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Dify开源LLM应用开发平台本地部署指南

在生成式AI浪潮席卷各行各业的今天，如何快速构建一个稳定、可扩展且易于维护的AI应用，成为开发者面临的核心挑战。市面上不乏大模型接口调用工具，但真正能将提示工程、知识检索、智能体逻辑与可观测性整合为完整工作流的平台却屈指可数。

Dify 正是为此而生——它不仅仅是一个“前端+API”的简单封装，而是提供了一套从界面交互到后台调度、从数据存储到向量检索的全栈解决方案。更关键的是，它是开源的，这意味着你可以完全掌控自己的数据和系统行为，无需担心厂商锁定或隐私泄露。

本文不打算重复官方文档的碎片化说明，而是以一名实战工程师的视角，带你一步步完成 Dify 社区版的本地部署全过程：从环境准备、服务启动，到外网访问配置、模型接入与安全加固，力求让你在一天之内就拥有一个可投入试用的私有化 AI 应用开发平台。

我们选择基于 Docker Compose 的方式部署，原因很简单：轻量、可控、适合学习与中小规模使用。整个过程适用于 Ubuntu 22.04（推荐）、macOS 或 Windows WSL2 环境。

首先确认你的主机满足最低要求：

• CPU：至少双核
• 内存：≥4GB（若运行本地模型建议16GB以上）
• 存储空间：≥10GB SSD（用于数据库与缓存）
• 软件依赖：Git、Docker ≥19.03、Docker Compose Plugin

⚠️ 特别提醒：如果你计划接入 Llama3、Qwen 等本地大模型，请确保已安装 NVIDIA 驱动及 CUDA，并启用 GPU 支持。否则推理速度会非常缓慢。

接下来进入正题。

获取代码并准备配置

Dify 的部署入口位于其 GitHub 仓库中的docker目录下。执行以下命令克隆项目：

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

你也可以直接下载发布包（如.tar.gz），解压后进入对应目录。对于生产环境，建议使用带版本号的 Release 包而非main分支。

然后复制示例配置文件：

cp .env.example .env

这个.env文件是整个部署的“控制中心”。几个关键参数需要特别注意：

首次部署建议保留大部分默认值，先让系统跑起来再逐步优化。

启动核心服务

一切就绪后，一键拉起所有容器：

docker-compose up -d

这一步会自动下载并启动多个组件：

• nginx：处理静态资源与反向代理
• api：基于 FastAPI 的后端服务，承载所有业务逻辑
• web：React 构建的前端界面
• db：PostgreSQL，持久化用户、应用与日志数据
• redis：缓存会话、任务队列
• worker：异步执行耗时任务（如文档解析）
• milvus（可选）：向量数据库，支撑 RAG 功能

可以通过以下命令查看运行状态：

docker ps

当看到类似如下输出时，说明服务已正常运行：

CONTAINER ID IMAGE STATUS PORTS NAMES a1b2c3d4e5f6 nginx:alpine Up 3 minutes 0.0.0.0:80->80/tcp docker-nginx-1 b2c3d4e5f6g7 langgenius/dify-api:latest Up 3 minutes docker-api-1 c3d4e5f6g7h8 langgenius/dify-web:latest Up 3 minutes docker-web-1 ...

此时打开浏览器访问 http://localhost，你会被引导至初始化页面。

创建管理员账户

这是你在这个 Dify 实例中的“第一把钥匙”——务必使用强密码，并考虑后续绑定企业邮箱。

填写邮箱和密码后提交，系统会自动创建超级管理员账户，并跳转至主界面。

🔐 安全提示：初始账户权限极高，可用于创建组织、邀请成员、管理模型密钥等操作，请妥善保管登录信息。

如果未来忘记密码也不必慌张，Dify 提供了命令行重置功能：

docker exec -it docker-api-1 flask reset-password

该命令会进入 API 容器并调用内置 Flask CLI 工具，按提示输入新邮箱和密码即可完成重置。

接入外部大模型服务

登录后第一件事，就是告诉 Dify：“我能用哪些模型？”

