docker系统本地部署

### 如何在本地环境中安装和配置Docker #### 准备工作 为了确保顺利部署,在开始之前需确认操作系统的兼容性和现有软件包的情况。对于Ubuntu系统而言,应先核实当前的操作系统版本信息[^1]。 #### 安装过程 针对Linux系统下的Docker安装流程较为简便,由于其采用的是沙箱机制,因此各个实例间的设置互不影响,这有助于减少潜在冲突并简化管理[^2]。 #### 配置Docker Compose 现代安装方式推荐通过官方渠道获取`docker-compose-plugin`插件形式的Docker Compose工具,该方法不仅简化了安装步骤还提升了使用的便捷度。另一种传统做法是从GitHub发布页面下载适用于目标架构(如x86_64)的二进制文件至指定路径,并赋予执行权限来完成安装。具体命令如下所示: ```bash sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.23.3/docker-compose-linux-x86_64" -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` 验证安装成功与否可以通过查看版本号实现: ```bash docker-compose --version ``` 上述指令能够帮助确认是否正确设置了环境变量以及安装无误[^3]。 #### 应用场景概述 借助于Docker所提供的功能特性——即把应用连同所需的一切资源封装在一个轻量级且自给自足的小型虚拟机里——使得开发者能够在不同环境下轻松迁移自己的作品而不必担心底层差异所带来的挑战。这意味着无论是在个人电脑上的初期编码阶段还是最终上线前的最后一轮测试环节,都可以维持高度一致的行为表现[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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本文详细介绍了如何在本地部署DeepSeek和RagFlow构建私有智能问答系统的全过程。首先,作者分享了在安装Docker和RagFlow过程中遇到的问题及解决方案,包括WSL更新和Docker镜像拉取失败的处理方法。接着,文章分步骤讲解了修改Docker配置、启动RagFlow、创建知识库、添加DeepSeek模型以及配置系统模型的具体操作。最后,通过一个PMP考试复习的示例展示了问答系统的实际应用效果。文章还提供了大模型AI学习资料的获取方式,包括知识脑图、经典书籍、实战案例和面试资料等资源。

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一、安装Docker 二、创建jar 包       1.将 https://blog.csdn.net/kangguang/article/details/104363315中的 sotest-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar       2.复制到新建到/Desktop /dockImage文件夹中,并在文件夹中创建Dockerfile                  基镜像为 Java ,标签(版本)为8         作者为kxg         将jar添加 到镜像中,并重命名为app.jar         运行镜像到容器,监听9090端口    

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【MQTT协议20个致命误区】:20年IoT架构师亲历的17次生产事故复盘与9条黄金避坑法则(仅限内部技术圈流传)

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石墨烯超表面三次谐波增强COMSOL仿真技术及应用研究

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