Eine Lösung zur Vereinfachung der Umgebungskonfiguration
Um der Komplexität der Konfiguration lokaler KI-Chatbot-Umgebungen gerecht zu werden, bietet DeepSeek-RAG-Chatbot mehrere vereinfachte Lösungen. Wir empfehlen zunächst die Bereitstellung über Docker-Containerisierung, wodurch komplizierte Python-Umgebungseinrichtungen umgangen werden. Installieren Sie einfach Docker und führen Sie den Bot aus.docker-compose upFühren Sie einfach den Befehl aus, um die Installation aller Abhängigkeiten und die Konfiguration der Umgebung abzuschließen.
Die Schritte sind wie folgt:
- 1. Installieren Sie Docker Desktop (Windows/Mac) oder Docker Engine (Linux).
- 2. Im Stammverzeichnis des Projekts ausführen
docker-compose upBefehl - 3. Warten Sie, bis Docker die Ollama- und Chatbot-Service-Images automatisch abgerufen hat.
- 4. Nachdem der Dienst gestartet wurde, rufen Sie ihn überhttp://localhost:8501访问 auf.
Wenn Docker nicht verwendet werden kann, kann die Lösung mit der virtuellen Python-Umgebung eingesetzt werden:
- 1. Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren.
- 2. verwenden
pip install -r requirements.txtInstallieren Sie automatisch alle Abhängigkeiten. - 3. Vereinfachung der Bereitstellung großer Modelle durch Ollama
Für Benutzer mit begrenzten Hardware-Ressourcen können kleinere Modellversionen (z. B. 1.5B) ausgewählt werden, um die Konfigurationsanforderungen zu reduzieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-RAG-Chatbot: ein lokal laufender DeepSeek-RAG-ChatbotDie
