pengjunjie/ragflow
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chore(readme): remove slim image from docs (#11199)

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### What problem does this PR solve?

RAGFlow will no longer offer docker images that contains embedding
models.

### Type of change

- [x] Documentation Update
This commit is contained in:
LeonTung
2025-11-12 13:57:35 +08:00
committed by GitHub
parent 6567ecf15a
commit 33cc9cafa9
9 changed files with 92 additions and 101 deletions
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34
README_ja.md
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@ -22,7 +22,7 @@
<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/Online-Demo-4e6b99">
</a>
<a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank">
<img src="https://img.shields.io/docker/pulls/infiniflow/ragflow?label=Docker%20Pulls&color=0db7ed&logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.21.1">
<img src="https://img.shields.io/docker/pulls/infiniflow/ragflow?label=Docker%20Pulls&color=0db7ed&logo=docker&logoColor=white&style=flat-square" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.22.0">
</a>
<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest">
<img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Latest%20Release" alt="Latest Release">
@ -166,32 +166,32 @@
> 現在、公式に提供されているすべての Docker イメージは x86 アーキテクチャ向けにビルドされており、ARM64 用の Docker イメージは提供されていません。
> ARM64 アーキテクチャのオペレーティングシステムを使用している場合は、[このドキュメント](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image)を参照して Docker イメージを自分でビルドしてください。
> 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.21.1 エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.21.1 とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。
> 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.22.0 エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.22.0 とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。
```bash
$ cd ragflow/docker
# 任意: 安定版タグを利用 (一覧: https://github.com/infiniflow/ragflow/releases) 例: git checkout v0.21.1
# 任意: 安定版タグを利用 (一覧: https://github.com/infiniflow/ragflow/releases) 例: git checkout v0.22.0
# Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
# Use CPU for DeepDoc tasks:
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d
# To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
# To use GPU to accelerate DeepDoc tasks:
# sed -i '1i DEVICE=gpu' .env
# docker compose -f docker-compose.yml up -d
```
> 注意：`v0.22.0` より前のバージョンでは、embedding モデルを含むイメージと、embedding モデルを含まない slim イメージの両方を提供していました。詳細は以下の通りです：
| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
| ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ |
| v0.21.1 | &approx;9 | ✔️ | Stable release |
| v0.21.1-slim | &approx;2 | ❌ | Stable release |
> `v0.22.0` 以降、当プロジェクトでは slim エディションのみを提供し、イメージタグに **-slim** サフィックスを付けなくなりました。
1. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する:
| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable? |
| ----------------- | --------------- | --------------------- | -------------------------- |
| v0.21.1 | &approx;9 | ✔️ | Stable release |
| v0.21.1-slim | &approx;2 | ❌ | Stable release |
| nightly | &approx;2 | ❌ | _Unstable_ nightly build |
> 注意：`v0.22.0` 以降、当プロジェクトでは slim エディションのみを提供し、イメージタグに **-slim** サフィックスを付けなくなりました。
1. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する:
```bash
$ docker logs -f docker-ragflow-cpu-1
```
@ -263,7 +263,7 @@ RAGFlow はデフォルトで Elasticsearch を使用して全文とベクトル
> Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。
>
## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成（埋め込みモデルなし）
## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成
この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。