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前言：

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的工作流，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求。

一、本地化部署

Dify官方githup地址：https://github.com/langgenius/dify

我的配置

• 操作系统：Mac M1
• npm：10.5.0
• node：20.15.1
• pnpm：9.8.0

Dify配置电脑要求：

• CPU >= 2 Core
• RAM >= 4 GiB

01安装Docker

安装地址：https://www.docker.com/，根据自己电脑操作系统去选择对应的版本。Apple Silicon 芯片（也称为 M1、M1 Pro、M1 Max、M2 等）设计的，另一个则是为 Intel 处理器设计的。

02安装Dify

（1）拉取代码到本地

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

（2）docker部署

这里使用 Docker Compose 服务，它通常用于在多容器环境下启动一个应用

cd difycd dockercp .env.example .env //.env.example 文件复制到 .envdocker compose up -d //启动 Docker Compose 服务，并根据 .env 文件中的配置启动容器

出现下图就说明镜像安装成功

（3）查看服务状态

docker compose ps

可以看到10个容器都启动成功

（4）web端部署

这里我使用pnpm来安装依赖，我使用yarn安装时会报错

cd webpnpm i

启动web

yarn run dev

运行后，可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。

（5）登录

设置完程管理员账号之后，就登录到Dify页面，可以自主创建应用

二、可能出现的问题

01拉取镜像超时

在拉取镜像过程中可能会出现超时，这里我们配置一下docker拉取镜像源的地址，打开docker面板，点击“设置”，选择“Docker Engine”

把下面代码粘贴进去

{ "builder":{ "gc":{ "defaultKeepStorage":"20GB", "enabled":true } }, "experimental":false, "registry-mirrors":[ "http://docker.m.daocloud.io/", "http://huecker.io/", "http://dockerhub.timeweb.cloub", "http://noohub.ru/", "http://dockerproxy.com", "http://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "http://docker.nju.edu.cn", "http://xx4bwyg2.mirror.aliyuncs.com", "http://f1361db2.m.daocloud.io", "http://registry.docker-cn.com", "http://hub-mirror.c.163.com" ] }

0280端口被占用

页面始终在转圈的状态，查看一下是否80端口占用，Dify默认nginx端口为80，查看有哪些进程占用80端口

sudo lsof -i :80

有占用情况则直接kill掉

sudo kill -9<PID>

另一种解决办法就是修改默认的80端口

在.env.example中，修改NGINX_PORT为80，NGINX_SSL_PORT为4436，这里的端口可以改成其他的

# HTTP portNGINX_PORT=83# SSL settings are only applied when HTTPS_ENABLED is trueNGINX_SSL_PORT=4436

改完之后，我们就重启dify的docer服务，首先删除并停止 Docker Compose 管理的所有容器

docker compose down

等docker容器都remove之后，再执行：

docker compose up -d

此时前端的url就变成了：http://localhost:83

另外.env 配置中还有SERVICE_API_URL和APP_WEB_URL两个配置项，设置为http://ip:port，这个用于API地址以及智能体地址分享

03自定义配置

参考 .env.example 文件中的注释，并更新.env文件中对应的值。此外，您可能需要根据您的具体部署环境和需求对docker-compose.yaml文件本身进行调整，例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。完成任何更改后，请重新运行docker-compose up -d

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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