DeepSeek+LLMAnything本地Docker网络版部署+本地知识库搭建

已于 2025-03-06 09:32:39 修改
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分类专栏： AI实战应用 文章标签： docker 容器 人工智能
于 2025-02-28 09:20:43 首次发布
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通过本地部署Anything LLM来建立本地知识库，同时配置为调用本地部署的的DeepSeek模型，这样可以把DeepSeek模型的模型能力和本地知识库功能集成到一起使用；

支持多用户使用及用户权限管理；

同时支持API调用，可以和自己的应用程序进行集成；

方案特点：这种方式的有点是对硬件要求高，需要配置算力显卡，适合中小型团队或者公司使用。

一.DeepSeek本地部署

1.下载并安装：ollama

https://ollama.com/download  

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DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手
s13166803785的博客
02-17 3089
通过以上步骤，你可以在 Linux 环境下使用 Docker 部署 DeepSeek、Dify 和 Ollama，构建一个专属的私人 AI 助手。构建一个专属的私人 AI 助手，结合 DeepSeek、Dify、Ollama 和 Docker 在 Linux 环境下进行私有化部署，是一个复杂但非常有价值的项目。根据需求，你可以进一步扩展和优化你的 AI 助手，例如添加更多的 AI 模型、优化性能、增加安全性等。DeepSeek 是一个强大的 AI 模型，你需要将其部署在 Docker 容器中。
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【Ollama+Anythingllm+Docker】尝试搭建一个自己的知识库增强生成模型（RAG），本文记录的是完全在本地的搭建流程。但是由于太耗c盘了，跑过之后尝试转战云部署，以防后续忘记关键步骤，遂总结为经验帖。
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你想过和自己聊天吗？你想通过对话的方式读一本书，或看一篇几万字的论文吗？如果你有以下需求之一：1. 想将自己积累了很久的笔记整合起来，方便自己分析。2. 想建立自己的素材库。3. 你（或你的孩子）想通过对话聊天的方式学习新知识。那么建议你跟着这篇教程，赶紧搭建一套个人知识库，来快速检自己想要的信息。主流的个人知识库软件有 AnythingLLM、Dify、Cherry Studio、MaxKB 等。产品Github 关注数使用方式知识库说明官网地址Dify64.7kweb。
本地部署Anything LLM+Ollama+DeepSeek R1打造AI智能知识库教程
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
02-17 8962
本文主要介绍如何在Windows电脑上本地部署Ollama并接入DeepSeek R1大模型，然后使用强大的开源AI工具Anything LLM结合cpolar内网穿透工具轻松实现随时随地使用与上传内容来训练本地部署的大模型，无需公网IP，也不用准备云服务器那么麻烦！
Ubuntu服务器系统Docker部署Ollama+AnythingLLM实现DeepSeek本地部署
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docker部署deepseek+anythinyLLM
【deepseek本地LLM大模型搭建】
c0urag1的博客
02-05 611
chatbox：官方教程地址：https://chatboxai.app/redirect_app/ollama_guide/zh-Hans。
DeepSeek本地部署流程：超级简单，配置要求很低
DEVELOPERAA的博客
02-25 1062
现如今的人工智能时代，如果程序员对于相关的AI技术还一无所知的话，那真的就OUT了。最近火出天际的大模型DeepSeek，当然值得我们花时间去学习了，不过服务器经常繁忙，所以，在本地部署一个就显得很有必要了，而且，作为码农，这样的好东西，怎么能不在自己的机器上折腾一下呢？在本地部署DeepSeek，只需要以下几步：一、下载并安装OllamaOllama‌是一个开源的、易于使用的本地大语言模型运行平台，它主要提供模型运行的支持，适用于需要快速部署和测试大语言模型的场景。
Deep Seek大模型本地部署+AnythingLLM部署
weixin_58022259的博客
02-06 946
Deep Seek大模型本地部署+AnythingLLM部署
【保姆级教程】本地部署deepseekR1，ollama+anythingLLM打造个人知识库
weixin_42474607的博客
03-14 1185
遵循上述步骤，你将能够在本地迅速搭建一个专属的知识库，并借助DeepSeek、Ollama与AnythingLLM的强劲能力，达成高效的知识管理与问答功能。无论是对个人学习而言，还是企业办公场景，这样的本地知识库都将成为你的得力助手，带来显著便利。
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qq_34446614的博客
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专为企业级用户和个人开发者设计，支持完全自主控制 AI 模型的部署、训练和交互。适用人群：需处理敏感数据的企业/科研机构/技术极客。
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知识库管理系统，包含源码和数据库。通过maven构建，使用git版本控制和团队合作，采用springmvc+mybatis框架，集成Lucene全文检索，openoffice转化office文档，ffmpeg处理视频文件，red5搭建流媒体服务，基于pageRank、TF-IDF算法提取处理知识点，webmagic爬取数据，itextpdf、poi处理office等。
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### 使用Docker进行DeepSeek本地部署 当利用Docker来部署像DeepSeek这样的应用时，流程通常涉及创建或获取合适的镜像并运行容器。对于特定于DeepSeek的情况，虽然具体的官方指导未被直接提及，可以基于相似项目的实践推断出大致步骤。 #### 获取或构建DeepSeek Docker镜像 如果存在预建的DeepSeek Docker镜像，则可以直接从公共仓库拉取： ```bash docker pull deepseek/image_name:tag ``` 然而，在多数情况下可能需要自行构建镜像。这涉及到编写`Dockerfile`文件，其中定义了环境配置以及安装必要的依赖项。完成之后通过如下命令构建自定义镜像： ```bash docker build -t my-deepseek . ``` 此过程会读取当前目录下的`Dockerfile`，并将结果保存为名为`my-deepseek`的新镜像[^1]。 #### 运行DeepSeek容器实例 一旦拥有了所需的镜像（无论是下载还是自制），就可以启动一个新的容器实例来进行实际的应用程序执行。假设已经有一个准备好的镜像名称叫做`my-deepseek`: ```bash docker run -d \ --name=my_deepseek_instance \ -p host_port:container_port \ my-deepseek ``` 这里的关键在于正确设置端口映射(`host_port:container_port`)以便能够访问到正在运行的服务。另外还可以考虑挂载卷以持久化数据或者加载外部资源，类似于TensorFlow Serving的做法[^3]: ```bash docker run -d \ --name=my_deepseek_instance \ -v /path/to/local/data:/data/in/container \ -p host_port:container_port \ my-deepseek ``` 以上操作将主机上的指定路径(`/path/to/local/data`)绑定到了容器内部的一个位置(`/data/in/container`)上。 #### 验证部署成功与否 最后一步是确认服务是否正常工作。可以通过浏览器、API客户端或者其他适当的方式测试对外暴露的功能接口。确保所有预期行为都能顺利实现，并且没有任何明显的错误日志输出。
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