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LocalAI Docker 容器化部署指南
LocalAI的核心优势在于其兼容性和部署灵活性：作为OpenAIAPI的替代品，现有基于OpenAIAPI开发的应用可无缝迁移至LocalAI；同时，其容器化部署方式简化了安装配置流程，降低了本地化部署的技术门槛 本文将详细介绍如何通过Docker容器化方式部署LocalAI，包括环境准备、镜像拉取、容器配置、功能测试及生产环境优化建议，为用户提供可快速落地的部署方案。 环境准备Docker环境安装LocalAI采用容器化部署方式，需先确保系统已安装Docker环境。 容器部署基础部署命令使用以下命令启动LocalAI容器，该命令包含基础的容器配置参数：展开代码语言：BashAI代码解释dockerrun-d\--namelocalai-service\-p8080: ，用户可在各类硬件环境中快速启用LocalAI服务，为本地化AI应用开发和部署提供基础支持。
66310编辑于 2025-12-29 - 来自专栏C++系列
本地AI新选择：LocalAI如何实现低成本硬件也能轻松训练AI大模型
今天我要和大家分享一个超实用的教程——在本地服务器上无需高昂价格的GPU也能运行离线AI项目的开源神器：LocalAI，并结合cpolar内网穿透工具实现轻松远程使用的详细步骤。 在本文中，我将详细介绍如何使用Docker快速部署LocalAI，并结合cpolar内网穿透工具实现远程访问。无论你是技术新手还是有经验的老手，都能从中学到实用的知识和技巧！ 【视频教程】 支持CPU推理运行的开源AI神器LocalAI本地安装与远程使用教程 1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示，使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS 如图所示，现在就已经成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的LocalAI来用AI大模型聊天啦！
1.9K10编辑于 2025-02-14 - 来自专栏超详细二进制部署k8s系列[19]篇
二进制部署k8s教程11 - 部署kubelet
TIP二进制部署 k8s - 部署 kubelet 手动颁发证书方式***转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。部署 kubelet! NOTE部署 kubelet 之前需要初始化系统环境。在 node 节点上，kubelet 是需要对外提供服务的。在 k8s 中，调用 kubelet 服务的也只有 kube-apiserver。 NOTE这里部署的 node 节点的 ip 地址为：172.16.222.231。生成的 server 证书只针对该服务器生成。 ，有可能需要删除已经生成的工作数据rm -rvf /var/lib/kubelet/*11.检测到 master 服务器查看节点是否加入kubectl get nodes显示NAME STATUS 后面再部署网络插件。***至此。node 节点的 kubelet 部署成功。转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。
1.2K10编辑于 2023-03-08 - 来自专栏nginx
从配置到实战：LocalAI+cpolar实现本地AI训练与跨平台访问全过程
今天为您带来一套颠覆性的本地化部署方案——基于LocalAI的智能计算架构。这个开源项目能将普通PC升级为具备强大AI运算能力的终端设备，实现高效模型推理与多样化内容创作。 现在就让我们共同探索这套低成本、高效率的本地智能部署方案！ 【视频教程】 支持CPU推理运行的开源AI神器LocalAI本地安装与远程使用教程 1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示，使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS 如图所示，现在就已经成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的LocalAI来用AI大模型聊天啦！ 最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问本地部署的LocalAI Web UI页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。
50010编辑于 2025-11-16 - 来自专栏AI SPPECH
2025年本地AI部署完全指南：从Ollama到vLLM的全方位实践教程
3.2 使用Docker部署LocalAI Docker是部署LocalAI的推荐方式，它能够简化安装过程并确保环境的一致性。 基本Docker部署 拉取LocalAI镜像 docker pull localai/localai:latest 创建必要的目录结构 mkdir -p models 启动LocalAI容器 docker 混合云部署：结合本地和云端优势的混合部署模式 自动模型选择：根据任务和硬件条件自动选择最佳模型和参数 多模态能力：本地部署方案对多模态模型的支持将逐步增强 结论 总结与展望 本教程全面介绍了2025年本地 通过本教程的学习，您应该能够： 理解本地AI部署的优势和挑战 根据自己的需求选择合适的部署方案 完成从安装配置到优化维护的全流程操作 实现多模型协同部署和性能监控 掌握故障排除和资源优化的方法 随着AI 下一步建议 实践项目：尝试使用本教程中的方法部署一个完整的AI应用 社区参与：加入相关开源社区，分享经验和获取最新资讯 持续学习：关注模型优化和部署技术的最新进展 性能调优：深入研究模型量化和硬件加速技术
14.7K31编辑于 2025-11-16 - 来自专栏NLP/KG
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发 1. 3.LocalAI 部署 LocalAI 是一个本地推理框架，提供了 RESTFul API，与 OpenAI API 规范兼容。 Dify 支持以本地部署的方式接入 LocalAI 部署的大型语言模型推理和 embedding 能力。 / 官方快速部署手册案例：https://localai.io/docs/getting-started/models/ 首先拉取 LocalAI 代码仓库，并进入指定目录 git clone https LocalAI API 服务部署完毕，在 Dify 中使用接入模型 在 设置 > 模型供应商 > LocalAI 中填入： 模型 1：ggml-gpt4all-j - 模型类型：文本生成 - 模型名称：
