【最佳工作流工具dify实战】本地部署deepseek，并连接deepseek

已于 2025-03-11 12:17:50 修改
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分类专栏： DeepSeek+LangChain与LangGraph实战 文章标签： python 人工智能
于 2025-03-08 10:37:09 首次发布
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defy是一个流行的工作流开源项目，本地部署一个dify,并连接deepseek

安装dify

本地笔记本win10或win11系统需要安装了docker环境。

一、拉取dify代码

在github搜索dify，找到项目langgenius/dify，项目git链接
https://github.com/langgenius/dify.git
在这里插入图片描述
在terminal输入命令:
git clone https://github.com/langgenius/dify.git

在这里插入图片描述

二、在docker启动dify
2.1 启动docker
2.2 进入docker-compose.yaml所在文件夹的终端中，运行命令：docker compose up -d
在这里插入图片描述

这个命令会拉取、启动在 docker-compose.yml 中定义的所有服务。

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Dify是一款开源的AI开发框架，可以快速的将AI大模型应用到工作流程中，简单来说就是帮你造好了各种轮子，你只需要设计流程就能独立开发AI应用，哪怕你没有任何代码能力，是不是很方便。等，支持通过拖拉拽设计工作流实现一个AI工具的搭建，但这些平台都是大厂的商业应用，你只能在它的平台里搭建和使用，无法离线部署，缺乏应用的灵活性和数据安全性。如果你想在本地部署私有工作流，可以使用Dify来实现，配合本地部署的DeepSeek作为模型基座，这样就是实现完全离线的AI工作流，非常适合数据敏感的企业。
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