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滨州j建设局网站投诉电话,小x导航正品,如何设置网站公司动态,wordpress 获取分类描述Dify本地部署指南#xff1a;基于Docker快速搭建 在大模型技术席卷全球的今天#xff0c;越来越多开发者和企业开始探索如何将 LLM#xff08;大语言模型#xff09;真正落地为可用的应用。然而#xff0c;从零搭建一个支持 Prompt 工程、知识库检索、Agent 能力的系统基于Docker快速搭建在大模型技术席卷全球的今天越来越多开发者和企业开始探索如何将 LLM大语言模型真正落地为可用的应用。然而从零搭建一个支持 Prompt 工程、知识库检索、Agent 能力的系统往往意味着复杂的后端架构、繁琐的服务编排与持续的维护成本。有没有一种方式能让我们跳过底层开发直接进入“构建 AI 应用”的阶段答案是肯定的 ——Dify就为此而生。它不是一个简单的前端界面也不是仅限于调用 API 的玩具平台而是一个集成了可视化编排、RAG 检索增强、AI Agent 设计、全链路调试与发布能力于一体的开源 AI 应用开发引擎。更关键的是它支持一键 Docker 部署让你几分钟内就能在本地跑起一套完整的 AI 开发环境。这正是我们接下来要做的事不依赖云服务、不写一行部署脚本仅通过docker-compose把 Dify 完整地搬进你的机器。要运行 Dify核心依赖是Docker和Docker Compose。这两个工具几乎是现代微服务部署的事实标准尤其适合像 Dify 这样由多个组件构成的系统 —— 前端、API 服务、数据库、缓存、向量库……全都封装在容器里互不干扰又协同工作。如果你还没装 Docker别担心过程并不复杂。以常见的 Ubuntu 系统为例sudo apt update sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release # 添加官方 GPG 密钥 sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg # 添加仓库源 echo \ deb [arch$(dpkg --print-architecture) signed-by/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) stable | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list /dev/null # 安装 Docker 引擎 sudo apt update sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io安装完成后验证一下版本sudo docker --version看到类似Docker version 24.0.7的输出说明基础环境已经就位。接着是Docker Compose它是管理多容器应用的关键。虽然有些发行版会随 Docker 自带compose插件但为了确保兼容性建议手动安装独立二进制文件sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) \ -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod x /usr/local/bin/docker-compose检查是否生效docker-compose --version到这里你已经完成了所有前置准备。不需要配置网络策略、不用提前拉镜像、也不用预先启动数据库 —— 接下来的每一步都将由 Docker 自动完成。现在正式进入 Dify 的部署流程。尽管 Dify 提供了预构建镜像官方仍推荐使用源码中的docker目录进行部署。原因很简单便于后续自定义扩展比如修改环境变量、挂载持久化路径、集成私有模型等。先克隆项目git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify进入目录后查看docker/子目录ls -l docker/你会看到几个关键文件docker-compose.yml整个系统的编排蓝图middleware.env.example环境配置模板volumes/用于数据持久化的本地目录结构示例下一步是初始化配置文件cp docker/middleware.env.example .env这个.env文件控制着数据库连接、Redis 地址、外部模型接入等核心参数。默认配置已适配本地开发场景大多数情况下无需修改即可运行。但如果你想接入自己的大模型服务就需要在这里填入对应凭证。例如启用 OpenAIOPENAI_API_KEYsk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx或者连接阿里云通义千问QWEN_API_KEYyour-access-key MODEL_PROVIDERqwen甚至可以指向本地运行的 Ollama 实例OLLAMA_API_BASE_URLhttp://host.docker.internal:11434⚠️ 注意容器内部访问宿主机服务时不能使用localhost需替换为host.docker.internalLinux 上可能需要额外配置 DNS。保存并退出编辑器配置就算完成了。一切就绪执行启动命令docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d这条命令会读取指定路径下的编排文件在后台启动所有服务。首次运行时Docker 会自动拉取以下镜像difyai/web: 前端界面Reactdifyai/api-server: 核心后端服务Python FastAPIpostgres:15: 用户数据、应用配置存储redis:7: 缓存与异步任务队列milvus:2.3可选: 向量数据库支撑 RAG 功能整个过程大约持续 1~2 分钟取决于网络速度和硬件性能。等待期间你可以喝杯咖啡顺便思考一下待会儿要创建什么样的 AI 应用。