标准化部署方案
UltraRAG提供两种可靠的部署方式：
- Docker容器化部署：
- 预装所有依赖环境
- 支持GPU加速（需NVIDIA Docker运行时）
- 内建健康检查机制
- Conda环境部署：
- 提供精确的Python包版本控制
- 适合本地开发调试
- 支持模型热更新
详细部署流程
Docker方案：
- 确保主机安装Docker 20.10+和NVIDIA驱动
- 执行
docker-compose up --build -d - 访问
http://localhost:8843
Conda方案：
- 创建环境：
conda create -n ultrarag python=3.10 - 激活环境：
conda activate ultrarag - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
运维建议
生产环境推荐采用Docker Swarm或Kubernetes进行集群化部署，系统已预设Prometheus监控接口（默认端口9090）。
本答案来源于文章《UltraRAG：一站式RAG系统解决方案，简化数据构建与模型微调》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何快速部署企业级RAG系统并确保环境一致性？
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