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开年以来，DeepSeek一直成为全球的热门的话题，各行各业都在提及这个话题。笔者尝试在自己的NAS整个DeepSeek，该方案是在NAS上部署Lobe-chat，然后调用SiliconFlow的API密钥，选择使用DeepSeek模型，Lobe-chat支持市面上比较流行的大模型。整个部署过程非常简单，全程复制粘贴即可，NAS小白也能搞定！先来看下部署后的效果。本文使用设备：威联通NAS。
就是多个容器之间协作，用容器编排技术，相当于一个总指挥，容器就是相当于个人什么是Docker Composedocker-compose 是 Docker 官方的开源项目，使用 python 编写，实现上调用了Docker 服务的 API 进行容器管理及编排，其官方定义为定义和运行多个 Docker 容器比特就业课的应用。docker-compose 中有两个非常重要的概念:• 服务 ( serv
上面的run命令我们只是简单的使用，从镜像启动了一个容器，那么同时也存在很多问题，例如控制台关闭就容器停止，例如无法访问等。现在我们想让容器后台启动并且可以访问，可以使用如下命令启动之后如下图，我们分别看一下这些内容，其他的在上面都已经解释了，主要看一下这个port，这个port的就是说主机的80端口映射到容器的80端口，表示任何IP访问80端口就映射到容器的80端口。那么这时候就存在一个问题，假
Docker 架构主要由客户端（Client）、守护进程（Daemon）、镜像仓库（Registry）和容器（Container）四个部分组成。客户端是用户与 Docker 系统交互的入口，用户可以通过命令行工具（CLI）或 API 与守护进程进行通信；守护进程是 Docker 的核心组件，它负责管理容器的生命周期、镜像的存储与分发、网络和存储的配置等；镜像仓库用于存储和分发 Docker 镜像；
通过 Docker 部署 PlantUML 是一种快速、简便的方法，免去复杂配置。只需几条命令即可在本地或云服务器上搭建 PlantUML 服务，直接在浏览器中生成 UML 图。此外，PlantUML 还提供了多种安装方式，开发者可以根据需求选择合适的方式。通过本文的介绍，你可以轻松使用 PlantUML 来优化软件设计流程，提高团队协作效率。
Ubuntu 系统部署 Ollama + Docker + Ragflow
在 Kubernetes 中，若要让部署的 Docker 容器使用外部 DNS 服务器，可以通过以下步骤配置。具体方法取决于是想还是修改 Pod 的 YAML 配置，直接指定 DNS 服务器地址。
随着AI技术的火热发展，企业和个人用户需要搭建知识库的需求越来越迫切。如果自己动手搭建一个功能强大的知识库对于非专业技术人员来说可能面临挑战，更别说那些非专业人士了。我在网上看了大量相关的教程，大多数都是搬砖，偶尔看到一些非搬砖大佬写的教程，总会省略一些细节，导致很多人就算面对教程也是各种踩坑，折腾很久最后也都放弃了。
本地部署DeepSeek + Dify，简单实现聊天助手。
详细不能再详细的本地私有化部署Deepseek，并配置知识库
本文旨在深入探讨如何在Docker环境中利用Ollama框架高效部署本地大模型DeepSeek。随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型如DeepSeek在文本生成、语义理解等领域展现出巨大潜力。然而，这些模型的部署往往面临资源消耗大、环境配置复杂等挑战。Docker作为一种轻量级、可移植的容器化技术，为解决这些问题提供了有效途径。文章首先介绍了Docker的基本概念及其在大模型部署中的优势，包括
开年来Deepseek热度飙升。博主计划出一期关于Deepseek的专题文章，以实际操作的第一视角来讲解docker+dify+ollama+deepseek系列应用。一是在本地的电脑或服务器上部署自己的大模型和知识库。二是将AI对自然语言理解、推理能力和知识库的标准化的能力接入到我们自己应用系统。喜欢动手的小伙伴们欢迎点赞关注，如有疑问欢迎在评论区留言或联系博主。
通过以上步骤，我们已经在Ollama中成功的部署本地大模型DeepSeek,并使用Dify实现了可视化操作。在本次演示中，Ollama提供了大模型运行环境，可以支持运行很多的流行的大模型；Dify则是一个大模型应用平台，可以较为简单的接入各种本地和商业大模型，实现与大模型进行交互。
在大模型技术迅速普及的当下，如何在本地环境中以低成本部署高性能AI服务，成为了广大开发者关注的焦点。本文将结合Spring AI、Ollama和DeepSeek-R1模型，通过Docker容器化部署和Redis持久化存储，手把手教你构建一个支持连续对话的AI应用。这一方案特别适合需要私有化部署、数据安全可控的场景，如企业内部知识库、教育问答系统等。
Langflow 是一款适用于 RAG 和多智能体 AI 应用程序的低代码应用构建器。
本文介绍了如何在 Windows 系统的 CMD 中使用 Docker 安装 AnythingLLM，并搭建自己的知识库问答大模型
dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程，通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务，而且可以迅速更新发布。因此，某些项目要求在产品里面能够直接编辑 dify业务流程，使得现场开发人员能够迅速响应客户需求。另外，方便对 dify进行运维，比如 更新开源大模型认证信息。
进入目录 /data,运行命令，这里指定了版本1.1.0，不指定版本，把命令 --branch 1.1.0 去掉。运行后会开始下载70b,大概40G,下载完成后，会有一个对话测试。进入dify中的docker目录下 cd /data/dify/docker。docker，docker-compose部署掠过，教程比比皆是。准备工作，root下创建 /data/ollama/models。在搜索结果
推荐阅读：世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT）亿级(无限级)并发，没那么难论数字化转型——转什么，如何转？华为干部与人才发展手册（附PPT）企业10大管理流程图，数字化转型从业者必备！【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf华为的数字化转型方法论华为如何实施数字化转型...
