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标题: docker使用docker-compose-gpu.yml启动RAGFLOW，文档解析出错【亲测已办理 [打印本页]

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作者: 万有斥力    时间: 昨天 16:10
标题: docker使用docker-compose-gpu.yml启动RAGFLOW，文档解析出错【亲测已办理
0.题目说明

想要让RAGFLOW使用GPU资源跑起来，可以选择docker-compose-gpu.yml启动。（但是官网启动案例是×86平台的不是NVIDIA GPU的，docker-compose-gpu.yml又是第三方维护，所以稍有题目）
1.题目

docker使用docker-compose-gpu.yml启动RAGFLOW，文档解析出错
报错：
   18:10:23 [ERROR][Exception]: NCCL Error 2: unhandled system error (run with NCCL_DEBUG=INFO for details)
  

2.办理方案

（1）修改docker-compose-gpu.yml文件（稍作改动）

下面是修改后的完备docker-compose-gpu.yml文件，可以直接复制。

1. # The RAGFlow team do not actively maintain docker-compose-gpu.yml, so use them at your own risk.
2. # However, you are welcome to file a pull request to improve it.
3. include:
4.   - ./docker-compose-base.yml
6. services:
7.   ragflow:
8.     depends_on:
9.       mysql:
10.         condition: service_healthy
11.     image: ${RAGFLOW_IMAGE}
12.     container_name: ragflow-server
13.     ports:
14.       - ${SVR_HTTP_PORT}:9380
15.       - 80:80
16.       - 443:443
17.     volumes:
18.       - ./ragflow-logs:/ragflow/logs
19.       - ./nginx/ragflow.conf:/etc/nginx/conf.d/ragflow.conf
20.       - ./nginx/proxy.conf:/etc/nginx/proxy.conf
21.       - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
22.     env_file: .env
23.     environment:
24.       - TZ=${TIMEZONE}
25.       - HF_ENDPOINT=${HF_ENDPOINT}
26.       - MACOS=${MACOS}
27.       - NCCL_DEBUG=INFO
28.     networks:
29.       - ragflow
30.     restart: on-failure
31.     # https://docs.docker.com/engine/daemon/prometheus/#create-a-prometheus-configuration
32.     # If you're using Docker Desktop, the --add-host flag is optional. This flag makes sure that the host's internal IP gets exposed to the Prometheus container.
33.     extra_hosts:
34.       - "host.docker.internal:host-gateway"
35.     deploy:
36.       resources:
37.         reservations:
38.           devices:
39.             - driver: nvidia
40.               count: all
41.               capabilities: [gpu]

复制代码

（2）通过docker-compose-gpu.yml重新启动RAGFLOW

1. docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

复制代码

（3）运行ragflow-server服务器

1. docker logs -f ragflow-server

复制代码

（4）查抄是否乐成进行文档解析
乐成解析如下结果：

到此，题目办理！

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