Docker Compose
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
Docker Compose的實例教程
2、基于 Docker Compose 的單機部署
關于“基于 Docker Compose 的單機部署”方案，下面將從硬件要求、功能集成、啟動速度三方面具體闡述：
（1）極簡硬件要求
單機部署是一種更為簡單、相對隔離的解決方案，只需將Docker Compose部署在帶有1個或多個 NVIDIA GPU（T4/A100/2080 Ti/A10）的單臺服務器中，深度優化推理速度，適配邊緣計算節點或小型數據中心。
（2）全功能集成
- 管道一體化：預處理、深度學習推理、后處理全流程封裝于 Docker 容器，通過 REST API 統一管理，支持視頻流或圖像文件批量處理；
- 可視化界面：可選 Redact UI 前端，一鍵提交作業、監控進度、下載結果，降低技術門檻；
- 離線可用性：內置 Redact-License-Server，無需聯網即可運行，滿足醫療、政府等強隔離場景需求。
（3）分鐘級快速啟動
適合概念驗證（POC）、小規模生產環境或臨時任務，尤其適合技術資源有限的企業快速落地匿名化能力。
3、方案選擇
在這兩種本地部署策略之間進行選擇取決于用戶的數據量以及滿足隱私合規性的可用預算。
如果希望每天處理數百小時的視頻并需要彈性可擴展性，那么基于AWS的Kubernetes集群可能是最佳方案；如果需要更便捷的操作或在安全、隔離的環境下工作，Docker Compose單機部署也會是一個不錯的選擇。
展開 部署前準備
硬件要求
CPU：≥ 2 核
GPU/RAM：≥ 16 GiB（推薦）
軟件要求
Docker
Docker Compose
Ollama
Dify 社區版
3. 安裝 Dify 社區版
bash
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
安裝完成后，訪問：
http://your_server_ip
4. 在 Dify 中接入 DeepSeek
打開 Profile → Settings → Model Provider。
選擇 Ollama 并點擊“添加模型”。
模型名稱：deepseek-r1:7b（根據實際部署填寫）。
基本 URL：http://your_server_ip:11434。
5. 構建 AI 應用
(1) 聊天機器人
創建空白應用 → 選擇“聊天機器人”類型 → 指定 DeepSeek 模型 → 測試交互。
(2) 知識庫增強（RAG）
上傳內部文檔 → 啟用父子分塊保留結構 → 將知識庫接入 AI 應用上下文 → 提升回答準確性。
(3) 工作流集成
可加入 Web 搜索節點、代碼執行節點、負載均衡和錯誤處理節點，實現更復雜的自動化邏輯。
第四部分：常見問題（FAQ）
Q1：Docker 中 Ollama 無法訪問？
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部署前準備
硬件要求
CPU：≥ 2 核
GPU/RAM：≥ 16 GiB（推薦）
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3.
2、基于 Docker Compose 的單機部署
關于“基于 Docker Compose 的單機部署”方案，下面將從硬件要求、功能集成、啟動速度三方面具體闡述：
（1）極簡硬件要求
單機部署是一種更為簡單、相對隔離的解決方案，只需將Docker Compose部署在帶有1個或多個 NVIDIA GPU（T4/A100/2080 Ti/A10）的單臺服務器中，深度優化推理速度，適配邊緣計算節點或小型數據中心
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