本地私有化部署 DeepSeek + Dify

最新推荐文章于 2025-10-10 20:32:01 发布
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deepseek热度蹭蹭蹭，各大厂商慌忙跟风接入满血版，各种AI 应用开发平台也应运而生，“AI时代”来了？
这里有dify文档地址
准备阶段
在这里插入图片描述
开打开打
先下载docker 地址，注意网络和防火墙可能会使安装异常

  1. 安装 Ollama
    按照文档上在 Ollama 官网下载安装即可，初次安装推荐安装 7b (deepseek-r1:7b)模型。
  2. 安装 Dify 社区版
    在新建的文件夹中执行
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
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DeepSeek + Dify + Ollama + Docker + Linux 私有化部署，构建你的专属私人 AI 助手
s13166803785的博客
02-17 5414
通过以上步骤，你可以在 Linux 环境下使用 Docker 部署 DeepSeek、Dify 和 Ollama，构建一个专属的私人 AI 助手。构建一个专属的私人 AI 助手，结合 DeepSeek、Dify、Ollama 和 Docker 在 Linux 环境下进行私有化部署，是一个复杂但非常有价值的项目。根据需求，你可以进一步扩展和优化你的 AI 助手，例如添加更多的 AI 模型、优化性能、增加安全性等。DeepSeek 是一个强大的 AI 模型，你需要将其部署在 Docker 容器中。
大模型-Dify使用笔记
guoqingru0311的博客
12-25 3851
大模型-Dify使用笔记
Dify 公司内网部署教程及踩坑记录
最新发布
qq_45778192的博客
10-10 1507
本文分享了在离线内网环境下部署Dify开源智能体平台的完整流程。
Dify本地安装部署-docker安装配置
zg_hover的专栏
11-27 9264
通过docker来安装dify步骤比较简单，要注意的是拉取docker镜像时的镜像地址的配置。镜像源配置不好，会导致镜像拉取不下来。
本地部署的Dify
云连山
02-17 564
【Windows系统下用docker本地部署Dify】 https://www.bilibili.com/video/BV1f2SdYXEKz/?详见Dify官方文档：https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose。镜像导入docker教程：https://www.bilibili.com/opus/994759634650660867?链接:https://ghproxy.com/
Dify本地Docker部署配置国内镜像地址
qq_18985423的博客
03-26 1109
【代码】Dify本地部署配置国内镜像地址。
境内部署DIfy（中篇）
hnmpf的博客
11-08 6734
2、修改dify/docker/ 下的docker-compose.yaml 文件，将其中的镜像逐一镜像替换为自己能找到的镜像。接 本文上篇中已经讲述了比较友好的一种境内安装Dify 的方式，这种方式可以拉取到最新的镜像源，最新的版本，最为推荐的方案。1、不论是方案一还是方案二，可能会出现pg数据库无法启动的问题可以通过 docker compose ps -a 查看运行中的镜像容器列表，并找到未能成功启动容器的ID或名称。3、容易出现端口冲突问题，只能根据问题就问题来解决。
本地私有化部署 DeepSeek + Dify，构建你的专属私人 AI 助手!
https://ophome.blog.youkuaiyun.com,在IT行业有多年的工作经验，尤其是在Python、Linux、负载均衡、Nginx和服务器运维等领域。
03-04 1725
本地私有化部署 DeepSeek + Dify，构建你的专属私人 AI 助手!
精选资源
幕僚云私有化部署Dify+Ollama+DeepSeek-r1
02-14
而“幕僚云私有化部署Dify+Ollama+DeepSeek-r1”这一项目的实施，正是基于这样的市场需求和技术背景。 Dify、Ollama和DeepSeek-r1是三个不同的技术组件，它们在功能上互补，共同构成了一个强大的数据处理和分析平台...
deepseek+dify本地部署
08-16
AI技术中的“deepseek”和“dify”是两个特定的工具或技术，它们在本地部署的语境下通常被用来构建和优化业务流程。 Deepseek技术涉及深度学习和搜索引擎，专注于从大量数据中寻找深入的、复杂的信息和知识。它能够...
