docker RAGFlow vllm
时间: 2025-05-13 14:58:14 浏览: 43
### 使用Docker部署RAGFlow和vLLM
#### RAGFlow简介
RAGFlow是一种基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)模型的工作流框架,用于构建高效的自然语言处理应用。它通过结合文档检索模块和大语言模型的能力来提升生成质量。
#### vLLM概述
vLLM是一个高性能的大规模语言模型推理引擎,专为加速大型预训练模型而设计。其核心优势在于支持多GPU环境下的高效并行计算以及动态批量处理能力[^2]。
#### 集成方案说明
为了实现上述两个技术栈在容器化平台上的协同工作,可以按照如下方式操作:
1. **创建自定义网络**
在启动任何服务之前,先建立一个新的docker network以便于各组件之间通信顺畅。
```bash
docker network create ragflow_vllm_network
```
2. **准备基础镜像**
基础运行环境中需包含Python解释器及相关依赖库文件pip install命令列表形式呈现出来便于后续维护升级。
3. **编写Compose配置文件**
利用yaml语法描述整个系统的结构布局关系其中包括但不限于以下几个部分:
- 数据存储位置映射至宿主机目录方便长期保存重要资料;
- 设置暴露端口号使得外部能够访问内部web接口;
- 明确指定所使用的base image版本号确保一致性重现实验结果;
以下是简化版example.yml示例代码片段供参考学习之用:
```yaml
version: '3'
services:
db:
image: postgres:latest
restart: always
environment:
POSTGRES_USER: user
POSTGRES_PASSWORD: password
networks:
- mynet
app:
build: .
ports:
- "5000:5000"
depends_on:
- db
networks:
- mynet
networks:
mynet:
```
注意这里仅作为概念展示并非最终可执行脚本还需要根据具体业务需求调整参数选项等内容。
4. **加载预训练权重**
将提前下载好的model checkpoint上传到相应路径下并通过mount volume的方式共享给container实例读取利用起来减少重复劳动提高效率降低成本开销等问题考虑进去合理规划资源分配策略显得尤为重要不可忽视掉任何一个细节环节哦!
最后记得验证所有功能是否正常运转无误后再投入生产环境正式上线运营哈~
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