如何本地部署Dify平台并接入轻量级DeepSeek模型

最新推荐文章于 2025-06-18 10:04:14 发布
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#语言模型 #自然语言处理

以下是基于 Dify 本地部署并结合 DeepSeek 轻量级模型的详细步骤指南，涵盖环境配置、模型接入及测试验证。关键操作均参考了搜索结果中的技术文档和案例，并标注引用来源：

一、环境准备

  1. 硬件要求

    • CPU：至少双核（推荐四核及以上）
    • 内存：8GB 以上（7B 模型需 8GB，14B 模型需 16GB）
    • 存储：预留 10GB 以上空间（模型文件占用 1.5B 约 1.1GB，7B 约 4GB）
    • 操作系统：支持 Windows（需 WSL2）、Linux（Ubuntu/CentOS）、macOS

  2. 依赖工具安装

    • Docker & Docker Compose：用于容器化部署 Dify（Windows 用户需启用 WSL2 和 Hyper-V）
    • Git：克隆 Dify 代码库
    • Python 3.8+ & Node.js 18+：源码部署时需安装

二、Dify 本地部署

方式 1：Docker Compose 快速部署（推荐）
最低0.47元/天 解锁文章
Dify 完整部署流程及详细讲解
qq_29768197的博客
10-11 1555
Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，能够帮助开发者快速构建基于大模型的应用，如聊天机器人、问答系统等。文章详细介绍 Dify 的完整部署流程，包括部署前准备、多种部署方式步骤、部署后验证及常见问题解决，适用于有一定服务器操作和开发基础的用户。
DeepSeek本地部署+私有化部署Dify全流程详解
Ht_121212的博客
02-25 4293
通过DeepSeek本地部署与Dify私有化方案，企业可构建完全自主可控的AI系统。数据处理成本降低40%-60%知识检索效率提升300%以上模型训练周期从周级缩短至天级随着大模型技术民主化进程加速，掌握私有化部署能力将成为企业数字化转型的核心竞争力。建议定期关注DeepSeek官方文档更新（https://api-docs.deepseek.com）和Dify社区动态（GitHub仓库），持续优化AI应用生态。
win本地部署Dify，并接入deepseek-r1
简单记录
03-19 3007
参考需要安装的软件有本机环境：win10企业版21H2，i5-12400，16GB，集显无独立显卡。
手把手教你将本地部署的DeepSeek R1集成到Dify
m0_63171455的博客
02-01 6699
今天，手把手教大家在本地部署DeepSeek R1，并将其集成到Dify中，实打实提升你的工作效率！本部分介绍在本地通过ollama部署DeepSeek R1。在ollama官网，选择操作系统，下载ollama应用程序并安装命令行输入ollama，出现下面的提示，则说明安装成功。在ollama官网，点击「Models」，选择第一个「DeepSeek R1」根据自己的显存选择对应的版本大小。推荐GPU：- 7B和16B之类的较小型号，消费者GPU（例如NVIDIA RTX 4090）是合适的。
使用Dify搭建DeepSeek本地知识库
wanganui的博客
02-07 1万+
在当今的信息时代，构建一个高效的知识管理系统对于企业和个人来说都至关重要。DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。本文将详细介绍如何使用Dify来搭建基于DeepSeek的本地知识库系统。
DeepSeek + Dify部署本地大模型和知识库
huang9604的博客
02-06 7437
DeepSeek + Dify部署本地大模型和知识库
Dify知识库 本地部署DeepSeek 开启智能体和工作流
技术宅男改变世界
03-12 8679
Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。官网 https://dify.ai/zh。
Dify+Ollama+deepseek本地部署大模型完整教程
qq_44774198的博客
02-24 4576
Dify+Ollama+deepseek本地部署大模型完整教程
在Dify使用中区分API调用、本地化部署和私有化部署
m0_69867914的博客
04-24 1005
通过Docker将Dify本地化部署，然后通过Dify调用 DeepSeek API 的方式搭建聊天助手，‌既不属于本地化部署，也不属于私有化部署，而是典型的 API 调用模式‌。核心特征‌：将 DeepSeek 模型文件（如 deepseek-7b-chat）部署在本地服务器或私有云环境，通过本地 API（如 http://localhost:8000/v1）提供服务。维度‌ ‌API 调用（当前模式）‌ ‌本地化部署‌ ‌私有化部署‌。
Deepseek+Dify本地知识库相关问题汇总
yxkong的专栏
03-05 2050
1，我已经将大部分问题都上传到知识库了，大家有什么问题，先发公众号私信就行，有大模型处理。打开dockerDesktop，点击对应的nginx，可以查看对应的报错日志，有出现。当我们通过应用提问的时候，会从知识库检索出匹配的几个片段，+问题，一起提交给大模型。本地知识库都是存储在本地的，并且都是程序内置的，每隔一个客户端的知识库都是隔离的。2月18日拉取的官方代码，使用docker部署的时候出现的问题，原因。3，因为个人精力有限，后期只回复重复性高的，或比较特殊的问题。
