容器化部署——Docker 中运行 Ollama

davidwang456 2026-06-26 09:15:04

课时名称课时知识点
容器化部署——Docker 中运行 Ollama**定位**：把本地实验转成可迁移的部署单元。 **核心内容**：
  • Ollama Docker 镜像与数据卷挂载
  • 模型目录持久化与镜像体积控制
  • GPU 容器运行基础
  • 容器内服务端口、权限和健康检查
  • Docker Compose 编排应用、网关、向量库和监控 实战目标：使用 Docker Compose 部署 Ollama + Web Chat + 向量库 + Prometheus，做到一键启动。
...全文
34 回复 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
第25章：容器化部署——Docker中运行Ollama
本文详解如何在Docker中容器化部署Ollama，涵盖GPU透传（NVIDIA Container Toolkit）、模型持久化（Volume挂载）、多服务编排（Docker Compose）及生产加固。解决环境不一致、迁移成本高、模型分散、版本回滚难等运维痛点，适用于中小规模AI平台部署与CI/CD集成。
Ollama运行granite-4.0-h-350m：轻量模型在Docker容器化部署详解
本文详解如何在Docker中通过Ollama容器化部署轻量级AI模型granite-4.0-h-350m。涵盖环境准备、一键启动Ollama容器、模型拉取、Web UI交互、REST API调用（含temperature/num_predict等参数控制）、典型应用场景（文本摘要、代码补全、多语言翻译），以及Docker资源限制优化、批量处理和系统提示词技巧。强调其低内存占用（<9GB RAM）、快速加载、12语言支持及本地可运行特性。
localGPT Docker 部署指南：使用 Ollama 在容器化环境中运行完整 RAG 系统
本文深度解析OpenAI Plugins在企业级DevOps中的应用，聚焦AI赋能的CI/CD自动化：涵盖多环境智能同步、AI错误诊断与自愈、流量预测部署调度、安全合规自动化等核心技术。方案集成Vercel、Netlify、CircleCI、Datadog等工具，显著缩短部署时间60%、降低错误率75%，并提供分阶段实施路线图与量化ROI分析，适用于金融科技、电商等高要求场景。
【人工智能】Ollama 与 Docker：容器化运行大模型的完整流程
随着大语言模型发展，高效运行模型成关注重点。本文深入探讨结合Ollama和Docker实现大模型容器化运行，涵盖基础环境准备、容器化部署、GPU加速、性能优化、实际应用示例及常见问题排除，提供详细步骤与代码示例，助读者构建本地大模型推理系统。
Docker+Ollama+DeepSeek本地部署大模型
本文介绍了Docker+Ollama+DeepSeek本地部署大模型的方案。先解析了Docker容器化技术、Ollama本地运行大模型工具和DeepSeek高性能大语言模型的原理。接着给出在CentOS 7.9系统上的部署步骤，包括安装Docker、启动Ollama容器、拉取并启动DeepSeek模型。最后总结了方案优势并提及可扩展优化。
王伟的课程社区_NO_1

1

社区成员

402

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区管理员
  • davidwang456
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章