部署安装有道QanyThing

前提条件:

1、win10系统更新到最新的版本,系统版本最好为专业版本

winver

查看系统版本,内部版本要大于19045

2、CPU开启虚拟化

3、开启虚拟化功能,1、2、3每步完成后均需要重启电脑;

注:windows 虚拟机监控程序平台不开启的话可能导致后面docker desktop启动不起来

开始:

1、在CMD/POWERSHELL中敲击命令wsl --version,查看WSL版本,如果版本为1.0则执行update命令,然后切换至2的版本

#查看版本
wsl --version

#更新
wsl --update

#设置为wsl2
wsl --set-default-version 2

#列出可用的linux发行版本
wsl --list --online

#列出已安装的 Linux 发行版
wsl --list --verbose

#推荐安装ubuntu2204,后面为安装路径
wsl --install Ubuntu22.04 E:\Ubuntu2204

#检查 WSL 状态
wsl --status


#关闭
wsl --shutdown

#导入和导出发行版
wsl --export <Distribution Name> <FileName>
wsl --import <Distribution Name> <InstallLocation> <FileName>

#导入已经存在的文件
#将指定的 .vhdx 文件导入为新的发行版。 虚拟硬盘必须采用 ext4 文件系统类型格式
wsl --import-in-place <Distribution Name> <FileName>

#注销或卸载 Linux 发行版
wsl --unregister <DistributionName>

2、安装docker desktop,win10建议下载4.26.1,按照要求进行安装即可,安装完成后进行如下设置:

wsl安装好ubtuntu之后我们是可以在dokcer desktop里面看到已经装好的linux系统

修改配置地址

3、拉取代码及下载模型

#下载qanything的基础代码
git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.git

#下载基础LLM,文件较大,提前下载好之后,解压放到qanything代码的根目录里,文件夹为models
git clone https://www.modelscope.cn/netease-youdao/QAnything.git

#千问模型可以不用下载,系统会自动拉取

更改shell脚本的回车(在windows下创建编辑的shell脚本是dos格式的,而linux却是只能执行格式为uni格式的脚本),否则执行时会报错,将回车符替换为空字符串

sed -i "s/\r//" scripts/run_for_local_option.sh
sed -i "s/^M//" scripts/run_for_local_option.sh
sed -i "s/\r//" scripts/run_for_cloud_option.sh
sed -i "s/^M//" scripts/run_for_cloud_option.sh
sed -i "s/\r//" run.sh
sed -i "s/^M//" run.sh
sed -i "s/\r//" close.sh
sed -i "s/^M//" close.sh

执行启动命令

bash ./run.sh -c local -i 0 -b hf -m Qwen-7B-QAnything -t qwen-7b-qanything

若发现npm run install报错failed to install npm dependencies,请参考将npm换成yarn
\scripts\run_for_local_option.sh,找到npm install那里,修改一下代码

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g yarn
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com

timeout 180 yarn install

4、迁移docker-desktop-data,防止C盘文件过大

wsl --shutdown

wsl --export docker-desktop-data E:\docker-desktop\docker-desktop-data.tar

wsl --unregister docker-desktop-data

wsl --import docker-desktop-data E:\docker-desktop\data E:\docker-desktop\docker-desktop-data.tar --version 2

参考地址:网易有道QAnything 安装部署实践(RAG)-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/400882.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

关于 AC 自动机

什么是 AC 自动机 AC 自动机&#xff0c;全称 Aho-Corasick 自动机&#xff0c;是一种用于字符串搜索的算法&#xff0c;由 Alfred V. Aho 和 Margaret J. Corasick 在 1975 年提出。这个算法是为了解决在一个主文本字符串中查找多个模式字符串&#xff08;或称为“关键词”&a…

IOT-Reaserch安装ghidra以及IDEA和ghidra的配置

Linux research 5.4.0-91-generic #102~18.04.1-Ubuntu SMP Thu Nov 11 14:46:36 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux java --version IOT自带的java是符合要求的&#xff0c;不需要额外下载 iotresearch:~/install-file$ java --version openjdk 11.0.13 2021-10-19 …

linux platform架构下I2C接口驱动开发

目录 概述 1 认识I2C协议 1.1 初识I2C 1.2 I2C物理层 1.3 I2C协议分析 1.3.1 Start、Stop、ACK 信号 1.3.2 I2C协议的操作流程 1.3.3 操作I2C注意的问题 2 linux platform驱动开发 2.1 更新设备树 2.1.1 添加驱动节点 2.1.2 编译.dts 2.1.3 更新板卡中的.dtb 2.2 …

观察者模式, 发布-订阅模式, 监听器模式

观察者模式, 发布-订阅模式, 监听器模式 观察者模式 观察者模式是一种行为型设计模式, 定义对象间的一种一对多的依赖关系&#xff0c;当一个对象的状态发生改变时&#xff0c;所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新 角色模型和结构图 在观察者模式中&#xff0c;只有两种…

⭐北邮复试刷题LCR 018. 验证回文串__双指针 (力扣119经典题变种挑战)

LCR 018. 验证回文串 给定一个字符串 s &#xff0c;验证 s 是否是 回文串 &#xff0c;只考虑字母和数字字符&#xff0c;可以忽略字母的大小写。 本题中&#xff0c;将空字符串定义为有效的 回文串 。 示例 1: 输入: s “A man, a plan, a canal: Panama” 输出: true 解释…