点击右上角头像 →「设置」→「模型供应商」，你可以添加多种类型的模型服务：

场景一：使用 Ollama 运行本地模型

Ollama 是目前最流行的本地模型运行工具之一。假设你已经在宿主机上运行了ollama serve，并且希望 Dify 能调用llama3或qwen:7b这类模型。

在「模型供应商」中选择Ollama，填写 API 地址：

• 如果 Ollama 在宿主机运行：http://host.docker.internal:11434
• 如果 Ollama 也在容器网络中：http://ollama:11434

📌 注意：Docker 容器默认无法通过localhost访问宿主机服务。host.docker.internal是 Docker Desktop 和大多数 Linux 环境下的特殊 DNS 名称，指向宿主机。

同时确保 Ollama 允许远程访问：

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve

保存后点击“测试连接”，成功后即可勾选可用模型并启用。

场景二：通过 OneAPI 统一管理多个模型源

企业在实际使用中往往需要对接多个模型服务商（如 OpenAI + 国内私有化部署），密钥分散、计费混乱是个常见痛点。

OneAPI 正是为解决这一问题而设计的聚合网关。它可以将不同渠道的 LLM 接口统一为标准 OpenAI 格式，并集中管理流量、额度与权限。

部署好 OneAPI 后，在 Dify 中添加类型为OpenAI API Compatible的供应商：

• Base URL：http://<your-oneapi-host>:8080/v1
• API Key：OneAPI 分配的令牌（形如sk-xxx）

保存后，OneAPI 中配置的所有模型都会自动同步到 Dify，极大简化了多源管理成本。

配置邮件服务（提升协作体验）

虽然不是必须项，但一旦开启团队协作，邮件功能就变得至关重要——用户邀请、密码找回都依赖它。

Dify 支持两种主流方式：SMTP 和 Resend。

方案一：使用 SMTP（通用性强）

以 QQ 邮箱为例，修改.env文件：

MAIL_TYPE=smtp SMTP_SERVER=smtp.qq.com SMTP_PORT=587 SMTP_USERNAME=your_email@qq.com SMTP_PASSWORD=your_auth_code SMTP_USE_TLS=true SMTP_FROM=your_email@qq.com

注意：QQ 邮箱需开启 POP3/SMTP 服务，并使用“授权码”作为密码，而非登录密码。

方案二：使用 Resend（现代开发者首选）

Resend 是近年来兴起的开发者友好型邮件平台，API 设计简洁，集成方便。

注册账号并验证域名后，获取 API Key，然后在.env中配置：

MAIL_TYPE=resend RESEND_API_KEY=re_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX RESEND_DEFAULT_FROM=hello@yourdomain.com

无论哪种方式，修改完成后都需要重启服务使配置生效：

docker-compose down && docker-compose up -d

构建你的第一个 AI 应用

回到主页，点击「+ 新建应用」，你会发现四种典型模板：

• 文本生成型：单次输出，适合文案生成、摘要提取
• 对话型：支持上下文记忆，构建聊天机器人
• Agent 型：具备规划能力，可调用工具链完成复杂任务
• RAG 型：结合知识库进行精准问答

让我们动手做一个企业内部 FAQ 问答机器人。

选择「高级 RAG」模式，进入编辑界面：

1. 在「知识库」模块上传 PDF、Word 或 TXT 文件（如员工手册、产品说明书）
2. 设置分块策略：建议 Chunk Size = 512，Overlap = 50，平衡语义完整性与检索精度
3. 选择 Embedding 模型：中文场景推荐BAAI/bge-small-zh-v1.5
4. 编写 Prompt 模板：

