【信创】外网aarch64终端安装deepseek Ragflow 迁移至内网银河麒麟服务器

真实环境实验

• 外网：飞腾 D2000/4核16G，UOS1070 aarch64（64K 页），全程 root 执行 sudo su
• 内网：FT2000+ 128G，银河麒麟 V10 矛系统，物理断网
• 核心原则：外网只构建镜像、导入模型、打包离线资源，不启动完整 RAG 对话业务（16G 内存不足以跑 14B 推理）

【信创】外网aarch64终端安装deepseek Ragflow 迁移至内网银河麒麟服务器

文章目录

• 【信创】外网aarch64终端安装deepseek Ragflow 迁移至内网银河麒麟服务器
• 第一阶段：外网 D2000 UOS 1070 操作（联网）
• • 操作前：手动进入ROOT（必须先做）
  • 步骤1：创建第一个脚本 01env_build.sh
  • 步骤2：创建 02build_ragflow.sh（构建镜像）
  • 步骤3：创建 03install_ollama_build.sh（安装Ollama+下载模型）
  • 步骤4：创建 04inputDeepseek.sh（导入模型）
• 第二阶段：打包全部离线包（联网终端）
• • 步骤1：创建 10backup_check_space.sh（检查存储空间）
  • 步骤2：创建 11backup_ollama_only.sh（打包ollama）
  • 步骤3：创建 12export_docker_image.sh（导出docker）
• ✅【外网所有工作到此结束】
• 第三阶段：内网 FT2000+ 128G 麒麟断网部署（最终运行）
• • 1. 内网终端先切root
  • 2. 挂载U盘
  • 3. 内网安装Docker脚本 env_prod.sh
  • 4. 内网部署全套业务脚本 deploy_prod.sh
  • 5. 修改内网.env配置
  • 6. 启动项目
• 最终成功！！！
• 总结核心真相

第一阶段：外网 D2000 UOS 1070 操作（联网）

需要下载的几个大文件：

wget https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/static/stable/aarch64/docker-26.0.2.tgz

wget https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.27.1/docker-compose-linux-aarch64

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

# Q4_K_M 推荐
wget https://hf-mirror.com/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf

ollama pull qllama/bge-small-zh-v0.5:q4_k_m

操作前：手动进入ROOT（必须先做）

打开终端，输入：

sudo su

输入密码 现在你是#最高权限。

步骤1：创建第一个脚本 01env_build.sh

新建文件：

nano 01env_build.sh

粘贴下面完整修复好的代码（无任何sudo错误）

#!/bin/bash
set -e

apt update
apt install -y git wget curl ca-certificates python3-pip

# Docker静态包（中科大可用）
# wget https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/static/stable/aarch64/docker-26.0.2.tgz
if [ "$(id -u)" -ne 0 ];then
echo "请使用root权限运行此脚本"
exit 1
fi

# 停止残留服务与进程
systemctl stop docker || true
systemctl stop docker.socket || true
systemctl stop containerd || true
pkill -9 dockerd || true
pkill -9 containerd || true
pkill -9 runc || true
sleep 1

# 校验离线静态包
if [ ! -f "./docker-26.0.2.tgz" ];then
echo "[ERROR] 缺失文件 docker-26.0.2.tgz"
exit 1
fi

# 解压并部署二进制
rm -rf docker
tar -zxf docker-26.0.2.tgz
rm -f /usr/local/bin/{docker,dockerd,containerd,runc,docker-init,docker-proxy}
cp docker/* /usr/local/bin/
chmod +x /usr/local/bin/{docker,dockerd,containerd,runc,docker-init,docker-proxy}

# 写入systemd服务单元
cat > /etc/systemd/system/docker.service <<'SERVICE'
[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
After=network-online.target
[Service]
Type=notify
ExecStart=/usr/local/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
TimeoutSec=0
RestartSec=2
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
SERVICE

# 部署 docker‑compose
cp docker-compose-linux-aarch64 /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
ln -sf /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

