Standardisiertes Einsatzprogramm
UltraRAG bietet zwei zuverlässige Einsatzmöglichkeiten:
- Docker-Container-Bereitstellung::
- Alle Abhängigkeiten sind vorinstalliert
- Unterstützt GPU-Beschleunigung (erfordert NVIDIA Docker-Laufzeitumgebung)
- Integrierter Mechanismus zur Gesundheitsprüfung
- Bereitstellung der Conda-Umgebung::
- Bietet eine präzise Versionskontrolle von Python-Paketen
- Geeignet für lokale Entwicklung und Fehlersuche
- Unterstützt Hot-Update von Modellen
Detaillierter Einführungsprozess
Docker-Programm:
- Stellen Sie sicher, dass auf dem Host Docker 20.10+ und NVIDIA-Treiber installiert sind.
- vollziehen
docker-compose up --build -d - Interviews
http://localhost:8843
Programm Conda:
- Eine Umgebung schaffen:
conda create -n ultrarag python=3.10 - Aktivieren Sie die Umwelt:
conda activate ultrarag - Installieren Sie die Abhängigkeit:
pip install -r requirements.txt
Empfehlungen für Betrieb und Wartung
Es wird empfohlen, Produktionsumgebungen zu clustern und mit Docker Swarm oder Kubernetes bereitzustellen, und das System ist mit der Prometheus-Überwachungsschnittstelle (Standardport 9090) vorkonfiguriert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUltraRAG: Eine RAG-Systemlösung aus einer Hand zur Vereinfachung der Datenerstellung und ModellfeinabstimmungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man ein unternehmensweites RAG-System schnell einführen und die ökologische Konsistenz sicherstellen?
