rag服务器部署大模型

### 部署大型机器学习模型至RAG服务器

#### 准备工作环境
为了确保部署过程顺利，在开始之前需确认已安装必要的软件栈，包括但不限于Python及其相关库、Docker以及Kubernetes集群。对于本地开发而言，建议使用虚拟环境管理工具如`venv`或`conda`创建独立的工作空间。

python3 -m venv rag_env
source rag_env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel

#### 构建与训练模型
完成前期准备工作之后，接下来要做的就是构建所需的机器学习模型。这一步骤通常涉及定义神经网络架构、收集并预处理数据集、执行训练循环直至获得满意的性能指标。考虑到资源消耗较大，推荐利用GPU加速计算进程[^1]。

#### 打包模型为容器镜像
一旦完成了模型的训练阶段，下一步便是将其打包成易于分发的形式——即Docker容器镜像。编写一个合适的`Dockerfile`文件用于描述如何组装最终的产品；同时准备好启动脚本(entrypoint script)，它负责初始化服务端口监听等功能[^2]。

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY ./model ./model
COPY entrypoint.sh .

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]

#### 使用Kubernetes进行编排调度
当拥有稳定版本的容器化应用程序后，可以考虑借助Kubernetes平台来进行更高级别的管理和运维操作。通过声明式的API对象定义(Kustomize/Helm charts等形式), 实现自动扩缩容、健康监测等一系列企业级特性支持[^4]。

- **注册模型**：将经过验证后的高质量模型实例登记入库。
- **准备入口脚本**：定制适合生产环境的服务接口逻辑。
- **配置推理参数**：调整超参设置以优化线上预测表现。
- **测试Web Service功能**：模拟真实请求流量检验整体链路连通性。

#### 整合RAG框架实现检索增强型问答系统
最后也是最重要的环节在于集成Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术到现有基础设施之上。具体来说就是在接收到查询请求时先从私有知识库里提取最相关的文档片段作为上下文补充给LLM（Large Language Model），从而引导其生成更为精准的回答内容[^3]。

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained('facebook/rag-token-nq')
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
    'private_knowledge_base', 
    index_name="custom", 
    use_dummy_dataset=True
)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained('facebook/rag-token-nq', retriever=retriever)

def generate_answer(question):
    input_ids = tokenizer.question_encoder(question, return_tensors='pt')['input_ids']
    generated = model.generate(input_ids)
    answer = tokenizer.batch_decode(generated, skip_special_tokens=True)[0]
    return answer