1000字学会deepseek+dify本地化知识库部署

1、更新系统软件包

打开终端,执行以下命令:

sudo yum update -y

2、安装 Git

使用以下命令通过 yum 源安装 Git:

sudo yum install git -y

验证安装

git --version

3、安装Docker

安装一些必要的工具:

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

添加 Docker 仓库

sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

添加有问题可以换个仓库

sudo sed -i 's+https://d

### 如何在本地部署 DeepSeekDify 知识库 #### 准备工作 为了成功部署 DeepSeekDify 知识库,在开始之前需确认已安装 Git 工具以及具备基本的命令行操作技能。此外,还需确保计算机环境支持 Docker 或者其他容器化技术以便顺利运行项目所需的服务。 #### 获取源码 通过执行如下指令来获取最新的 Dify 源代码: ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git ``` 这一步骤会把仓库中的所有文件下载至当前目录下的 `dify` 文件夹内[^1]。 #### 配置与启动服务 进入刚创建好的 `dify` 文件夹并按照官方文档指示完成必要的配置更改之后,可以尝试启动应用程序: 对于大多数情况来说,仅需一条简单的命令即可实现整个系统的初始化及自动构建过程——前提是已经正确设置了所需的依赖项和服务端口映射关系等参数设置: ```bash cd dify docker-compose up -d ``` 上述命令将会拉取镜像、建立网络连接并且开启各个组件之间的交互流程;与此同时也会依据预设条件自动生成数据库结构以及其他初始数据集[^2]。 #### 使用 Ollama 安装 DeepSeek 大模型 针对希望集成更强大自然语言处理能力的需求方而言,则可以通过引入由 Ollama 提供的支持来进行进一步增强。具体做法是在终端里输入指定语句从而触发相应的安装机制: ```bash ollama install deepseek ``` 这条命令能够帮助用户快速便捷地获得经过优化调整后的高性能版本的大规模预训练模型实例,并将其无缝接入现有的架构体系之中。
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