【PX4SimulinkGazebo联合仿真】在Simulink中使用ROS2控制无人机沿自定义圆形轨迹飞行并在Gazebo中可视化

在Simulink中使用ROS2控制无人机沿自定义圆形轨迹飞行并在Gazebo中可视化 系统架构Matlab官方例程Control a Simulated UAV Using ROS 2 and PX4 Bridge运行所需的环境配置PX4&Simulink&Gazebo联合仿真实现方法建立Simulink模型并完成基本配置整体框架各子系统实现原理…

【Vuforia+Unity】AR05-实物3D模型识别功能实现

对于3D物体的识别&#xff0c;可以是虚拟的也可以是实物的&#xff0c;但是对于虚拟的三维模型意义不大&#xff0c;我们完全可以把三维模型放在屏幕上截一张图&#xff0c;以图片识别的方式召唤数字内容&#xff0c;不过在虚拟现实中或许有用。 因此本文探讨的技术路线主要是…

Docker之查看并获取最新Ubuntu镜像(十)

简介&#xff1a; CSDN博客专家&#xff0c;专注Android/Linux系统&#xff0c;分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术&#xff0c;与大家一起成长&#xff01; 优质专栏&#xff1a;Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】&#x1f680; 优质专栏&#xff1a;多媒…

【快速搞定Webpack5】修改输出文件目录及自动清理上次打包文件(五)

介绍 默认情况下webpack打包后&#xff0c;我们的图片和js等文件都会被打包到dist目录下&#xff0c;文件多了混淆在一起一方面不利于文件的查找和管理&#xff0c;另外一方面看上去也不美观。 所以今天我们学习的内容就是控制输出后的文件进入不同的目录。 一、配置 新增4…

Nginx配置组成与性能调优

目录 一、Nginx配置介绍 1. 模块组成 2. 图示 3. 相关框架 二. 配置调优 1. 全局配置 1.1 关闭版本和修改版本 1.2 修改启动的进程数 1.3 cpu与work进程绑定 1.4 pid路径 1.5 nginx进程的优先级&#xff08;work进程的优先级&#xff09; 1.6 调试work进程打开的文…

npm run dev和npm run serve两个命令的区别

npm run dev和npm run serve两个命令的区别 前端开发过程中运行Vue项目的时候&#xff0c;有时候使用npm run serve命令可以启动项目&#xff0c;有时候却会报错&#xff1b;有时候使用npm run dev命令可以启动项目&#xff0c;有时候却也会报错。是什么原因造成这种情况呢&am…

问题:Spark SQL 读不到 Flink 写入 Hudi 表的新数据,打开新 Session 才可见

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现&#xff1a;数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行&#xff0c;点击《重磅推荐&#xff1a;建大数据平台太难了&#xff01;给我发个工程原型吧&#xff01;》了解图书详情&#xff0c;…

4、电源管理入门之子系统reset

目录 1. 简介 2. consumer-驱动软件 3. provider-reset驱动 3.1 整体介绍 3.2 reset复位API说明 之前的文章电源管理入门-1关机重启详解介绍了整机SoC的重启也可以说是reset,那么子系统的reset,例如某个驱动(网卡、USB等)或者某个子系统(NPU、ISP等运行在独立的M核或…

5、电源管理入门之 arm-scmi和mailbox核间通信

目录 1. 整体架构介绍 2 Linux中reset模块 2.1 Reset consumer 2.2 Reset provider 3. Linux SCMI reset通信 3.1 SCMI reset协议初始化 3.2 SCMI reset消息收发 4. SCP中reset 4.1 固件新增module 4.2 scmi_reset_domain初始化 4.3 scmi_reset_domain消息处理 4.3…

排序算法1:冒泡排序、快速排序、插入排序

排序算法&#xff1a;交换类排序&#xff0c;插入类排序、选择类排序、归并类排序 交换类排序&#xff1a;冒泡排序、快速排序 一、冒泡排序 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> typedef int ElemType; typedef struct{ElemType *e…

linux CentOs 安装docker 推荐生产环境使用

目录 1. 在CentOs上安装docker所需的系统环境 2. 卸载旧版本 2.1 查看是否已安装docker 2.2 卸载已安装的docker 3. 安装方式 3.1 使用rpm存储库安装(推荐使用该方法) 3.2 从包中安装 4. 开始docker 1. 在CentOs上安装docker所需的系统环境 需要以下CentOS版本之一的维…

压缩感知的图像仿真(MATLAB源代码)

压缩感知是一种用于高效获取和表示信号的技术&#xff0c;它可以显著减少数据的采样和传输量&#xff0c;同时保持对信号的高质量恢复能力。在压缩感知中&#xff0c;信号被表示为其在一个稀疏基中的稀疏线性组合。通过仅使用少量的随机投影测量&#xff0c;就能够捕捉信号的大…

Vue状态管理库-Pinia

一、Pinia是什么&#xff1f; Pinia 是 Vue 的专属状态管理库&#xff0c;它允许支持跨组件或页面共享状态&#xff0c;即共享数据&#xff0c;他的初始设计目的是设计一个支持组合式API的 Vue 状态管理库&#xff08;因为vue3一个很大的改变就是组合式API&#xff09;,当然这…

【数学建模入门】

数学建模入门 数学建模需要的学科知识怎么学习数学模型如何读好一篇优秀论文数学建模赛题常见类别数学建模常见问题数学建模组队和分工数学建模准备工作 数学建模需要的学科知识 怎么学习数学模型 &#x1f4a6;推荐阅读书籍&#xff1a; 《数学建模算法与应用》&#xff0c;…

tensorboard的用法

部分测试代码&#xff1a; from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np from PIL import Image import torch import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn from torchvision import datasetsdef functiontools():writ…
最新文章