时间一到执行docker ps你应该能看到类似这样的输出CONTAINER ID IMAGE COMMAND STATUS PORTS NAMES abc123def456 difyai/web:latest /docker-entrypoint.… Up 2 minutes 0.0.0.0:3000-80/tcp dify-web def456ghi789 difyai/api-server:latest gunicorn app:app -b… Up 2 minutes 0.0.0.0:5001-5001/tcp dify-api xyz789uvw123 postgres:15 docker-entrypoint.s… Up 2 minutes 5432/tcp dify-postgres ...各服务对应的端口如下服务端口用途Web UI3000浏览器访问入口API Server5001所有接口请求处理PostgreSQL5432持久化存储用户、应用、会话信息Redis6379支持缓存、消息队列、任务调度只要状态显示为Up且没有频繁重启基本就可以确认服务正常运行了。打开浏览器输入http://localhost:3000如果是远程服务器部署请将localhost替换为公网 IP 或域名http://your-ip:3000首次访问会触发初始化流程创建管理员账户- 输入邮箱如 admindify.ai- 设置密码- 点击“创建账户”登录系统- 返回登录页- 使用刚注册的账号登录进入主界面- 成功跳转至工作台- 可见“创建新应用”按钮此时Dify 已完全就绪你可以开始构建属于自己的 AI 应用了。不妨动手创建第一个应用来验证部署效果。点击「新建应用」→ 选择「文本生成」类型 → 输入名称如“我的首个AI助手”→ 创建进入编辑器后左侧是对话预览区右侧是 Prompt 编排面板。这是 Dify 最强大的地方之一你不再需要去代码里硬编码提示词而是可以直接拖拽、调整、实时测试。试着把默认提示词改成你是一个乐于助人的AI助手擅长用中文回答用户问题。然后点击右上角「保存并发布」。回到左侧面板输入一句你好你是谁如果收到类似回复我是你的AI助手我可以帮助你解答各种问题。那就说明一切正常这不是简单的 API 转发而是经过 Dify 完整处理链路的结果前端请求 → API Server 解析 → 构造 Prompt → 调用模型 → 返回流式响应 → 渲染到页面。每一个环节都在你的掌控之中。当然这只是冰山一角。当你想把它用于生产环境时还有几项值得考虑的优化点。首先是反向代理与 HTTPS。直接暴露3000端口显然不适合线上使用。推荐用 Nginx 做一层转发并配合 Let’s Encrypt 免费证书实现 HTTPS 加密。示例配置server { listen 80; server_name dify.yourdomain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:3000; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }再配合 Certbot 自动生成 SSL 证书轻松实现安全访问。其次是外接大模型服务。Dify 支持主流平台开箱即用平台是否支持接入方式OpenAI (GPT-3.5/GPT-4)✅填写 API KeyAnthropic (Claude)✅填写 API Key阿里云通义千问✅使用 AccessKey百度文心一言✅配置 API Key 与 Secret Key本地 Ollama 模型✅设置 API 地址为http://host.docker.internal:11434这意味着你可以根据需求灵活切换测试阶段用 GPT 快速验证逻辑上线后换成私有部署的 Qwen 或 Llama3兼顾性能与数据安全。最后是数据持久化与备份。Dify 默认将重要数据挂载到本地目录数据库./docker/volumes/postgres文件存储MinIO./docker/volumes/minioRedis 快照./docker/volumes/redis这些目录一旦丢失所有应用配置、知识库上传记录都会清零。因此建议定期打包备份或结合 rsync、rclone 等工具做自动化同步。部署过程中难免遇到问题以下是常见故障及应对方法现象可能原因解决方案页面无法访问Connection Refused服务未成功启动执行docker-compose -f docker/docker-compose.yml logs api查看日志提示“数据库连接失败”PostgreSQL 初始化异常删除volumes/postgres目录后重新启动登录后空白页浏览器缓存或 JWT 失效清除缓存或使用无痕模式重试模型调用超时外部 API 不可达或网络受限检查.env中模型地址及服务器防火墙设置排查时最有效的命令是查看日志docker logs dify-api # 查看后端服务日志 docker logs dify-web # 查看前端容器输出通常错误信息会明确指出问题所在比如密钥无效、连接超时、权限不足等。回过头来看Dify 的价值不仅在于“能用”更在于“好用”。它把原本分散在多个系统的功能——Prompt 调试、知识库管理、Agent 规划、版本发布——整合进一个统一平台极大降低了 AI 应用的构建门槛。无论是个人开发者想快速验证想法还是团队要做企业级智能客服都能从中受益。更重要的是它是开源的、可自托管的。你不必担心数据被上传到第三方服务器也不用受制于厂商的定价策略。所有的控制权都在你自己手里。这次部署只是一个起点。接下来你可以尝试上传 PDF、Word 文档构建基于私有知识库的问答机器人设计具备记忆和规划能力的 AI Agent让它自动完成多步任务集成微信、钉钉、飞书等渠道让 AI 助手真正走进业务流程。而这一切都不再需要从零造轮子。 更多使用文档详见https://docs.dify.ai现在轮到你了 —— 准备好开启你的 AI 应用开发之旅了吗创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考