【保姆级教程】dify前端源码部署教程：从零开始

 这两天突发奇想，能不能dify源码部署我只部署个前端，后端、数据库什么的还是原来docker部署dify的本地部署和遇到的问题。按逻辑来说应该是行得通的，我就亲自操作了下试下。

我这边就以我以前使用docker部署好的1.3.1版本为例。

前端源码就在源码中web目录下面。

现在开始吧。

1、下载推荐node版本。

我本地原来下载的版本是20.0.0版本的，没关系，咱们再来下载个22版本以上的。推荐使用nvm管理node版本。

2、安装pnpm

npm i -g pnpm

3、修改环境配置文件

复制.env.example文件，命名为.env.local文件。

复制好后修改.env.local中后端api地址。

注意：不能写docker启动后显示的那个后端地址，要写咱们docker部署的那版的web端连接的后端地址。

咱们打开docker部署的那版web端，按F12，随便点几个按钮看下连的哪个地址，填到这里就可以了。

一般情况下：若映射了外网一般则为外网ip和你设置的前端端口号，若没有映射外网，则为服务器ip:端口号。（简单来说就是docker部署的前端页面地址和端口）

我在这边刚开始时就是填的docker启动的那个ip跟端口，但是一直连不上后端服务，研究半天，后来连上这个服务地址才可以的。

4、安装依赖

cd webpnpm install pnpm build

5、启动web服务

按照官方文档是 pnpm start，但是我这边一直报错。

没事儿，咱们去看下这个start命令，看到底执行了什么。

原来是复制了两个文件。咱们手动执行下。

cp -r .next/static .next/standalone/.next/staticcp -r public .next/standalone/public

后面那个命令是配置自己的端口号，我这边就用默认的了。

然后接着启动前端服务。

 node .next/standalone/server.js

启动成功了。

6、测试

咱们就可以浏览器打开该地址，看下有没有问题。

创建个智能体测试一下，也没什么问题，安装个插件也成功了。

哈哈，还算可以，就是发现个小问题，但是不影响使用，目前还不知道怎么回事。

模型供应商这边的logo没显示出来。

7、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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