关于金融大数据分析平台，这方面的资料不多，给大家分享下这方面的内容，供大家参考。公众号回复“20201105”，即可获取ppt----------------------------EN...
本文将深入探讨大数据分析的核心技术、面临的挑战、广泛的应用场景以及未来的发展趋势。我们将首先阐述大数据的概念，并详细介绍其核心技术组成，如数据处理、数据存储、数据挖掘等。接着，我们将分析大数据在各行各业中的应用实例，以及这些应用如何帮助企业实现业务增长和创新。最后，我们将展望大数据技术的未来，探讨其可能的发展方向和潜在影响。企业需要关注大数据分析技术的最新动态，积极拥抱变革，以应对日益激烈的市场竞
朋友们，你是否曾被DeepSeek官网或APP的一句‘服务器正忙，请稍后再试’气得拍桌而起？没错，这波操作不仅让人头疼，还让不少人心里打起了小算盘：如果能在自己的电脑上部署个大模型，那该多爽啊！但说到几百G的‘满血版’DeepSeek R1 671B，是不是光想想就心累？别急，今天咱们来点不一样的——用一帮老硬件组合，让你在个人电脑上也能跑起来这数百GB的大模型，而且总成本竟然控制在万元以内！效果
日前，供职于全球领先的社交游戏服务提供商 Zynga 的首席数据科学家 Ben Weber 给我们推荐了他眼中的2018年十大实用数据科学工具，让我们一起来看看吧！
superset的快速部署
随着 DeepSeek 不断爆火，越来越多的个人和企业都在搭建属于自己行业或自己的私域知识库，那么我们应该怎么使用 DeepSeek 来搭建只属于自己的私域知识库呢，其实不难，就让我们来一探究竟。基于 DeepSeek 搭建个人私域知识库的流程图如下所示：图 1 DeepSeek 模型搭建层流程拆解图 2 知识库应用层流程拆解首先，我们来完成私域知识库需要的模型层的搭建工作。
由于该dify是通过docker部署的，也就是说，项目是运行在docker容器内部的，但是我们的ollama是运行在本地电脑的，但是他们是在同一台电脑上的，这就意味着，要想dify能够访问ollama提供的服务，需要获取到本地电脑的内网IP即可。这表明，dify与本地部署的大模型deepseek-r1连通了，但是，我想让他的回答是基于我的私有知识库作为上下文来和我聊天，这就需要用到本地知识库了。D
本文围绕基于 Docker 和 Flask 构建高并发微服务架构展开。架构设计上，按业务拆分微服务，采用多阶段构建容器化，以 Docker Compose 编排部署。优化策略包括用公式配置 Gunicorn 并发处理、调优 Nginx 性能、使用 Redis 缓存加速。关键实施项有集成 Trivy 扫描容器、用 JWT 保障 API 安全、搭建 Prometheus 监控体系、设计数据库读写分离灾
Docker无法启动，Docker容器无法停止，Docker容器无法删掉问题解决方案大全（Windows&Linux&Mac）引言Docker已经成为现代开发和部署环境中不可或缺的一部分。无论是在个人开发机器上还是在生产环境中，Docker都为开发人员提供了一个高效的、可扩展的容器化平台。然而，Docker的使用过程中，我们难免会遇到一些常见问题，比如Docker无法启动、Docker容器无法停止
参考需要安装的软件有本机环境：win10企业版21H2，i5-12400，16GB，集显无独立显卡。
本地部署deepseek+dify时Docker遇到的WSL2问题：wsl --install报错
通过下面的命令可以启停docker。
DOCKER部署FineBI1.编写Dockerfile文件♥♥♥注意点：文件名必须为Dockerfile，且没有后缀FROM centos:7MAINTAINER chenwei#设置系统编码,不然地图显示有问题RUN yum install kde-l10n-Chinese -yRUN yum install glibc-common -yRUN localedef -c -f UTF-8 -
apache-atlas 元数据管理 docker安装
关于【大数据治理】一、什么是大数据治理二、大数据治理的特点三、大数据治理的应用场景四、大数据治理的重要性五、大数据治理的核心组件六、大数据治理的成功要素七、大数据治理的实施策略八、大数据治理的关键技术九、大数据治理的未来前景
第五中docker 是 建立在自己有了docker 环境的基础上，去使用它们的镜像构建或者自己根据它们的docker-compose 文件 看看需要哪些服务，然后自己启动（其实还是只能使用它们的docker镜像，其中需要的Redis and PostgreSQL环境需要自己安装它的镜像里并不提供，它没有提供原始docker 镜像的构建命令😪，除非自己根据docker镜像反编译出dockerfil
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