能需要更多的内存。 引用[4]详细说明了如何添加模型到RAGFlow中,特别是通过Ollama作为模型提供商。这提示用户需要先安装和配置Ollama,然后在RAGFlow的界面中添加模型。可能还需要下载相应的模型文件,并确保它们与Ollama兼容。 接下来,我需要整理这些步骤,并按照逻辑顺序呈现给用户。首先安装WSL2,然后是Python环境,安装必要的依赖项,接着安装Ollama并配置模型,最后部署RAGFlow本身。同时,需要注意可能的依赖冲突,比如Python版本、库版本是否正确,以及权限问题,尤其是在Windows系统中运行Linux子系统时的文件系统权限。 可能还需要指导用户如何验证每一步是否成功,例如检查WSL2是否正确安装,Python包是否安装无误,Ollama服务是否运行,以及RAGFlow能否正常启动。如果在某一步骤出现错误,可能需要提供常见的解决方法,比如更新系统、重新安装依赖项,或者查阅相关文档。 另外,用户可能需要使用Docker来部署RAGFlow,所以需要确保Docker Desktop已安装并配置为使用WSL2后端。这可能会影响性能,特别是在资源分配方面,比如内存和CPU的使用限制。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步理解部署过程中的各个部分,例如如何优化性能,如何处理依赖冲突,或者如何扩展模型支持等。这些问题应该覆盖用户可能遇到的后续疑问,并引导他们深入学习和解决问题。</think>### 分步指南:在Windows 11上部署RAGFlow #### 一、安装WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 1. **启用虚拟化功能** - 打开控制面板 → 程序 → 启用或关闭Windows功能 - 勾选**Hyper-V**和**虚拟机平台**,重启系统 2. **安装WSL2内核更新包** - 下载地址:[WSL2 Linux内核更新包](https://aka.ms/wsl2kernel) 3. **设置默认版本为WSL2** ```powershell wsl --set-default-version 2 ``` 4. **安装Ubuntu发行版** ```powershell wsl --install -d Ubuntu ``` 完成后需创建Linux用户名和密码[^1]。 #### 二、准备Python环境 1. **安装Python 3.10** 建议通过Miniconda管理环境: ```powershell wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. **安装chatglm-cpp依赖** ```bash pip install https://github.com/li-plus/chatglm.cpp/releases/download/v0.3.1/chatglm_cpp-0.3.1-cp310-cp310-win_amd64.whl ``` 需确认Python版本为3.10且架构为x86_64[^2]。 #### 三、部署Ollama模型服务 1. **安装Ollama** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 2. **下载语言模型** ```bash ollama pull llama2 # 示例模型 ``` 3. **验证服务状态** ```bash systemctl status ollama ``` #### 四、配置RAGFlow 1. **获取项目代码** ```bash git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow ``` 2. **修改配置文件** 在`config.yaml`中添加Ollama连接信息: ```yaml model_provider: ollama: base_url: "http://localhost:11434" ``` 3. **启动服务** ```bash docker-compose up -d # 需先安装Docker Desktop并启用WSL集成 ``` #### 五、访问Web界面 打开浏览器访问`http://localhost:8000`,按界面指引完成模型绑定[^4]。 --- ### 性能优化建议 - 对于Intel i7-10510U处理器(4核8线程),建议在Docker设置中分配**4GB内存+3个CPU核心** - 启用WSL2的GPU加速(需NVIDIA显卡并安装[WSL2 CUDA驱动](https://developer.nvidia.com/cuda/wsl)) ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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