实践01:使用Docker本地部署Dify智能体开发工具

估计用时:1 小时

实践目标:

通过本案例快速掌握使用Docker方式快速完成智能体应用开发工具在本地设备的安装和部署。

主机设备前提条件:

安装 Dify 之前, 请确保本地设备已满足最低安装要求。

  • CPU ≥ 2 Core
  • RAM ≥ 4GB

实践环境:

操作系统macOS Monterey 12.7.6
设备型号MacBook Pro(12-inch,2017, Four Thunderbolt 3 Ports)
处理器3.3 GHz 双核 Interl Core i7
内存16GB 2133MHz LPDDR3
图形显卡Interl Iris Grarphics 550 1536 MB

实验步骤:

步骤1:下载安装Docker

1.1  打开Docker桌面版下载网址:https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install/

说明:请根据Apple主机芯片类型,点击选择对应的安装程序下载链接地址

1.2  点击下载Docker Desktop应用程序并安装

说明:Windows系统用户,选择左侧菜单对应的系统连接点击下载安装即可。

步骤2:克隆Dify代码仓库

打开系统【终端应用】,使用 git指令 克隆 Dify 源代码(推荐选择1.4.1版本)至本地环境。

# Dify当前最新版本为 1.4.1
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 1.4.1

步骤3:配置部署Dify环境变量

进入Dify源代码的Docker目录,复制环境配置文件。

# 进入Dify源代码的Docker目录
cd dify/docker
# 复制环境变量
cp .env.example .env

步骤4:启动Docker容器

使用Docker指令,根据 步骤3 配置信息,启动Dify在Docker中的自动化部署。

说明:Docker会自动化部署全新容器并下载所需资源配置Dify的运行环境,需要等待。

# 启动Docker部署Dify
docker compose up -d

常见问题:Docker获取Dify环境资源网络拉取出现超时报错!

解决方案:Docker拉取网络资源超时报错处理

运行命令后,你应该会看到类似以下的输出,显示所有容器的状态和端口映射:

步骤5:Docker容器Dify部署验证

输入Docker指令验证。

# 验证Docker部署Dify正确性
docker compose ps

在这个输出中,你应该可以看到包括 3 个业务服务api woker web,以及 6 个基础组件weaviate db redis ngnix ssrf_proxy sandbox 

通过这些步骤,我们已经在本地成功安装 Dify。

步骤6:启动Dify并设置账户

6.1  初始化页面设置【管理员账户】,打开本地浏览器,访问网址 http://localhost/install


6.2  Dify 用户主页面访问,输入网址 http://localhost

步骤7:输入用户账号进入Dify主界面

输入之前注册的正确 账号密码 后,成功进入Dify主界面。

实验操作完毕!

​​​​​​​总结

通过本实验,我们掌握了使用 Docker 快速部署 Dify 智能体开发工具。从 Docker的下载安装,克隆Dify的代码仓库,Dify环境变量的配置以及启动容器并验证部署正确性等进行了详细的讲解和操作说明。Windows的小伙伴操作基本一致。最后,我们通过对Dify设置账户进入主界面,完成本地开发环境搭建。

### 如何在云服务平台部署 Dify 项目或应用 #### 使用资源编排服务 (ROS) 实现一键云部署 为了高效、稳定地部署 Dify 应用,推荐采用基于基础设施即代码(IaC)的理念,利用阿里云的资源编排服务(ROS)。这种方式允许通过定义一个模板来自动完成整个部署过程。相比传统的手动配置或是使用API和SDK的方式,这种方法不仅简化了操作流程,而且提高了部署效率与准确性[^1]。 具体来说,在创建ROS模板时,可以根据实际需求指定所需的计算实例规格、网络设置以及存储选项等参数。对于Dify这类特定的应用程序而言,还需要特别注意其运行环境的要求,例如Python版本、依赖库列表以及其他必要的软件组件安装命令等内容都应在模板文件中予以体现。 ```yaml Resources: WebServerGroup: Type: 'ALIYUN::ECS::Instance' Properties: InstanceType: ecs.g6.large ImageId: ubuntu_20_04_x64_20G_alibase_20230718.vhd SecurityGroupId: sg-bp1gjxxxxxxxxxx VSwitchId: vsw-bp1hxxxxxxxxxxxxxxx KeyName: mykeypair InternetMaxBandwidthOut: 5 SystemDiskCategory: cloud_efficiency Tags: - Key: Name Value: webserver-dify Outputs: PublicIp: Description: The public IP address of the ECS instance. Value: !GetAtt ['WebServerGroup', 'PublicIpAddress'] ``` 这段示例展示了如何在一个ROS模板里声明一台用于承载Dify服务的基础架构单元——弹性云计算服务器(ECS),并为其分配合适的硬件资源配置和其他必要属性。当然这只是个简单例子;真实场景下的模板可能会更加复杂一些,涉及到更多类型的云产品和服务组合起来共同支撑起完整的业务逻辑。 #### Docker Compose 私有化部署方案 除了上述提到的一键云部署方法外,官方文档也提供了另一种适用于本地数据中心或其他私有环境中实施的方法—借助于容器编排工具Docker Compose来进行私有化部署[^2]。此途径主要针对那些希望完全掌控自己数据的企业客户群体而设计,能够满足他们关于安全性和合规性的特殊考量。 按照指引准备完毕所需的前提条件之后,只需执行如下几条指令即可启动包含所有必需微服务在内的分布式系统: ```bash git clone https://github.com/dify-ai/dify.git cd dify/deployments/docker-compose/ docker compose up -d --build ``` 以上两条命令会依次克隆仓库至当前目录,并进入对应的子路径下拉取最新镜像构建目标集群。最终使得用户能够在短时间内获得一套功能完备且性能优越的人工智能开发平台供内部团队协作使用。 #### 关于不同硬件平台上优化部署策略的选择建议 值得注意的是,当考虑将模型训练任务迁移到云端时,应充分评估所选算力设备的特点及其适用范围。例如,在英伟达GPU支持的情况下可以选择较为成熟的Ollama框架作为解决方案之一;而对于华为昇腾系列NPU,则可能面临更复杂的集成挑战,甚至有时需要额外购置多台高性能计算机组成大规模集群才能达到理想效果[^3]。 综上所述,无论是追求极致便捷性还是一丝不苟的安全保障,亦或者是兼顾成本效益和技术先进程度之间的平衡关系,都有相应的技术手段可供参考借鉴以实现最佳实践目的。
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