3.1K11编辑于 2024-08-17 - 来自专栏Elastic Stack专栏
如何在隔离环境中使用GPU加速的LocalAI进行文本嵌入
使用LocalAI，你可以做到这一点。LocalAI是一个免费且开源的推理服务器，与OpenAI API兼容。 LocalAI还支持GPU加速，因此你可以更快地计算嵌入。这篇文章将向你展示如何使用LocalAI计算数据的嵌入。 如何设置LocalAI来计算数据的嵌入第一步：使用docker-compose设置LocalAI要开始使用LocalAI，你需要在你的机器上安装Docker和docker-compose。 第二步：配置LocalAI使用Sentence Transformers模型在本教程中，我们将使用mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1，它目前在MTEB排行榜上排名第四。 ...NVIDIA GPU detectedThu Mar 28 11:15:41 2024 +-----------------------------------------------
85611编辑于 2025-02-07 - 来自专栏Se7en的架构笔记
CDH 部署教程
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面，管理 Cloudera Manager Agent 节点，在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 =================================================================== ^* cm-server 11 =================================================================== ^* cm-server 11 集群开始安装部署，启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面，可以检查集群各组件运行情况。 ?
4.5K20发布于 2021-07-23 - 来自专栏张善友的专栏
Semantic Kernel 通过 LocalAI 集成本地模型
今天我们就来看一看如何把SK 和 本地部署的开源大模型集成起来。我们使用MIT协议的开源项目“LocalAI“：https://github.com/go-skynet/LocalAI。 LocalAI 是一个本地推理框架，提供了 RESTFul API，与 OpenAI API 规范兼容。 可参考官方 Getting Started 进行部署，通过LocalAI我们将本地部署的大模型转换为OpenAI的格式，通过SK 的OpenAI 的Connector 访问，这里需要做的是把openai 如第42行到46行代码所示，运行起来就可以体验下列的效果： 本文示例源代码：https://github.com/geffzhang/sk-csharp-hello-world 参考文章： Docker部署 LocalAI 实现本地私有化 文本转语音（TTS） 语音转文本 GPT功能 | Mr.Pu 个站博客 (putianhui.cn) LocalAI 自托管、社区驱动的本地 OpenAI API 兼容替代方案
1.1K10编辑于 2024-01-26 - 来自专栏菲宇
docker上部署odoo11
run -d -e POSTGRES_USER=odoo -e POSTGRES_PASSWORD=odoo --name db postgres:9.4 二、安装odoo 1、拉取一个odoo：11 的镜像 docker pull odoo:11 2、制作并运行一个odoo容器，端口映射一个端口。 docker run -p 8069:8069 --name odoo --link db:postgres -t odoo:11 注意：db不能修改，否则odoo运行时会报错。
1.4K10编辑于 2022-12-21 - 来自专栏用户中心项目
DAY-11-项目部署
部署 1.多环境:指同一套项目代码在不同的阶段根据实际情况来调整配置部署到不同的机器上 lombok在编译时已经写好了 why： 每个环境互不影响； 区分不同的阶段：开发/测试/生产 对项目进行优化： Dmaven.test.skip=true" 拖到虚拟机里 chmod a+x user-center-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar(a+x，给所有文件可执行权限) 创建表的语句时建议保存起来 2.项目部署上线 原始前端后端项目 宝塔Linux 容器（把原本部署在服务器上的东西封装成更轻量的应用在服务器上运行） 容器平台 项目部署 需要Linux服务器（建议用Centos8+/7.6以上） 前端：需要web
19500编辑于 2025-10-23 - 来自专栏Java进阶架构师
Springboot2.0教程（11）
Springboot2.0教程（3） 年后发哈 2、什么是Spring呢？ 2：嵌入Tomcat, Jetty Undertow 而且不需要部署他们。 3：提供的“starters” poms来简化Maven配置 4：尽可能自动配置spring应用。
96100发布于 2020-03-16 - 来自专栏EdisonTalk
MongoDB入门实战教程（11）
在Kubernetes中，也有tag这个概念，可以将容器部署到指定tag的一个或多个node上。 比如，一个5节点的复制，3个节点硬件较好专供服务线上客户实时操作，2个节点硬件较低专供服务报表生成。
86630发布于 2021-07-13 - 来自专栏山行AI
创建与任何事物聊天的私人ChatGPT-AnythingLLM