你是一个企业客服助手，请根据以下知识内容回答问题： {{knowledge}} 问题：{{query}} 答案：

其中{{knowledge}}是系统自动注入的检索结果，{{query}}是用户提问。

保存并发布后，你可以通过嵌入网页小部件或将 API 接入现有系统，实现即插即用的知识问答能力。

这种模式的优势在于：既利用了大模型的语言理解与生成能力，又避免了幻觉问题，特别适合对准确性要求较高的企业级场景。

外网访问配置（让更多人使用）

目前 Dify 只能在本地访问。如果想让同事或客户也能使用，就需要打通外网通道。

方法一：端口映射 + 公网 IP（基础方案）

如果你的服务器有公网 IP，只需确保防火墙开放了指定端口（如 80），并通过 NAT 规则将公网 IP 映射到内网主机。

例如：

公网IP:80 → 192.168.1.100:80

之后任何人访问http://<your-public-ip>即可进入平台。

❗ 风险提示：直接暴露 HTTP 服务存在安全隐患，仅限测试使用。

方法二：内网穿透（便捷调试）

对于没有公网 IP 的本地开发机，可以使用 FRP 或 Ngrok 实现临时对外暴露。

以 FRP 为例，在客户端配置frpc.ini：

[web] type = tcp local_ip = 127.0.0.1 local_port = 80 remote_port = 8080 server_addr = x.x.x.x server_port = 7000

连接成功后，通过http://<frp-server-ip>:8080即可访问。

这类工具非常适合短期演示或远程调试，但不适合长期生产使用。

方法三：域名 + Nginx 反向代理（推荐生产环境）

真正的生产部署应该使用独立域名，并通过 Nginx 做反向代理，配合 Let’s Encrypt 实现免费 HTTPS。

示例配置：

server { listen 80; server_name ai.yourcompany.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:80; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }

使用 Certbot 自动申请 SSL 证书：

sudo certbot --nginx -d ai.yourcompany.com

此后系统将以https://ai.yourcompany.com安全访问，符合企业级安全规范。

进阶实践建议

当你已经跑通基本流程，下面这些经验或许能帮你走得更远。

版本锁定优于 latest

永远不要在.env中使用TAG=latest。镜像更新可能导致接口变更或兼容性问题。

正确的做法是明确指定版本号：

TAG=v0.15.3

这样可以在升级前充分测试，必要时还能快速回滚。

重视数据持久化

Dify 默认将数据库、Redis 和 Milvus 数据挂载到本地./data/db、./data/redis等目录。这些是核心资产，必须定期备份。

建议建立自动化脚本，每日压缩打包并上传至异地存储（如对象存储或 NAS）。

性能优化方向

• 高并发场景：可通过增加api和worker容器实例实现水平扩展
• RAG 性能瓶颈：内置 Milvus 适合轻量使用；重度检索建议替换为独立部署的 Milvus 或 PGVector
• GPU 加速：确保 Ollama/Xinference 已正确加载 CUDA 驱动，模型加载时指定--gpu参数

安全加固清单

• 修改.env中的SECRET_KEY，防止会话伪造
• 关闭调试模式：DEBUG=False
• 在反向代理层启用 WAF（如 ModSecurity）防御常见攻击
• 对 API 密钥设置调用频率限制，防止单点滥用

Dify 的价值不仅在于“能做什么”，更在于它如何重新定义了 AI 应用的开发范式——从一行代码都不写，到构建具备真实业务价值的智能系统，中间的距离被前所未有地缩短了。

它不是玩具，也不是简单的 UI 封装，而是一整套面向未来的 AI 工程基础设施。无论是初创团队用来快速验证 MVP，还是大型企业构建统一的 AI 中台，Dify 都展现出了极强的适应性和扩展潜力。

更重要的是，它是开源的。这意味着你不仅可以自由使用，还可以参与贡献、定制功能、甚至将其嵌入自有产品体系之中。

现在，你已经有了一个属于自己的 Dify 实例。下一步，不妨尝试接入更多模型、构建复杂的 Agent 流程，或者将它集成进 CRM、ERP 等现有系统，真正释放生成式 AI 的生产力。

🚀 Define and Modify —— 在不断迭代中，创造出真正有价值的智能产品。