環境設定を簡素化するソリューション
ローカルで動作するAIチャットボット環境の複雑な設定の問題に対して、DeepSeek-RAG-Chatbotは様々な簡素化されたソリューションを提供します。これは複雑なPython環境の設定を回避し、Dockerをインストールしてからdocker-compose upコマンドですべての依存関係をインストールし、環境を設定する。
手順は以下の通り：
- 1.Docker Desktop（Windows/Mac）またはDocker Engine（Linux）をインストールする。
- 2.プロジェクトのルートディレクトリで実行する
docker-compose up命令 - 3.DockerがOllamaとチャットボットのサービスイメージを自動的にプルするのを待つ。
- 4.サービス開始後、http://localhost:8501访问。
Dockerが利用できない場合は、Pythonの仮想環境ソリューションが利用できる：
- 1.依存関係を分離するためにPython仮想環境を作成する
- 2.使用する
pip install -r requirements.txtすべての依存関係を自動的にインストールする - 3.Ollamaによる大規模モデル展開の合理化
ハードウェアに制限のあるユーザーのために、構成要件を減らすための小型モデルバージョン（例えば1.5B）も用意されている。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-RAG-Chatbot: ローカルで動作する DeepSeek RAG チャットボットについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIチャットボットをローカルで実行する際に遭遇する環境設定の複雑さを解決するには？
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