本地化部署属于你的AI应用开发平台-Dify

本地化部署属于你的AI应用开发平台-Dify

文章标签：问题经验 大模型应用 Dify Podman

前言

网上主流是利用docker compose本地化部署，而利用podman compose较少，鉴于docker商业授权问题，本人选择利用podman compose进行部署，将部署过程中遇到的问题记录如下，希望能为有同样需求的读者提供参考。

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一、Podman介绍与安装

Podman是一种容器管理工具，与Docker类似，但无需守护进程，更加安全和轻量。以下是 Podman 的安装步骤：

• 1. 进入Podman官网
• 2. 点击Download，下载对应版本安装包
     
• 3. 下载好后直接点击安装即可
• 4. 安装完成后，运行 podman --version 以确认安装成功。安装成功打开Podman Desktop显示如下：

• 

• 5. 打开WSL（Windows Subsystem for Linux），进入最重要的部分，配置国内镜像源，以加速后续的容器镜像拉取。
• 6. 输入命令 sudo vi /etc/containers/registries.conf.d/999-podman-machine.conf 命令编辑配置文件
• 7. 将以下内容粘贴上即可：

unqualified-search-registries = ["docker.io"]
[[registry]]
prefix = "docker.io"
location = "docker.io"  # 原镜像地址
[[registry.mirror]]     # 添加镜像加速地址
location = "docker.registry.cyou"
[[registry.mirror]]
location = "docker-cf.registry.cyou"
[[registry.mirror]]
location = "dockercf.jsdelivr.fyi"
[[registry.mirror]]
location = "docker.jsdelivr.fyi"
[[registry.mirror]]
location = "dockertest.jsdelivr.fyi"
[[registry.mirror]]
location = "dockercf.jsdelivr.fyi"
[[registry.mirror]]
location = "mirror.aliyuncs.com"
[[registry.mirror]]
location = "dockerproxy.com"
[[registry.mirror]]
location = "mirror.baidubce.com"
[[registry.mirror]]
location = "docker.m.daocloud.io"
[[registry.mirror]]
location = "docker.nju.edu.cn"
[[registry.mirror]]
location = "docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn"
[[registry.mirror]]
location = "docker.mirrors.ustc.edu.cn"
[[registry.mirror]]
location = "mirror.iscas.ac.cn"
[[registry.mirror]]
location = "docker.rainbond.cc"
[[registry.mirror]]
location = "docker.1ms.run"
[[registry.mirror]]
location = "docker.xuanyuan.me"

• 8. 保存并退出编辑器
• 9. 使用 cat /etc/containers/registries.conf.d/999-podman-machine.conf 命令验证配置是否正确

二、部署步骤

1.获取Dify代码

（1）打开Dify官网（https://dify.ai）

（2）点击主页右上角GitHub 图标，自动跳转到Dify项目页面（若网站打不开多试几次）

（3a）若需要部署最新版 Dify，直接点击 Code 按钮，复制仓库地址

（3b) 若需要部署历史版本，选择 Tags，选择对应版本，复制地址或下载 ZIP 文件

（4）复制好地址后打开Git bash（如果电脑没有这个软件，需要安装一下Git bash）

（5）在准备存放Dify 源码的目录下右键，选择Open Git Bash Here

（6）输入命令：git clone <https://github.com/langgenius/dify> (你复制的地址），克隆 Dify 代码仓库

2.部署Dify

（1）打开WSL（确保 WSL 已安装并运行）

（2）使用 cd 命令进入 Dify 代码的 docker 子目录

（3）在 Python 虚拟环境中安装 podman-compose 库

（4）输入 podman-compose up -d 命令启动 Dify

（5）若遇到找不到 network 的错误，自定义创建网络：

     podman network create dify_network（可自定义名称）

（5a）在 docker-compose.yml 中修改：

networks:
  # create a network between sandbox, api and ssrf_proxy, and can not access outside.
  default:
    external: true
    name: dify-network

（5b）接着将sandbox、api、worker对应容器定义的networks配置更改为-default

（6）运行 podman-compose down -v 删除容器及内容

（7）为确保删除干净，可以运行命令 podman ps -a查看是否有dify相关容器残留，若有，则运行podman rm -f <容器名或容器ID>

（8）重新启动Dify podman-compose up -d

（9）若遇到拉取不到 plugin_daemon 的错误，更换镜像源为 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.3-local

plugin_daemon:
    # image: langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.4-local
    image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.3-local
    restart: always

（10）重复（6）-（8）

（11）若遇到 PostgreSQL 初始化权限错误：

initdb: error: could not change permissions of directory "/var/lib/postgresql/data/pgdata": Operation not permitted fixing permissions on existing directory /var/lib/postgresql/data/pgdata ... chmod: /var/lib/postgresql/data/pgdata: Operation not permitted The files belonging to this database system will be owned by user "postgres". This user must also own the server process.

（11a）此错误表明 PostgreSQL 数据库在初始化时，试图将数据目录的所有权设置为 postgres 用户，但当前运行容器的用户没有足够的权限来执行此操作。以下是解决此问题的步骤：

（11b）创建命名卷：在宿主机上创建一个命名卷，用于存储 PostgreSQL 的数据：

podman volume create pgdata

（11c）修改配置文件：在 Podman 的配置文件中，将挂载方式改为使用刚才创建的命名卷。例如，在 docker-compose.yaml 中找到 PostgreSQL 服务的配置段，将 volumes 字段修改为：

volumes:
  - pgdata:/var/lib/postgresql/data

（11d）接着在文件的 volumes 部分定义该命名卷：

volumes:
  pgdata:

（11e）确保容器以 postgres 用户运行：在配置文件中，确认 PostgreSQL 服务的 user 字段设置为 postgres

（12）重复（6）-（8）

3.配置Dify

现在Dify已经运行起来了，让我们来配置它：

（1）打开浏览器，访问 localhost:80 即进入Dify的设置页面

（2）创建管理员账户：设置用户名、邮箱和密码

（3）完成之后，正式进入Dify的世界。

（4）后续想要使用还需要在设置页面配置大模型供应商

总结

本文主要记录了使用podman-compose本地化部署Dify时遇到的问题和解决方法。在部署过程中，可能会因环境差异遇到各种问题，但通过查阅资料和不断尝试，总能找到解决办法。希望本文能为有同样需求的读者提供一些帮助，让大家在AI应用开发的道路上少走弯路。