本地私有化部署 DeepSeek + Dify

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 

// 终端中执行

cd dify/docker // 进入 Dify 源代码的 Docker 目录
cp .env.example .env // 复制环境配置文件

可以通过 docker compose version 命令检查版本
如果版本是 Docker Compose V2,使用以下命令:

docker compose up -d

如果版本是 Docker Compose V1,使用以下命令:

docker-compose up -d

遇到以下报错,是连接docker异常,确认docker是否打开
重新打开docker后再执行(没有异常可忽略)

docker compose up -d

有以下报错,是拉取镜像超时,可以在docker设置中配置registry-mirrors
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
配置项参考地址docker国内镜像
配置好之后点击 Apply&restart 再重新执行

docker compose down
docker compose up -d

出现类似状态表示执行成功
在这里插入图片描述
最后检查是否所有容器都正常运行:

docker compose ps

通过这些步骤,你应该可以成功在本地安装 Dify。
附上更新dify命令(非必要操作)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Dify 社区版默认使用 80 端口,点击链接 http://your_server_ip 即可访问你的私有化 Dify 平台
3. 将 DeepSeek 接入至 Dify
点击 Dify 平台右上角头像 → 设置 → 模型供应商,选择 Ollama,轻点“添加模型”。

接下来按照文档上步骤操作即可

### 使用Ollama、DeepSeekDify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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