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web service做网站,郑州搜索引擎优化,装饰工程公司排名,泉州建设企业网站0.问题说明 想要让RAGFLOW利用GPU资源跑起来,可以选择docker-compose-gpu.yml启动。(但是官网启动案例是86平台的不是NVIDIA GPU的,docker-compose-gpu.yml又是第三方维护,所以稍有问题) 1.问题 docker利用docker-c…

0.问题说明

想要让RAGFLOW利用GPU资源跑起来,可以选择docker-compose-gpu.yml启动。(但是官网启动案例是×86平台的不是NVIDIA GPU的,docker-compose-gpu.yml又是第三方维护,所以稍有问题)

1.问题

docker利用docker-compose-gpu.yml启动RAGFLOW,文档解析出错
报错:

18:10:23 [ERROR][Exception]: NCCL Error 2: unhandled system error (run with NCCL_DEBUG=INFO for details)

报错提示

2.解决方案

(1)修改docker-compose-gpu.yml文件(稍作改动)
修改样例

下面是修改后的完整docker-compose-gpu.yml文件,可以直接复制。

# The RAGFlow team do not actively maintain docker-compose-gpu.yml, so use them at your own risk.
# However, you are welcome to file a pull request to improve it.
include:- ./docker-compose-base.ymlservices:ragflow:depends_on:mysql:condition: service_healthyimage: ${RAGFLOW_IMAGE}container_name: ragflow-serverports:- ${SVR_HTTP_PORT}:9380- 80:80- 443:443volumes:- ./ragflow-logs:/ragflow/logs- ./nginx/ragflow.conf:/etc/nginx/conf.d/ragflow.conf- ./nginx/proxy.conf:/etc/nginx/proxy.conf- ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.confenv_file: .envipc: hostshm_size: 8genvironment:- TZ=${TIMEZONE}- HF_ENDPOINT=${HF_ENDPOINT}- MACOS=${MACOS}- NCCL_DEBUG=INFOnetworks:- ragflowrestart: on-failure# https://docs.docker.com/engine/daemon/prometheus/#create-a-prometheus-configuration# If you're using Docker Desktop, the --add-host flag is optional. This flag makes sure that the host's internal IP gets exposed to the Prometheus container.extra_hosts:- "host.docker.internal:host-gateway"deploy:resources:reservations:devices:- driver: nvidiacount: allcapabilities: [gpu]

参数解释:
ipc: host:允许容器共享主机的IPC命名空间,解决NCCL多卡通信问题
shm_size: 8g:增大共享内存容量(默认64MB不足)

(2)通过docker-compose-gpu.yml重新启动RAGFLOW

docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

(3)运行ragflow-server服务器

docker logs -f ragflow-server

(4)检查是否成功进行文档解析

成功解析如下结果:
成功解析
到此,问题解决!

http://www.dtcms.com/wzjs/255823.html

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