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Linux服务器部署Deepseek、Dify、RAGflow实战教程

news 2025/9/17 10:33:38

Ollama 安装

一、安装依赖

安装下载依赖 curl，用于解析下载 ollama 官方地址

apt install sudo
sudo apt update
sudo apt install curl

安装依赖 lspci 或 lshw 等工具用于检测 GPU

sudo apt update
sudo apt install pciutils lshw

安装 ping 包，用于 ping 网址

sudo apt update
sudo apt install iputils-ping

二、安装 `nvidia` 驱动

为了使用 GPU 加速，我们还需要安装 nvidia 驱动[[Linux服务器安装cuda和cudnn实战教程]]

三、安装 `Ollama`

对于Linux系统，使用以下命令安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

或者手动安装

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
tar -xzf ollama-linux-amd64.tgz -C /usr/local/bin

安装完成后，运行以下命令查看是否安装成功：

ollama -v

验证安装：打开浏览器，访问http://localhost:11434，如果页面显示Ollama的界面，则说明安装成功。

四、下载模型

启动 Ollama 服务

ollama serve

下载模型

进入官网，选择模型。

# 量化的模型
ollama run deepseek-r1:70b
# q8_0量化的模型
ollama run deepseek-r1:70b-llama-distill-q8_0
# 使用不量化的模型
ollama run deepseek-r1:70b-llama-distill-fp16

# 其它模型
ollama pull nomic-embed-text
ollama run gguf/DeepSeek-Janus-Pro-7B
ollama pull bge-m3
ollama run YuZhouz/VLM-R1

要退出与 Ollama 模型的对话，可以在命令行中输入 /bye 命令。这将结束当前与模型的对话并退出程序。如果你希望使用其他方式结束对话，也可以按 Ctrl + D 键来结束对话。

删除模型命令:

ollama rm name

修改 Modelflie上下文长度限制num_ctx

获取当前模型的配置文件：

ollama show --modelfile deepseek-r1:70b > Modelfile

这会生成一个名为 Modelfile 的文件。

编辑 Modelfile 文件，找到或添加以下参数：

PARAMETER num_ctx 5000

保存文件。

使用修改后的 Modelfile 创建新的模型实例：

ollama create deepseek-r1:70b-ctx5k -f Modelfile

这将创建一个带有新上下文窗口大小的模型实例。

Docker 安装

一、Win系统安装Docker

进入 Docker: Accelerated Container Application Development 官网，下载安装包以后安装即可。

二、Linux系统安装Docker

可参考之前的文章Linux服务器RedHat安装Docker

三、配置 `Docker Enging`

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "dns": [
    "8.8.8.8",
    "8.8.4.4"
  ],
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "max-concurrent-downloads": 3,
  "max-download-attempts": 5,
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.imgdb.de",
    "https://docker.wanpeng.life",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://hk11.606166.xyz",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://hub.rat.dev"
  ],
  "shutdown-timeout": 1200
}

安装 Dify

前提是你已经安装好 Docker 和 Docker Desktop

一、拉取镜像

Windows Powershell 以管理员权限运行

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

二、配置环境

cp .env.example .env

三、修改配置

为了防止原本 80 端口被占用，因此需要修改新的端口，用记事本打开 .env 文件，搜索找到 _EXPOSE_NGINX_PORT_ 修改为下述内容：

# ------------------------------
# Docker Compose Service Expose Host Port Configurations
# ------------------------------
EXPOSE_NGINX_PORT=8081
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=443

一般 Dify 文件上传会有大小限制，因此我们还需要修改上传文件的大小限制，搜索 upload, 修改下述内容：

# Upload file size limit, default 15M.

UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=1000

# Upload image file size limit, default 10M.

UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT=100

# Upload video file size limit, default 100M.

UPLOAD_VIDEO_FILE_SIZE_LIMIT=1000

# Upload audio file size limit, default 50M.

UPLOAD_AUDIO_FILE_SIZE_LIMIT=500

保存并退出。

四、启动服务

如果你使用的是Docker Compose V2（可以用“docker compose version”命令查看）：

docker compose -p dify up -d

当出现下述，则说明下载完成

PS C:\Users\Administrator\Desktop\Deepseek\dify\docker> docker compose up -d
[+] Running 11/11
 ✔ Network docker_ssrf_proxy_network  Created                                                                                                           0.0s
 ✔ Network docker_default             Created                                                                                                           0.0s
 ✔ Container docker-sandbox-1         Started                                                                                                           0.8s
 ✔ Container docker-web-1             Started                                                                                                           1.2s
 ✔ Container docker-db-1              Started                                                                                                           1.7s
 ✔ Container docker-redis-1           Started                                                                                                           1.2s
 ✔ Container docker-weaviate-1        Started                                                                                                           1.8s
 ✔ Container docker-ssrf_proxy-1      Started                                                                                                           1.7s
 ✔ Container docker-api-1             Started                                                                                                           2.5s
 ✔ Container docker-worker-1          Started                                                                                                           2.2s
 ✔ Container docker-nginx-1           Started                                                                                                            2.8s