查询模式是针对你的文档的简单问答•聊天中的引用链接到原始文档来源和文本•简单的技术堆栈，便于快速迭代•100%云部署就绪•"自带你的LLM"模式•非常高效的成本节约措施，用于管理非常大的文档。 (所有模型)[6] 支持的嵌入模型: •AnythingLLM原生嵌入器[7]（默认）•OpenAI[8]•Azure OpenAI[9]•LM Studio (所有)[10]•LocalAi (所有 )[11] 支持的向量数据库: •LanceDB[12]（默认）•Pinecone[13]•Chroma[14]•Weaviate[15]•QDrant[16] 技术概览 这个单体仓库包含三个主要部分： azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service [10] LM Studio (所有): https://lmstudio.ai/ [11 ] LocalAi (所有): https://localai.io/ [12] LanceDB: https://github.com/lancedb/lancedb [13] Pinecone: https
4.4K10编辑于 2023-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
Oracle 11g安装教程_oracle11g数据库教程
11684小编花了一个多小时才把Oracle 11g安装折腾好了，其中有些步骤可能很多人不知道怎么选择，本篇文章就为大家介绍下如何安装Oracle 11g，11684小编折腾SQL Developer 授权：免费软件 类型：国产软件 语言：简体中文 大小：2.1 GB 日期：2016-03-23 环境：WinXP, Win7, Win8, Win10 Oracle 11g数据库详细安装步骤图解 1.进入 oracle 11g安装界面，不用任何操作直接点击下一步即可 2.选择创建和配置数据库，点击进入下一步 3.选择服务器类安装，进入下一步 4.选择单实例数据库安装，进入下一步 5.此处选择高级安装 然后点击进入下一步 8.输入oracle安装目录，建议找一个大些的盘符安装，然后点击进入下一步 9.此处默认是一般用途/事务处理，点击进入下一步 10.此处输入数据库实例名称，默认是orcl，点击进入下一步 11
99420编辑于 2022-11-08 开源免费本地AI神器，一键部署多模态大模型！
LocalAI 是一款革命性的开源AI框架，专为本地化部署设计。 零门槛模型管理# 从HuggingFace直接部署模型local-ai run huggingface://TheBloke/phi-2-GGUF/phi-2.Q8_0.gguf# 使用Ollama模型库 3.2-1b-instruct:q4_k_m", "messages": [{"role": "user", "content": "用Python写个快速排序"}] }'同类项目对比项目名称部署难度功能丰富度硬件要求社区生态 三大核心优势： 零门槛部署：普通笔记本电脑即可运行百亿参数大模型 全功能覆盖：文本/语音/图像/视频处理一应俱全 高度可扩展：支持自定义模型和分布式集群适用人群：需要私有化部署AI能力的企业开发者对数据安全有严格要求的金融 /医疗行业想要学习大模型技术的AI爱好者项目地址https://github.com/mudler/LocalAI
2.7K10编辑于 2025-03-31prometheus部署教程（二）
安装prometheus的详细过程看：prometheus部署教程（一）-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL：参考连接：Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群，参考连接redis（Cluster）集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录，并上传gz又件cd /apptar - Execstart=/app/redis exporter/redis exporter -redis.addr 192.168.43.170:8379 -redis.password sa[Insta11
58700编辑于 2025-04-14- 来自专栏分享学习
DeepSeek本地部署教程
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具，通过本地部署，用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek，以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前，需要确保计算机满足以下环境要求： 操作系统：Linux（推荐）或Windows。 Python版本：Python 3.7及以上。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动
1.5K10编辑于 2025-05-18 Promethues部署教程（三）
实现目标：创建普通告警，严重告警两个飞书群，当cpu高的时候发送告警到普通群，服务器宕机时发送告警到严重告警群。
47810编辑于 2025-04-18OpenTenBase 单机部署教程
适用范围：本教程只适用于RedHat系列（CentOS、RockyLinux）说明：本文档演示单机集中式部署方案，适用于开发测试环境。 /configuremake-j$(nproc)sudomakeinstallcd..CLI11展开代码语言：BashAI代码解释gitclonehttps://github.com/CLIUtils/ CLI11.gitmkdir-pCLI11/build&&cdCLI11/buildcmake..make-j$(nproc)sudomakeinstallcd..cd..清理临时文件展开代码语言：BashAI 代码解释sudorm-rfCLI11lz4uuid-1.6.2uuid-1.6.2.tar.gzzstd2.编译OpenTenBase源代码获取OpenTenBase源代码展开代码语言：BashAI代码解释 psql-h10.34.159.220-p11000-Uopentenbasepostgrespsql(PostgreSQL10.0@OpenTenBase_v5.0(commit:b612d77cb)2025-11
28520编辑于 2025-12-12
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