如何设置ragflow使用GPU

### 配置 RAGFlow 使用 GPU 加速 要配置 RAGFlow 以使用 GPU 进行加速，需要确保硬件和软件环境满足特定要求，并正确调整相关设置。以下是详细的配置方法： #### 硬件与软件需求 首先，确认系统满足以下条件[^1]： - **GPU**: 至少具有 8GB VRAM 的 GPU（如 NVIDIA RTX 3070 或类似产品）。 - **系统内存**: 至少 16GB 系统 RAM。 - **存储空间**: 至少 50GB 可用存储空间。 - **Python 版本**: Python >= 3.8。 - **依赖库**: - `pytorch>=2.0.0` - `transformers>=4.30.0` - `sentence-transformers>=2.2.2` - `faiss-gpu>=1.7.2` - `accelerate>=0.20.0` - `bitsandbytes>=0.41.0` #### 安装步骤 1. 确保 Docker 已正确安装并运行。 2. 下载或克隆 RAGFlow 的项目代码。 3. 修改 `docker-compose-base.yml` 文件以支持 GPU 加速。例如： ```yaml version: '3.8' services: ragflow: image: ragflow:latest deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: [gpu] networks: - ragflow networks: ragflow: driver: bridge driver_opts: com.docker.network.driver.mtu: 1450 ``` 在此配置中，通过 `deploy.resources.reservations.devices` 指定 GPU 资源[^2]。 4. 如果需要进一步优化网络性能，可以调整 MTU 值以避免网络不稳定问题。例如，将容器中的 MTU 设置为与服务器一致的值（如 1450）。 #### 启动服务 在完成上述配置后，可以通过以下命令启动 RAGFlow 服务： ```bash docker-compose -f docker-compose-base.yml up --build ``` 启动成功后，若看到 `RAGFLOW` 字样，则表示服务已正常运行[^3]。 #### 验证 GPU 加速 为了验证 GPU 是否被正确使用，可以在 RAGFlow 的日志中查找 PyTorch 或 CUDA 相关的输出信息。例如，检查是否加载了 GPU 设备。如果未检测到 GPU，可能需要检查以下内容： - 确认 Docker 支持 GPU 加速（安装 NVIDIA Container Toolkit）。 - 确保主机上的 GPU 驱动程序已更新至最新版本。 #### 示例代码：测试 GPU 加速 以下是一个简单的测试脚本，用于验证 GPU 是否可用： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available! Using GPU for acceleration.") device = torch.device("cuda") else: print("CUDA is not available. Falling back to CPU.") device = torch.device("cpu") # 测试张量计算 tensor = torch.randn(3, 3).to(device) print(tensor) ``` 如果输出显示使用了 GPU，则说明配置成功[^1]。