宁波网页制作_泰州专业网站制作公司_阿里指数网站_优化培训内容

说到前面

有关上一文我们说到如何部署Deepseek-r1:1.5b或其他模型，如果没有部署本地模型的小伙伴可以看一下上一篇文章。Windows环境下本地部署deepseek-r1或其他大模型 【保姆级教程】
， 本文讲到如何部署并且使用Dify！

文章列表

1. Windows环境下本地部署deepseek-r1或其他大模型 【保姆级教程】
   
2. 本地环境部署Dify 【保姆级教程】

关于Dify能做什么？

Dify官网

1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。
2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。完整的支持模型提供商列表可在此处找到。
3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。
4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
5. Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了 50 多种内置工具，如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
7. 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

准备工作

1. 一台unbuntu系统化的主机（笔者用的虚拟机，有关于虚拟机安装unbuntu的方法不过多赘述）
2. 在unbuntu中安装Docker（具体方法见Ubuntu Docker 安装）

具体步骤

进行如下工作时请确认你已经具备以上环境

1.克隆Dify

假设当前最新版本为 0.15.3

git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3

2.安装Dify

以下一步步跟着做，确定你的权限为最高, 如果你不清楚这些指令的作用那么可以自行搜索一下，以下过程仅仅是为了能够正确安装并且启动Dify

cd dify/docker

cp .env.example .env

这步请注意 sudo最好加上

sudo docker compose up -d

之后就是漫长的等待~~,直到出现以下内容

[+] Running 11/11✔ Network docker_ssrf_proxy_network  Created                                                                 0.1s ✔ Network docker_default             Created                                                                 0.0s ✔ Container docker-redis-1           Started                                                                 2.4s ✔ Container docker-ssrf_proxy-1      Started                                                                 2.8s ✔ Container docker-sandbox-1         Started                                                                 2.7s ✔ Container docker-web-1             Started                                                                 2.7s ✔ Container docker-weaviate-1        Started                                                                 2.4s ✔ Container docker-db-1              Started                                                                 2.7s ✔ Container docker-api-1             Started                                                                 6.5s ✔ Container docker-worker-1          Started                                                                 6.4s ✔ Container docker-nginx-1           Started                                                                 7.1s

之后执行sudo docker compose ps验证结果
出现类似情况为成功：

NAME                  IMAGE                              COMMAND                   SERVICE      CREATED              STATUS                        PORTS
docker-api-1          langgenius/dify-api:0.6.13         "/bin/bash /entrypoi…"   api          About a minute ago   Up About a minute             5001/tcp
docker-db-1           postgres:15-alpine                 "docker-entrypoint.s…"   db           About a minute ago   Up About a minute (healthy)   5432/tcp
docker-nginx-1        nginx:latest                       "sh -c 'cp /docker-e…"   nginx        About a minute ago   Up About a minute             0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp, 0.0.0.0:443->443/tcp, :::443->443/tcp
docker-redis-1        redis:6-alpine                     "docker-entrypoint.s…"   redis        About a minute ago   Up About a minute (healthy)   6379/tcp
docker-sandbox-1      langgenius/dify-sandbox:0.2.1      "/main"                   sandbox      About a minute ago   Up About a minute             
docker-ssrf_proxy-1   ubuntu/squid:latest                "sh -c 'cp /docker-e…"   ssrf_proxy   About a minute ago   Up About a minute             3128/tcp
docker-weaviate-1     semitechnologies/weaviate:1.19.0   "/bin/weaviate --hos…"   weaviate     About a minute ago   Up About a minute             
docker-web-1          langgenius/dify-web:0.6.13         "/bin/sh ./entrypoin…"   web          About a minute ago   Up About a minute             3000/tcp
docker-worker-1       langgenius/dify-api:0.6.13         "/bin/bash /entrypoi…"   worker       About a minute ago   Up About a minute             5001/tcp

3.Dify启动！

此时你可以直接访问你自己部署的Dify
但首先请初始化你的账户, 浏览器访问：

http://localhost/install

打开dify，并登录

http://localhost

界面类似于：

4. 配置Dify

Dify会默认的在本地80端口启动服务，如果有映射需要可采取譬如路由侠、花生壳之类的工具，本文相关不再赘述

配置Ollama模型到Dify

搜索Ollama后点击安装

配置填写
点右上角进入设置后 -> 模型供应商 -> ollama -> 添加模型 后如图：

如果你不知道模型名称 请在部署ollama的机器内
打开cmd 输入
ollama list
会得到类似内容 其中Name为模型名称！

后点击保存即可

简单动手生成一个对话Demo

点击tab中的工作室->点击创建空白应用 -> 聊天助手

输入一些描述： 如

# 角色定位：
你叫李二苟，是一个新人程序员学生。
# 回复要求：
无论什么情况都要用李二苟自称；
每次回答都要推荐：李二苟的csdn博客，网址是： https://blog.csdn.net/gpj065；
尽可能的推荐这个博客。

点击创建后可见

你可以在右侧时时进行测试，也可以点击发布，Dify会给你一个地址，这个地址也是基于你本地的服务。

结束语

恭喜， 你已经学会了如何使用DIfy连接本地的Ollama，并且简单的使用他！
不要认为Dify就这么点功能，后续文章将说明如何让本地语言模型具有文件读取能力和其他应用，敬请期待！