私有化部署

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5月28日修改

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不建议在wsl环境或本地 Windows 虚拟机等不稳定的环境（不含云平台虚拟机）上部署BISHENG。​

平台各组件关系

画板

安装部署依赖

CPU型号

•
x86架构（Intel、AMD）​

•
arm64架构​

加速卡（GPU / NPU ...）型号

毕昇平台中需要使用GPU算力的部分包括：LLM、Embedding模型、文档解析模型、Rerank模型。​

其中本地部署的LLM、Embedding、Rerank均使用第三方开源模型，这些模型可以在哪些加速卡上运行需要参考厂商的说明，应该大部分NVIDIA及国产加速卡都可正常运行。​

文档解析模型是我们自研模型，该模型老版本（OCR SDK）支持GPU卡如下：​

•
NVIDIA GPU：Ada Lovelace架构、Ampere架构、Turing架构、Volta架构​

•
华为 Atlas 300I Pro、910b3​

•
海光 DCU K100​

该模型新版本（ETL4LM）支持GPU卡如下（正在验证更多卡的适配）：​

•
NVIDIA GPU：Ada Lovelace架构、Ampere架构、Turing架构​

•
华为910b3​

操作系统

•
CentOS/RedHat Enterprise Linux 的 7.x版本 或 8.x版本​

•
银河麒麟高级服务器操作系统V10​

•
Ubuntu Server​

Docker

•
Docker 19.03.9+​

•
Docker Compose 1.25.1+​

参考：Docker安装、Docker Compose安装

客户端浏览器

毕昇平台内含有文件溯源展示、word在线编辑功能，需要高级浏览器提供底层能力支持，chrome 建议至少 v92+ 。建议使用最新版浏览器，以免功能无法正常使用。​

默认需要安装的毕昇核心组件包括：bisheng-backend、bisheng-frontend、mysql、redis、elastichsearch、milvus（包括milvus依赖的minio、etcd）、onlyoffice。其他组件（bisheng-ft、ETL4LM）均为可选组件。​

仅部署核心服务最低配置：4虚拟核 16G（推荐硬件配置：18 虚拟核 48G，详细各组件建议资源分配：附录一）

Docker Compose部署

K8s部署配置参考见：毕昇组件在K8S上部署的yaml配置参考

下载BISHENG代码

代码块

# 如果系统中有git命令，可以直接下载毕昇代码​
git clone https://github.com/dataelement/bisheng.git​
# 进入安装目录​
cd bisheng/docker​
​
# 如果系统没有没有git命令，可以下载毕昇代码zip包​
wget https://github.com/dataelement/bisheng/archive/refs/heads/main.zip​
# 解压并进入安装目录​
unzip main.zip && cd bisheng-main/docker​

启动BISHENG

私有化部署​

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