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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 - 来自专栏话梅糖のAndroid学习
Hadoop集群部署教程-P6
Hadoop集群部署教程-P6 Hadoop集群部署教程（续） 第二十一章：监控与告警系统集成 21.1 Prometheus监控体系搭建 Exporter部署： # 部署HDFS Exporter wget 0.1389em;margin-right:0.05em;"><span class="sizing reset-size<em>6</em>
27210编辑于 2025-04-17 - 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 - 来自专栏痴者工良
浅入Kubernetes(6)：CKAD认证中的部署教程
目录 预设网络 kubeadm 安装 k8s 配置 calico 自动补全工具 状态描述 目前为止，笔者已经写了 5 篇关于 k8s 的文章，这一篇笔者将介绍 CKAD 认证官方课程中，如何部署 k8s 在上一篇中，已经介绍了 kubeadm 如何部署 k8s ，而且 kubeadm 是官方默认推荐的工具，所以读者可以先阅读 《浅入kubernetes(5)：尝试kubeadm》 https://www.cnblogs.com inet 10.170.0.2/32 scope global dynamic ens4 valid_lft 2645sec preferred_lft 2645sec inet6 aeb772c57a35a283716b65d16744a71250bcc25d624010ccb89090021ca0f428 \ --control-plane --certificate-key d76287ccc4701db9d34e0c9302fa285be2e9241fc43c94217d6beb419cdf3c52 } ] 可参考：https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/architecture/nodes/ 本篇内容主要介绍了 CKAD 认证中要求掌握的 kubeadm 部署
78531发布于 2021-04-26 - 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. OpenLLM 于 2023 年 6 月开源，是一个用于部署大语言模型的框架。 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。 models path: /models 7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1 (9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc)
3.1K11编辑于 2024-08-17 - 来自专栏菲宇
ELKStack日志平台——Kibana 6的部署安装与使用教程
192.168.44.129:9200" #ES的地址与端口 kibana.index: ".kibana" 运行bin/kibana可以直接启动服务，但是通常是放后台运行，所以加上nohup吧（从2.x到6.
1.4K20发布于 2019-06-12 - 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。 Off | 0 || N/A 59C P0 29W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 6%
85611编辑于 2025-02-07 - 来自专栏Java架构师历程
6、选择部署策略
在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 更具挑战性的是尽管如此复杂，部署服务也必须快速、可靠和具有成本效益。 有几种不同的微服务部署模式。我们首先看看单主机多服务实例模式。 从多方面来讲，这是应用程序部署的传统方式。每个服务实例在一个或多个主机的标准端口上运行。主机通常被当作宠物对待。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。
1.4K30发布于 2018-09-26 - 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。 The key fingerprint is: SHA256:57wmDSyaKv2aq487Y9mSgdMCU5A6HSnrXUn4HC6PFuM root@cm-server The key's randomart ============================================================== ^* cm-server 10 6 ============================================================== ^* cm-server 11 6 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 - 来自专栏云云众生s
如何通过开源项目 LocalAI 运行本地 LLM
LocalAI 是私有公司 Ollama 的替代品。 我将以适中的速度进行本教程，但我确实假设读者 熟悉 Docker。 response { "created":1711995490, "object":"chat.completion", "id":"f78380ca-fbcd-455f-9834-ddffcefd6b03 LocalAI并没有为用户提供一个真正的平台，这在错误出现时需要完全的开发者正确性来跟进反映出来。 当你深入研究在工作流程中放置模型时，LocalAI 将提供更透明的选项来使用——前提是错误处理更有效。
1.9K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
部署（6.前端项目）
1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist
60130发布于 2020-02-14 - 来自专栏JavaPark
JavaScript 教程「6」：数组
之前的学习中，如果我们要存储一个值，一般都是通过变量来存储。但如果我们现在想要存储一系列的值，又该如何存储呢，你可能会说可以用多个变量来进行存储。这种方法也可以，但如果你想，一旦值过多，那岂不是就要多个变量，到时候管理就很混乱了。这时候就想，有没有一个可以存储多个值的数据结构，方便我们进行多个值的存储管理呢？
41310编辑于 2022-05-23 - 来自专栏极客编程
ECMAScript 6教程 (一)
该系列课程是汇智网 整理编写的，课程地址为 http://www.hubwiz.com/course/5594e91ac086935f4a6fb8ef/ 什么是ES6？ ---- ECMAScript 6（以下简称ES6）是JavaScript语言的下一代标准，已经在2015年6月正式发布了。 不用紧张，对ES6的支持可以查看kangax.github.io/es5-compat-table/es6/，在这里可以清晰的了解到不同版本的浏览器对ES6功能的支持情况。 随着时间的推移，支持度已经越来越高了，ES6的大部分特性都实现了。 如果你想现在就在浏览器使用ES6的特性，还可以通过引用兼容包的方式提前尝尝鲜。 https://github.com/paulmillr/es6-shim 环境支持 ---- 直接插入网页 Traceur允许将ES6代码直接插入网页。
66420发布于 2018-09-04 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 2025-03-31- 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 prometheus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 daemon-reloadsystemctl start mysqld exportersystemctl status mysqld exportersystemctl enable mysqld exporter(6) 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 - daemon-reloadsystemctl start redis_exportersystemctl enable redis_exportersystemctl status redis exporter(6)
58700编辑于 2025-04-14Promethues部署教程（三）
[root@localhost ~]# systemctl start alertmanager [root@localhost ~]# systemctl enable alertmanager 6、 filter=%7B{{SplitString $urimsg 0 -3}}%7D) 6、在alertmanager目录下添加告警模板： [root@localhost ~]#cd /usr/local
47810编辑于 2025-04-18
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