境内部署DIfy（上篇）
hnmpf的博客
11-08 8173
由于近2年大模型的火热催生出很多业务场景，这也迫使我们这些老一辈的程序搬运工去接触新事物，“工欲善其事必先利其器”，先从大模型应用开始摸索，网上大把工具，再三思考后决定先从Dify开始，因为其最简单，资料最全。但由于外界环境的变化（不知什么原因，境外官方镜像源已经被封，无法拉取）导致网上很多资料都已经过时，无法照猫画虎，经过一系列的折腾后总结了这篇文章，作为给自己的笔记。
dify-1.3.1部署包 纯国内镜像 一键安装
05-07
各种配置都配置好了环境是.env。dockerfile是 dify.yaml里面是1.3.1的国内镜像下载很快的。 解压到linux服务器上后，比如我放在usr/local ， 进入cd /usr/local/dify-1.3.1/docker/，执行如下命令 docker-compose -f dify.yaml -p dify up -d 全部下载成功运行后， 浏览器输入http://192.168.100.102:17880/。对应你的ip，nginx端口是17880 。后续进行注册就行。 环境配置如下已经写好了 要改也可以自己改。 .env NGINX_SERVER_NAME=localhost NGINX_HTTPS_ENABLED=false NGINX_PORT=17880 NGINX_SSL_PORT=11443 EXPOSE_NGINX_PORT=17880 EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=11443 # s3 PLUGIN_S3_USE_AWS_MANAGED_IAM=false PLUGIN_S3_USE_PATH_STYLE=false
国内可以的镜像版本dify-main
04-30
国内可以的镜像版本dify-main，你懂的。这样就不要那么麻烦。记得配置国内人docker镜像源。
dify/docker国内镜像文件
03-13
直接docker compose up -d 启动 镜像已全部替换为国内无需外网
dify平台国内镜像部署版
a445454545的专栏
04-30 2110
最近在学习人工智能，听到dify这个平台。但是很不巧里面内容是国网的镜像。所以就找到国内镜像。但是拉取运行时候还有很多问题。直接压缩成一个压缩包，你们解压后在linux上面运行就好，可以提前自己配置好docker国内镜像。nginx的端口为1880。所以你们网址输入地址为。
dify安装
solocao的专栏
02-20 1008
如果你在中国使用 Docker，访问 Docker Hub 可能会比较慢。可以配置 Docker 使用国内的镜像加速器。重新运行 docker compose up -d。最后执行：docker compose up -d。最后访问地址 xxxxx:9000/install。修改nginx对外端口配置。
Dify本地部署
suozhi5439的博客
04-18 951
Dify本地部署
dify 本地源码启动
cliffordl的专栏
02-05 6872
进入 conda 环境# 依赖服务cd docker# 后端cd api# 启动 API 服务# 启动 worker 服务# 前端cd web# 启动前端# 访问。
Docker Compose国内镜像一键部署dify1.2.0(当前最新版)
u012429202的博客
04-14 1077
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。Dify 直观的界面融合了 AI 工作流、RAG 流水线、代理功能、模型管理、可观察性功能等，让您能够快速从原型开发过渡到生产环境。
Ollama + DeepSeek + Dify私有化部署自己的AI Agent
02-22
### 使用Ollama、DeepSeek和Dify进行私有化部署以创建自定义AI代理 #### 准备工作 为了成功地使用Ollama、DeepSeek以及Dify来构建一个私有的AI代理，需要先准备好环境配置。这通常意味着安装必要的软件包和服务，并确保计算机能够访问互联网以便下载所需的依赖项。 #### 配置Ollama服务 通过命令行工具执行特定指令可以启动并运行Ollama服务。一旦该服务被激活，在本地环境中就拥有了处理自然语言请求的能力[^1]。 ```bash # 假设这是从官方文档获取的初始化OLLAMA服务的命令 ollama_service_command --option value ``` #### 安装与设置DeepSeek大模型 继续在同一终端会话中操作，接下来要做的就是按照指导说明输入相应的命令字符串，从而完成DeepSeek大型预训练模型的加载过程。此步骤完成后，即实现了基于OLLAMA框架下的深度学习能力增强。 ```bash # 初始化DEEPSEEK模型实例化的命令示例 deepseek_model_init "path_to_config_file" ``` #### 构建应用逻辑-Dify平台集成 最后一步涉及到了应用程序层面的设计——借助于DIFY这样一个强大的开源LLM（大规模语言模型）应用开发平台来进行具体业务场景的应用搭建。它提供了丰富的特性集支持开发者高效实现想法中的智能交互流程设计；比如对话管理、数据检索增强等功能模块都极大地简化了复杂系统的建设难度[^2]。 ```python from dify import Application, IntentHandler app = Application() @app.intent('greeting') def handle_greeting(context): response_text = 'Hello! How can I assist you today?' context.reply(response_text) if __name__ == "__main__": app.run() ``` 以上代码片段展示了如何利用Python SDK快速建立一个简单的意图处理器，当接收到问候语句时返回友好回应给用户端。 综上所述，通过上述三个组件的有效组合，便可以在相对封闭的安全环境下建立起个性化的AI助手解决方案，满足不同行业领域内的定制需求。
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