DeepSeek+dify 搭建本地知识库：零基础保姆级教学
最新发布
大模型研究中心
06-18 2475
大语言模型（LLM）是依托深度学习技术，基于海量历史文本数据训练形成的概率生成系统。
本地部署DeepSeek 开启Dify知识库智能体和工作流
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03-14 3071
Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。
爆款AI治愈系副业，纯利润Ai矩阵项目！
Python_cocola的博客
06-19 1810
最近发现了，新手可快速上手，且变现方式多种多样。如下图：在小红书和公众号，这类型的，最重要的，文案和图片都可以用。千粉后可以接商单，刚开始一单几百，粉丝越多，商单价格越高。可以到小程序搜索螃蟹通告，进去接单赚米。公众号粉丝大于500就能开通流量主收益，只需要每日更新治愈系文案内容，平台会自动帮我对接广告，一个点击大约1.5块钱，长时间下来有这份被动收入还是非常不错的。做到后期不想做了，还可以到A5新媒体出售自己的账号，这也是一笔可观的收入。
AI开发新体验：本地部署Dify应用开发平台并接入大模型无公网IP远程交互
2401_85375298的博客
11-10 5701
本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署，并且接入Ollama部署本地模型，实现在本地环境中部署和管理LLM，再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，可以快速从原型开发到生产。Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM，例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。
【AI实践】Dify调用本地和在线模型服务
AI_Gump的博客
06-16 4610
Ollama可以本地部署模型，如何集成私有数据、如何外部应用程序对接，因此需要有一个应用开发框架。ip地址需要换成自己电脑的IP地址；模型名称需要和Ollama模型名称保持一致；docker是虚拟环境的主机，Ollama部署在本地主机，无法通过本机访问。找到Ollama，配置本地Ollama已经验证的模型，如phi3。在docker页面里面，也可以看到running。docker已经安装完成的情况下。，打开dify，注册登录后。在工作区选择调用即可。
Dify+DeepSeek-R1: 我的超强AI工作流,详细的部署与使用实录
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2401_85375186的博客
02-04 7万+
上面演示的只是Dify最简单的聊天应用知识库和工作流的使用,还有更多的功能和工作流值得您挖掘，更多高级的用法玩Dify的工作流本身就像搭积木一样，用它来搭建各种有趣的 AI 应用。比如做一个智能客服，帮你自动回答客户的问题；或者做个私人助理，帮你整理文档、写邮件、做会议记录；甚至可以做个创意助手，帮你写文案、做营销策划、设计广告语。你不需要写复杂的代码，只要像拖拽积木一样，把不同的功能模块组合在一起，就能做出你想要的应用。它就像是给你一套 AI 魔法工具，让你能轻松地把脑子里的想法变成现实。
手把手教你在本地部署 DeepSeek R1，并集成到 Dify 中，建议收藏！
Meimei9411的博客
02-04 1531
一步步指导你如何在本地环境中安装 DeepSeek R1，并将其融合进 Dify 中，确保你的工作的效率得到实质性的提升！本部分内容将重点阐述如何在本地环境下利用 Ollama 来部署 DeepSeek R1。后续章节将详细讲解如何将 DeepSeek R1 与 Dify 系统进行集成。请访问 Ollama 的官方网站，根据你的操作系统选择合适的版本，下载 Ollama应用程序并进行安装：安装完成后，打开命令行界面并输入ollama命令。
基于Dify+DeepSeek的企业级AI自动化应用开发指南
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04-12 1021
Dify与DeepSeek的协同为开发者提供了开箱即用的AI应用开发范式：**Dify：**开源低代码平台，覆盖AI应用全生命周期管理，支持工作流编排、知识库集成、多模型调用；**DeepSeek-R1：**国产高性能大模型，在数学推理、代码生成等场景中表现卓越，训练成本仅为行业标杆的1/30。硬件要求：配备NVIDIA显卡（RTX 3090+/A100）的x86服务器，内存≥64GB，存储≥1TB；软件依赖：Docker 20.10+、Python 3.10+、CUDA 12.0。
大模型本地部署 | 详细教程，私有化部署体验 Dify！
star_nwe的博客
10-15 3万+
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
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