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基于此，本文对上一篇内容做个补充，主要介绍Dify如何接入本地模型。

对于先前已经搭建好的知识库，需要简单调整。

一、Dify接入本地大模型

如何用Dify接入本地大模型？

需要查看本地是否用Ollama成功部署大模型。

1、 如果你已经在本地部署了大模型。

可以直接在主页->设置->模型供应商中全局配置

配置成功后可看到Ollama

2、如果本地还没有安装模型，

核心步骤如下：

1、下载安装Ollama

官网地址：https://ollama.com/download/windows

点击下载windows 版本，其它版本网上自行检索

2、双击运行

点下一步，无脑安装。

3、检测是否安装成功

windows+R ，输入命令

C:\Users\admin>ollama -v

出现相应的版本号即为安装成功

4、本地部署大模型

考虑到本地机器性能，以接入deepseek-r1为例，用Ollama部署

选取模型规格及参数

接入deepseek-r1:14b，看到发送消息这个对话提示就是安装成了

5、Dify接入本地大模型（重要！！！）

好了，现在用Ollama部署了本地大模型。

这里不在赘述。

到此，我们具备了以下条件：

• Ollama本地部署deepseek大模型成功.
• Docker 部署Dify成功

接下来正式操作如何接入本地模型？

关键点：这里需要填写以下内容

• 基础 URL (Base URL)：ollama部署的地址。
• 模型名称：(必须与本地部署的大模型名字完全一致，个人使用的是deepseek-r1:14b,就配置)
• 模型类型：对话 (Chat)上下文
• 长度：4096 (根据显存情况调整)

踩坑！！！：如果你的 Ollama 跑在宿主机上，Dify 跑在 Docker 里，Base URL 千万别填 localhost！

正确姿势：

Mac/Win：http://host.docker.internal:11434Linux： http://172.17.0.1:11434 (Docker 网关 IP)

设置中可视化配置如下：

好了，到这里基本完成Dify本地接入大模型。

知识库配置本地模型

最后，回到知识库本地化模型配置。

详细配置修改如下：

1、点击进入已经建好的知识库

2、点击模型设置，选择本地模型

可以看到已显示本地部署的模型

3、测试验证

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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