使用docker在Ubuntu部署RAGFlow

目录

1.环境准备

1.1基础硬件要求

1.2启动服务器配置

2.代码下载与部署

2.1代码下载

2.2配置docker镜像(有坑)

修改镜像源配置文件

使用docker启动服务器


最近在给服务器部署RAGFlow,想用自己的数据构建一个知识库测试效果。记录一下在Ubuntu使用docker部署RAGFlow的过程。我使用的ubuntu为22.04

1.环境准备

RAGFlow源代码地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

1.1基础硬件要求

  • CPU >= 4 核
  • RAM >= 16 GB
  • Disk >= 50 GB
  • Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1(docker和docker compose这里不写了,我安装的版本是docker26.1.3,docker compose2.29.1)

1.2启动服务器配置

确保 vm.max_map_count 不小于 262144,使用如下命令查看vm.max_map_count值:

$ sysctl vm.max_map_count

如果 vm.max_map_count 的值小于 262144,可以使用如下命令进行重置:

$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

这个命令的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动,还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍:

$ sudo vim /etc/sysctl.conf
#将vm.max_map_count数值进行修改
vm.max_map_count=262144

2.代码下载与部署

2.1代码下载

$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/docker

2.2配置docker镜像(有坑)

我部署时也参考了其他人的教程,由于国内网络限制,基本上都提到了需要先配置docker配置文件添加新的docker镜像源。但事实上,目前很多镜像源其实都不能用了。

这里推荐一个地址,可以查看最新可用的镜像源:https://github.com/dongyubin/DockerHub?tab=readme-ov-file

里面写了截止目前可用的docker镜像源:

修改镜像源配置文件

使用如下命令修改镜像源配置文件:

# 我在/etc/docker/路径下没发现有daemon.json,使用下面命令创建一个就好
& sudo vim /etc/docker/daemon.json
# 或者使用命令
& sudo nano /etc/docker/daemon.json

vim或者nano如果修改文件并保存请自行百度。在daemon.json添加如下内容(registry-mirrors字段根据上面的docker可用镜像源将网址进行替换或添加,我只添加了其中几个):

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "live-restore": true,
  "registry-mirrors": [
    "https://dytt.online",
    "https://func.ink",
    "https://lispy.org",
    "https://docker.xiaogenban1993.com",
    "https://docker.zhai.cm"
  ]
}

添加后,重新加载配置文件并重启docker服务。

& sudo systemctl daemon-reload

& sudo systemctl restart docker

另外,在参考其他教程时也有人提到修改DNS,这里我也进行了相应修改,教程可参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_39991776/article/details/144678444

2.3服务端口修改

端口默认为80,如下图我修改为28080了,在docker/docker-compose.yml文件中修改。

2.4使用docker启动服务器

& sudo docker-compose -f docker-compose.yml up -d
#这里ragflow源代码给出的运行指令为
# docker compose -f docker-compose.yml up -d
# 我运行后报错 docker compose没有 -f 属性,可能是因为我使用的
# docker compose版本较新,使用docker-compose --help发现是有-f属性的,
# 但是要用docker-compose而不能用docker compose(ps:就是把空格使用-替换 - -!)

(如果没有配置好docker镜像源,那么在这一步就会因为网络问题es01、mysql、redis等资源出现报错:Error response from daemon:Get "https://registry-1.docker.io/v2/": context deadline exceeded (Client.Timeout exceeded while awaiting headers

此外,运行上述命令会自动下载 RAGFlow slim Docker 镜像 v0.17.0-slim。请参考下表查看不同 Docker 发行版的描述。如需下载不同于 v0.17.0-slim 的 Docker 镜像,请在运行 docker compose 启动服务之前先更新 ragflow的docker/.env 文件内的 RAGFLOW_IMAGE 变量。比如,你可以通过设置 RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.17.0 来下载 RAGFlow 镜像的 v0.17.0 完整发行版。我这里选择安装的是RAGFlow 镜像的 v0.17.0 完整发行版

如果遇到 Docker 镜像拉不下来的问题,可以在 docker/.env 文件内根据变量 RAGFLOW_IMAGE 的注释提示选择华为云或者阿里云的相应镜像。我这里使用的是华为云镜像。相应有修改的地方如图所示。

  • 华为云镜像名:swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow
  • 阿里云镜像名:registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow

以上配置没问题后,会出现docker下载各镜像依赖界面(ragflow有大概10g左右,需要等待一会):

2.4启动验证

$ docker logs -f ragflow-server

出现如下界面,表示部署成功。

访问127.0.0.1:28080访问(默认端口为80),注册账号后即可使用。

以上步骤完成RAGFlow部署,下一步可以进行知识库构建和测试应用啦,有什么问题可以留言交流。

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