# 重载systemd，启动docker
systemctl daemon-reload
systemctl start docker
systemctl enable docker

# 永久修复PATH（统信UOS默认不含/usr/local/bin）
echo 'export PATH="/usr/local/bin:$PATH"' > /etc/profile.d/99-docker-path.sh
chmod 644 /etc/profile.d/99-docker-path.sh
export PATH="/usr/local/bin:$PATH"
hash -r

# 最终校验
docker -v
docker-compose -v
echo "====== Docker 26.0.2 aarch64 离线安装完成 ======"

保存：Ctrl+O 回车 退出：Ctrl+X

小提示：以后不要完整重跑整个脚本，Docker程序正在运行时不能覆盖。 现在只要两条命令输出版本号，01这一步就彻底完成，直接进入构建镜像的阶段。

赋予权限并运行

chmod +x 01env_build.sh
./01env_build.sh

✅ Docker 安装完成

步骤2：创建 02build_ragflow.sh（构建镜像）

nano 02build_ragflow.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

# cd /root

# 拉取源码
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow

# 构建ARM64镜像
docker build -t ragflow:arm64 .

# 拉取中间件
docker pull postgres:15-alpine
docker pull redis:7-alpine
docker pull nginx:alpine

echo "【OK】RAGFlow镜像构建完成"

运行：

chmod +x 02build_ragflow.sh
./02build_ragflow.sh

步骤3：创建 03install_ollama_build.sh（安装Ollama+下载模型）

nano 03install_ollama_build.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

# 安装ollama
# 解压.tar.zst → .tar → 解包文件
apt update
apt install zstd -y
# 保留原zst文件-不加 – k 会自动删除原.zst 包；加上 -k 保留原压缩文件
zstd -d -k ollama-linux-arm64.tar.zst
tar -xvf ollama-linux-arm64.tar

cp -R ollama-linux-arm64 /usr/local/bin/ollama
chmod +x /usr/local/bin/ollama/bin/ollama

# 写入系统服务
cat > /etc/systemd/system/ollama.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network.target

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
ExecStart=/usr/local/bin/ollama/bin/ollama serve
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl start ollama
systemctl enable ollama

# 创建全局软链接，任意目录直接执行 ollama
ln -sf /usr/local/bin/ollama/bin/ollama /usr/bin/ollama

ollama –version

echo "【OK】ollama构建完成"

运行：

chmod +x 03install_ollama_build.sh
./03install_ollama_build.sh

步骤4：创建 04inputDeepseek.sh（导入模型）

nano 04inputDeepseek.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

# 切换到模型GGUF存放目录

# 1. 构建 DeepSeek‑R1‑14B Ollama 模型
cat > Modelfile-14b <<'MF'
FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 8192
MF

ollama create deepseek-r1-14b -f Modelfile-14b
echo "✅ deepseek-r1-14b 创建成功"
# 构建成功后可以直接删除临时Modelfile
rm -f Modelfile-14b

# 导入向量模型
# 2. 直接拉取向量模型（不用手动下载GGUF，规避404）
ollama pull qllama/bge-small-zh-v1.5:q4_k_m

# 查看全部模型
ollama list
curl 127.0.0.1:11434/api/tags
echo "两个模型全部就绪，准备离线打包迁移"
echo "【OK】模型导入完成（禁止对话测试！！！16G内存会崩）"

运行：

chmod +x 04inputDeepseek.sh
./04inputDeepseek.sh

第二阶段：打包全部离线包（联网终端）

步骤1：创建 10backup_check_space.sh（检查存储空间）

nano 10backup_check_space.sh

粘贴：

#!/bin/bash
OLLAMA_PATH="/root/.ollama"
# 获取模型大小(KB)
SIZE_KB=$(du -s "${OLLAMA_PATH}" | awk '{print $1}')
SIZE_GB=$(echo "$SIZE_KB / 1024 /1024" | bc -l)
# 当前分区可用空间(KB)
AVAIL_KB=$(df -Pk . | tail -1 | awk '{print $4}')
AVAIL_GB=$(echo "$AVAIL_KB /1024 /1024" | bc -l)

