为什么ragflow解析慢

Question

为什么ollama+docker+ragflow本地部署deepseek，在ragflow网页解析文件是一直处于task is queued

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 问题聚焦于在ollama + docker + ragflow本地部署deepseek后，ragflow网页解析文件时一直处于“task is queued”状态，解析慢。这可能涉及到多个环节的问题，比如ollama与docker的配置、ragflow本身的参数设置、网络情况、资源分配等。
2. 解决方案：
   - 检查ollama与docker配置：
   • 确保ollama正确安装且运行正常。可以通过运行ollama run命令来测试基础功能。例如，如果安装了名为deepseek的模型，运行ollama run deepseek，看是否能正常启动容器并加载模型。
   • 检查docker的资源分配。可以通过修改docker的配置文件（通常在/etc/docker/daemon.json）来调整内存等资源。例如：

{
    "runtimes": {
        "runc": {
            "path": "/usr/local/bin/runc",
            "runtimeArgs": []
        }
    },
    "default-runtime": "runc",
    "log-driver": "json-file",
    "log-opts": {
        "max-size": "10m",
        "max-file": "3"
    },
    "storage-driver": "overlay2",
    "storage-opts": [
        "overlay2.override_kernel_check=true"
    ],
    "memory": "4g", // 调整内存大小，根据实际情况设置
    "memory-swap": "8g" // 内存和交换空间的总和设置
}

• 查看ragflow参数设置：
  • 检查ragflow的配置文件，看是否有与解析任务相关的参数设置不合理。例如，可能有并发任务数设置过低等情况。假设ragflow有一个配置文件config.yaml，其中可能有类似这样的参数：

concurrency: 2 # 并发任务数，可根据机器性能调整

 - 确保模型路径等配置正确指向ollama中的deepseek模型。例如：

model_path: /path/to/ollama/models/deepseek

• 检查网络情况：
  • 确保本地网络正常，ollama与docker之间的通信没有问题。可以通过ping命令测试网络连接。例如，ping ollama的本地地址（如果是默认的127.0.0.1）：ping 127.0.0.1。
  • 如果是通过代理访问ollama，检查代理配置是否正确。在ragflow的环境变量或配置文件中设置正确的代理信息。例如：

export HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:port
export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:port

• 资源分配：
  • 查看系统资源使用情况，确保没有其他进程占用过多资源导致解析任务排队。可以使用top命令查看CPU和内存使用情况。
  • 如果机器资源有限，可以考虑减少同时运行的其他任务，或者升级硬件资源，如增加内存、更换更快的CPU等。
    3. 多种解决方案的优缺点：
• 检查ollama与docker配置：
  • 优点：从基础环境入手，确保ollama和docker的正常运行和合理资源分配，为后续的解析任务提供稳定基础。
  • 缺点：配置修改可能需要一定的技术知识，且如果基础环境本身没问题，可能无法直接解决解析慢的问题。
• 查看ragflow参数设置：
  • 优点：针对性强，直接检查与解析任务相关的参数，容易发现并解决因参数设置不合理导致的问题。
  • 缺点：如果参数设置本身没问题，可能还需要进一步排查其他原因。
• 检查网络情况：
  • 优点：网络问题是常见导致任务阻塞的原因之一，排查网络可以快速定位并解决因网络不畅引起的解析慢。
  • 缺点：如果网络正常，还需继续查找其他问题根源。
• 资源分配：
  • 优点：全面考虑系统资源情况，能解决因资源不足导致的任务排队和解析慢问题。
  • 缺点：升级硬件资源成本较高，且如果资源不足并非主要原因，可能无法有效解决问题。
    4. 总结：
• 当遇到ragflow解析慢且处于“task is queued”状态时，需要从多个方面进行排查。首先检查ollama与docker的配置确保基础环境正常，接着查看ragflow的参数设置是否合理，再检查网络情况是否存在问题，最后考虑系统资源分配是否充足。通过逐步排查这些方面，找到导致解析慢的具体原因并加以解决。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。