一、云主机环境配置
部署AI助手前需完成云主机基础配置：选择支持GPU加速的实例类型（如NVIDIA T4显卡），配置安全组开放11434等必要端口。建议采用Ubuntu 24.04 LTS系统，通过apt安装Docker环境，使用NVIDIA Container Toolkit实现GPU容器化支持。
- CPU: 4核以上
- 内存: 16GB+
- 存储: 100GB SSD
- 网络: 5Mbps+带宽
二、AI模型本地化部署
采用Ollama框架部署DeepSeek模型，执行ollama pull deepseek-r1:7b拉取7B参数版本。通过systemd创建守护进程实现服务自启动：
- 创建/etc/systemd/system/ollama.service文件
- 配置环境变量OLLAMA_HOST=0.0.0.0
- 设置GPU显存限制参数
测试阶段可使用curl http://localhost:11434/api/generate验证服务状态。
三、知识库构建与集成
使用AnythingLLM搭建可视化知识库界面，支持Markdown/PDF多格式文档导入。关键配置步骤：
- 在管理界面配置Ollama服务地址
- 设置中文分词规则
- 启用RAG增强检索功能
通过FastGPT实现知识库的向量化处理，采用Faiss索引提升检索效率。
四、性能优化策略
针对高并发场景建议：
- 使用Kubernetes进行容器编排
- 启用模型量化技术压缩体积
- 配置NVIDIA Triton推理服务器
监控方面推荐Prometheus+Grafana组合，重点采集GPU利用率、API响应时长等指标。
通过云主机部署Ollama+DeepSeek实现AI助手核心能力，结合AnythingLLM构建领域知识库，采用容器化技术提升资源利用率。该方案在数据隐私性、响应速度方面显著优于云端方案，适合企业级知识管理场景。
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