echo "================空间评估=================="
printf "模型源文件大小: %.2f GB\\n" ${SIZE_GB}
printf "当前磁盘剩余: %.2f GB\\n" ${AVAIL_GB}
echo "——————————————"
printf "【复制再打包】最少需要: %.2f GB空闲\\n" $(echo "2 * $SIZE_GB" | bc -l)
printf "【直接tar打包】最少需要: %.2f GB空闲\\n" ${SIZE_GB}
echo "=========================================="
if (( $(echo "$AVAIL_GB < $SIZE_GB" | bc –l) ));then
echo "⚠️警告：空间不足！本机无法备份，请使用外接U盘/移动硬盘"
elif (( $(echo "$AVAIL_GB < 2 * $SIZE_GB" | bc –l) ));then
echo "✅只能使用【直接tar打包】，禁止cp复制方案"
else
echo "✅空间充足，两种备份方式都可以"
fi

步骤2：创建 11backup_ollama_only.sh（打包ollama）

nano 11backup_ollama_only.sh

粘贴：

#!/bin/bash

#!/bin/bash
set -e

SCRIPT_FILE=$(readlink -f "$0")
WORKDIR=$(dirname "${SCRIPT_FILE}")
cd "${WORKDIR}" || { echo "目录异常：${WORKDIR}"; exit 1; }

BUNDLE_DIR="${WORKDIR}/offline_bundle"
DEPLOY_TMP="${WORKDIR}/deploy_pack"

# 真实部署目录（来自systemd service）
OLLAMA_INSTALL_ROOT="/usr/local/bin/ollama"
OLLAMA_CLI="/usr/bin/ollama"
OLLAMA_DATA_SRC="/root/.ollama"
OLLAMA_SERVICE_FILE="/etc/systemd/system/ollama.service"
RAGFLOW_HOST_DIR="${WORKDIR}/ragflow/docker"

echo "=================================================="
echo "【Ollama完整离线备份（发布包+模型+服务配置）】"
echo "基准目录: ${WORKDIR}"
echo "程序根目录: ${OLLAMA_INSTALL_ROOT}"
echo "模型目录: ${OLLAMA_DATA_SRC}"
echo "=================================================="

# 前置校验
if [ ! -d "${OLLAMA_INSTALL_ROOT}" ];then
echo "[ERROR] 主程序目录不存在：${OLLAMA_INSTALL_ROOT}"
exit 1
fi
if [ ! -d "${OLLAMA_DATA_SRC}/models" ];then
echo "[ERROR] Ollama模型目录缺失"
exit 1
fi
if [ ! -d "${RAGFLOW_HOST_DIR}" ];then
echo "[ERROR] ragflow/docker不存在"
exit 1
fi

# 停止服务防止文件占用
systemctl stop ollama 2>/dev/null || true

rm -rf "${BUNDLE_DIR}" "${DEPLOY_TMP}"
mkdir -p "${BUNDLE_DIR}"
mkdir -p "${DEPLOY_TMP}/ollama_install"
mkdir -p "${DEPLOY_TMP}/cli_link"
mkdir -p "${DEPLOY_TMP}/systemd"

echo "[1] 备份完整ollama发布包 /usr/local/bin/ollama"
cp -r "${OLLAMA_INSTALL_ROOT}" "${DEPLOY_TMP}/ollama_install/"

echo "[2] 备份CLI快捷命令 /usr/bin/ollama"
if [ -e "${OLLAMA_CLI}" ];then
cp "${OLLAMA_CLI}" "${DEPLOY_TMP}/cli_link/"
fi

echo "[3] 备份systemd服务文件"
if [ -f "${OLLAMA_SERVICE_FILE}" ];then
cp "${OLLAMA_SERVICE_FILE}" "${DEPLOY_TMP}/systemd/"
fi

echo "[4] 备份完整模型（GGUF14B + pull向量模型）"
cp -r "${OLLAMA_DATA_SRC}" "${DEPLOY_TMP}/ollama_data"

echo "[5] 复制Ragflow配置文件"
cp "${RAGFLOW_HOST_DIR}/.env" "${DEPLOY_TMP}/"
cp "${RAGFLOW_HOST_DIR}/docker-compose.yml" "${DEPLOY_TMP}/"

echo "[6] 打包 deploy_pack.tar.gz"
tar -zcvf "${BUNDLE_DIR}/deploy_pack.tar.gz" -C "${DEPLOY_TMP}" .