安装完成后，通过以下命令检查服务状态：

docker compose ps

检查要特别关注以下几个关键容器的状态：

docker-api-1：API服务
docker-web-1：Web界面
docker-worker-1：后台任务处理
docker-db-1：数据库
docker-redis-1：缓存服务
docker-nginx-1：反向代理

所有容器都应该显示"up"状态。

五、设置用户信息

然后我们可以通过浏览器访问Dify：

http://localhost:8081/install

设置用户信息即可完成登录:

[!NOTE] 用户信息
邮箱： ***********
账号：***********
密码：***********

六、配置 `Dify` 连接 `ollam` 模型

打开.env 文件，配置以下关键参数：

CONSOLE_URL=http://localhost
SERVICE_API_URL=http://localhost
UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=1000 # 文件上传限制，单位MB
UPLOAD_FILE_MIME_TYPES=.pdf,.doc,.docx,.txt # 允许上传的文件类型

进入 Dify 在头像-设置——模型供应商”里添加 deepseek，点击保存。将温度设置在 0.5-0.7 （推荐 0.6）的范围内，以防止无休止的重复或不连贯的输出。

共享地址
在 cmd 命令行窗口中输入：

ipconfig

查看本机的 IP, 加上端口号即可得到 Dify 的访问地址。

七、设置公网域名

参考 API 扩展 | Dify，由于 Dify 云端版无法访问内网 API 服务，为了方便本地调试 API 服务，可以使用 Ngrok 将 API 服务的端点暴露到公网，实现云端调试本地代码。操作步骤：

进入 https://ngrok.com 官网，注册并下载 Ngrok 文件。
下载完成后，进入下载目录，根据下方说明解压压缩包。

unzip /path/to/ngrok.zip

运行以下命令初始化脚本，将您的 authtoken 添加到默认的 ngrok.yml 配置文件中。

ngrok config add-authtoken 你的Token

查看本地 API 服务的端口
并运行以下命令启动：

# 8082是Dify转发出来的端口
./ngrok http 8082

我们找到 Forwarding 中，https://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app（此为示例域名，请替换为自己的）即为公网名。

按照上述的范例，我们把本地已经启动的服务端点暴露出去，将代码范例接口：http://127.0.0.1:8000/api/dify/receive 替换为 https://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app/api/dify/receive

此 API 端点即可公网访问。至此，我们即可在 Dify 配置该 API 端点进行本地调试代码，配置步骤请参考 https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/zh_CN/guides/knowledge-base/external-data-tool.md。

安装RagFlow

一、拉取镜像

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

二、修改配置

RAGFlow Docker 镜像默认v0.16.0-slim 没有embedding models,所以使用v0.16.0,需要修改配置，打开ragflow\docker.env 文件, 注释 v0.16.0-slim ，取消注释 v0.16.0

# The RAGFlow Docker image to download.
# Defaults to the v0.16.0-slim edition, which is the RAGFlow Docker image without embedding models.
# RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim
#
# To download the RAGFlow Docker image with embedding models, uncomment the following line instead:
RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0

三、修改端口

原本的 80 端口和 443 端口被占用，因此需要修改端口，用记事本打开文件 docker-compose.yml, 修改为下述内容。

ports:
  - ${SVR_HTTP_PORT}:9380
  - 8082:80
  - 442:443

保存并退出

四、启动服务

使用预构建的 Docker 镜像启动服务器，进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：

cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose.yml -p ragflow up -d

这一步注意docker 下载的镜像比较大，要留有足够的存储空间，我这边观察下载了约 10 个 G 左右。
服务器启动成功后再次确认服务器状态:

docker logs -f ragflow-server

五、设置用户信息

这里注意，安装完成后并不是直接进入下面两个地址：

http://127.0.0.1:9380
http://172.18.0.6:9380

而是通过浏览器访问 ragflow：先注册账号，然后登录。

[!NOTE] 用户信息
邮箱： ***********
账号：***********
密码：***********

配置 ragflow 连接 ollam 模型
打开 ragflow，头像-设置里面添加 ollam 模型
共享地址
在 cmd 命令行窗口中输入：

ipconfig

查看本机的 IP, 加上端口号即可得到 ragflow 的访问地址。

[!error] 未找到用户
问题描述
LookupError: Tenant not found
解决方案

参考 LookupError: Tenant not found · Issue #4940 · infiniflow/ragflow
LookupError：未找到租户 ·问题 #4940 ·InfiniFlow/Ragflow

参考文章：

用dify、ollama和DeepSeek搭建本地知识库 - 知乎
linux本地部署deepseek-R1模型_linux部署deepseek-CSDN博客
在 Windows 上配置 Ollama 服务并开放局域网访问_ollama局域网访问-CSDN博客
【RAG 实践】Ollama+RagFlow：本地知识库部署全解析_ragflow如何接入ollama的本地模型-CSDN博客
DeepSeek RAGFlow构建本地知识库系统 - 知乎
私有化部署体验 Dify！收藏这一篇就够了！_dify私有化部署-CSDN博客
在ubuntu24.04上安装Ollama并设置跨域访问_ollama 跨域-CSDN博客
ollama修改模型参数 num_ctx【Linux】_ollama调整模型参数-CSDN博客