CentOS 7部署Ollama运行DeepSeek模型教程

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十、投喂数据与知识库训练（集成Open WebUI图形化上传）

1. 数据准备与格式规范

▶ 文件格式支持清单

文件类型	预处理工具	转换命令示例	适用场景
PDF	poppler-utils	pdftotext 手册.pdf	技术文档/合同扫描件
Word	libreoffice-headless	libreoffice --convert-to txt 报告.docx	企业报告/文书
Markdown	pandoc	pandoc README.md -o 说明.txt	开发文档/项目说明
Excel	csvkit	in2csv 数据表.xlsx > 数据表.csv	财务数据/统计报表
纯文本	无需处理	-	日志文件/配置文件

# 安装预处理工具链（CentOS 7兼容方案）  
sudo yum install -y poppler-utils libreoffice-headless pandoc  
sudo pip3 install csvkit  

▶ 目录权限配置

# 创建标准化知识库目录  
mkdir -p /opt/knowledge/{
   技术文档,财务报告,客户资料}  

# 设置Ollama服务用户权限（关键步骤！）  
sudo chown -R ollama:ollama /opt/knowledge  
sudo chmod -R 755 /opt/knowledge  

# 验证权限  
ls -ld /opt/knowledge  
# 预期输出：drwxr-xr-x 3 ollama ollama 4096 Mar 15 15:00 /opt/knowledge

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2. 数据上传全流程（命令行+图形化）

▶ 命令行批量上传

# 创建自动化上传脚本 knowledge_upload.sh  
tee /opt/scripts/knowledge_upload.sh <<'EOF'  
#!/bin/bash  
OLLAMA_ENDPOINT="http://localhost:11434/api/attach"  

find /opt/knowledge -type f \( -name "*.txt" -o -name "*.md" \) | while read file; do  
  echo "正在处理: $file"  
  curl -X POST $OLLAMA_ENDPOINT -d "{  
    \"model\": \"de