# 重启服务
systemctl start ollama 2>/dev/null || true

echo -e "\\n✅ Ollama全套备份完成！"
echo "输出文件：${BUNDLE_DIR}/deploy_pack.tar.gz"
ls -lh "${BUNDLE_DIR}"

运行：

chmod +x 11backup_ollama_only.sh
./11backup_ollama_only.sh

步骤3：创建 12export_docker_image.sh（导出docker）

nano 12export_docker_image.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

WORKDIR=$(cd "$(dirname "$0")";pwd)
BUNDLE_DIR="${WORKDIR}/offline_bundle"
mkdir -p "${BUNDLE_DIR}"

echo "开始导出Ragflow全套Docker镜像…"
docker save \\
-o "${BUNDLE_DIR}/ragflow_bundle.tar" \\
ragflow:arm64 postgres:15-alpine redis:7-alpine nginx:alpine

cd "${BUNDLE_DIR}"
md5sum ragflow_bundle.tar >> file_md5.txt
echo "✅ Docker镜像导出完毕：ragflow_bundle.tar"
ls -lh "${BUNDLE_DIR}"

运行：

chmod +x 12export_docker_image.sh
./12export_docker_image.sh

✅【外网所有工作到此结束】

你得到3个超级重要文件：

重点：外网绝对不做问答测试！！16G必崩！！

第三阶段：内网 FT2000+ 128G 麒麟断网部署（最终运行）

U盘必须 exFAT 把 ./offline_bundle 全部拷走

1. 内网终端先切root

sudo su

2. 挂载U盘

mkdir -p /mnt/usb
lsblk
mount /dev/sdb1 /mnt/usb

3. 内网安装Docker脚本 env_prod.sh

nano env_prod.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

mkdir -p /data
cp -r /mnt/usb/offline_bundle /data/

cd /data/offline_bundle
tar -zxf docker-26.0.2.tgz
cp docker/* /usr/bin

cat > /etc/systemd/system/docker.service <<'SERVICE'
[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
After=network-online.target

[Service]
Type=notify
ExecStart=/usr/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
TimeoutSec=0
RestartSec=2
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
SERVICE

systemctl daemon-reload
systemctl start docker
systemctl enable docker

docker -v
echo "【OK】内网Docker安装完成"

运行：

chmod +x env_prod.sh
./env_prod.sh

4. 内网部署全套业务脚本 deploy_prod.sh

nano deploy_prod.sh

粘贴：

#!/bin/bash
set -e

cd /data/offline_bundle
md5sum -c file_md5.txt

# 导入镜像
docker load -i ragflow_bundle.tar

# 解压部署包
cd /data
tar -zxvf /data/offline_bundle/deploy_pack.tar.gz

# 恢复ollama
cp /data/ollama /usr/local/bin/ollama
chmod +x /usr/local/bin/ollama
cp -r /data/ollama_data /root/.ollama

# 写入服务
cat > /etc/systemd/system/ollama.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network.target

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable ollama
systemctl start ollama

ollama list

echo "【OK】内网模型+环境全部恢复完成，无需重新创建模型"

运行：

chmod +x deploy_prod.sh
./deploy_prod.sh

5. 修改内网.env配置

vim /data/.env

改内网IP、数据库参数

6. 启动项目

cd /data
docker-compose up -d

最终成功！！！

浏览器打开：内网IP 全套RAGFlow+14B大模型离线运行

总结核心真相