本地构建arm ragflow for 统信uos 验证成功 ragflow 依赖的 中间件可以修改自己的

https://github.com/infiniflow/ragflow

启动服务器前确保必要内核参数符合配置要求
确保 vm.max_map_count 不小于 262144：

如需确认 vm.max_map_count 的大小：

$ sysctl vm.max_map_count
如果 vm.max_map_count 的值小于 262144，可以进行重置：

# 这里我们设为 262144:
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
你的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动，还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍：

vm.max_map_count=262144

 

hab 仓库找arm 镜像
is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine

启动依赖的服务（MinIO, Elasticsearch, Redis, and MySQL）

While we also test RAGFlow on ARM64 platforms, we do not maintain RAGFlow Docker images for ARM. However, you can build an image yourself on a linux/arm64 or darwin/arm64 host machine as well.
For ARM64 platforms, please upgrade the xgboost version in pyproject.toml to 1.6.0 and ensure unixODBC is properly installed.

docker pull infiniflow/ragflow:nightly-slim

拉取arm 层
docker pull --platform=linux/arm64 infiniflow/ragflow:nightly-slim

查看远程镜像的所有平台清单
docker buildx imagetools inspect infiniflow/ragflow:nightly-slim

本地构建arm ragflow
docker buildx build --platform linux/arm64 -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow:v0.20.5-arm64 --load -f Dockerfile .
docker buildx build --platform linux/arm64 -t infiniflow/ragflow:arm64-kunpeng .

uv 设置 国内源
export UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

编译ragflow for 鲲鹏920 arm
1、编译宿主机X86 安装依赖 包
pip install pyicu==2.15.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

 

docker pull infiniflow/ragflow:nightly-slim

这个内核是基于4.19系列的长期支持（LTS）内核，版本号为90，是为64位ARM架构（ARMv8）编译的，并且是为Kylin OS（麒麟操作系统）定制的。

麒麟操作系统主要有两个版本：银河麒麟和优麒麟
银河麒麟
基于CentOS/RHEL：银河麒麟操作系统（如银河麒麟V10）通常基于CentOS或Red Hat Enterprise Linux（RHEL）。它继承了CentOS/RHEL的稳定性和安全性，适用于服务器环境。
软件源：其软件源与CentOS/RHEL类似，使用yum或dnf作为包管理工具。
优麒麟
基于Ubuntu：优麒麟（Ubuntu Kylin）是Ubuntu的官方中文衍生版，由中国CCN联合实验室主导开发。它继承了Ubuntu的桌面环境和软件生态，同时进行了本地化优化。
软件源：其软件源基于Ubuntu，使用apt作为包管理工具。
如何判断
你可以通过以下方法判断你的麒麟操作系统是基于Ubuntu还是CentOS：
查看/etc/os-release文件：
如果文件中包含ID=ubuntu或ID_LIKE=debian，则基于Ubuntu。
如果文件中包含ID="centos"或ID_LIKE="rhel fedora"，则基于CentOS/RHEL。
检查包管理工具：
尝试运行apt --version，如果能正常执行，则基于Ubuntu。
尝试运行yum --version或dnf --version，如果能正常执行，则基于CentOS/RHEL。
希望这些信息能帮助你确定你的麒麟操作系统是基于Ubuntu还是CentOS。

你的操作系统是 银河麒麟服务器操作系统 V10 (Lance)，它是基于 CentOS 或 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 的。

 

docker 查看远程镜像是否有arm层
docker manifest inspect infiniflow/ragflow:nightly-slim

 

pip3 install huggingface_hub nltk -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

python3.10 -m pip install huggingface_hub

pip3.10 install nltk -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

 

如下命令 是ragflow 给的在arm 下构建 镜像指令 我在 x86 平台下执行 怎么修改 让满足 跨平台编译支持鲲鹏920
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
uv run download_deps.py
docker build -f Dockerfile.deps -t infiniflow/ragflow_deps .
docker build --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim .

 

docker buildx create --name mybuilder --driver docker-container --use docker buildx inspect --bootstrap

 

 

 

# 克隆仓库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/

# 下载依赖
uv run download_deps.py

# 创建并使用 Buildx 构建器
docker buildx create --name mybuilder --driver docker-container --use
docker buildx inspect --bootstrap

# 构建依赖镜像（指定 ARM 架构）
docker buildx build --platform linux/arm64 -f Dockerfile.deps -t infiniflow/ragflow_deps --load .

# 构建主镜像（指定 ARM 架构）
docker buildx build --platform linux/arm64 --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim--qinrui --load .

 

harbor.evermodel.ai:8721/test/infiniflow/ragflow_deps:latest

infiniflow/ragflow_deps:latest

1,$ s/infiniflow/ragflow_deps:latest/harbor.evermodel.ai:8721/test/infiniflow/ragflow_deps:latest/g