Dify 1.0+版本迁移到离线环境

Dify 1.0+版本迁移到离线环境

Dify升级到1.0+版本后,使用了插件模块扩展功能,但是插件模型在迁移时,无法通过直接拷贝文件方式实现,在网上搜索了很多方法,例如可以使用dify-plugin-repackaging工具将插件重新打包成offline安装版本,后者在离线环境配置离线pip服务器,然后安装插件,这两种方法都可行,但是在某些系统中存在因文件名过长而安装失败的问题。笔者反复测试了多种方法,最终成功摸索出一种迁移方法,实测可以将1.4.0版本dify迁移到离线环境,并保留安装的插件。

一、在联网环境中配置dify开发环境

联网环境配置dify环境比较简单,不详细阐述了。

1.下载dify项目

Dify下载可以通过github或者gitee,github要看网络状态,使用gitee,直接使用git命令。

git clone dify: 从https://github.com/langgenius/dify同步

2.运行dify

使用powershell,进入dify项目的docker目录,把“.env.example”文件复制一份,改名为“.env”,运行“docker compose up -d”命令即可运行dify。前提是安装了docker平台。

3.安装插件

Dify的插件系统安装时需要python环境使用pip安装一堆库,在国内安装时经常发现安装不上,这时候配置一下pip国内源即可解决。具体如下:

打开docker目录下“docker-compose.yaml”文件,找到plugin_daemon镜像中的PIP_MIRROR_URL配置项,修改为国内源,例如“https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”,当然也可以配置为国内其他源。

修改完成后,在docker目录下,运行“docker compose down”和“docker compose up -d”,重启一下dify,即可正常安装插件,然后就可以根据自己的需求安装dify插件。

二、将dify迁移至离线环境

1. 打包dify本地文件

Dify的本地运行文件就是docker目录下的所有文件,但是安装插件后,会发现,无法把docker目录直接打包迁移,主要原因就是volumes子目录中的plugin_daemon文件夹无法直接打包,因此只能取巧迁移。

首先把docker目录下除volumes目录之外的所有文件和文件夹打包成docker.zip压缩文件,然后把volumes中除plugin_daemon文件外的其他文件夹打包成volumes.zip压缩文件。

2. 打包插件

docker目录,volumes子目录中的plugin_daemon文件夹无法直接打包,打开后主要包含assets、cwd、plugin、plugin_packages四个文件夹,其实是docker-plugin_daemon-1容器中/app/storage目录的映射,因此可以进入容器中进行打包,具体:

首先通过“docker exec –it docker-plugin_daemon-1 /bin/bash”进入容器,然后执行“cd /app/storage”进入目录,然后执行“tar –cvf pack.tar assets、cwd、plugin、plugin_packages”,将assets、cwd、plugin、plugin_packages四个文件夹打包成pack.tar压缩文件。由于映射在同一目录,可以发现docker目录的volumes文件夹中plugin_daemon文件夹中多了一个pack.tar文件,就是刚刚打包的压缩文件。

3. 恢复dify本地文件

把1中打包的docker.zip和volumes.zip拷贝到离线环境中,docker.zip解压为docker文件夹,volumes.zip解压为volumes文件夹,并拷贝到docker文件夹中。

打开powershell,在docker目录下执行“docker compose up -d”命令运行dify,这时候volumes文件夹中会生成一个plugin_daemon文件夹。

4. 恢复插件

把2中打包的pack.tar文件拷贝到离线环境docker目录下的volumes文件夹中的plugin_daemon文件夹中,如果没有plugin_daemon文件夹,自己建一个也可以。

首先通过“docker exec –it docker-plugin_daemon-1 /bin/bash”进入容器,然后执行“cd /app/storage”进入目录,然后执行“tar –xvf pack.tar”,将assets、cwd、plugin、plugin_packages四个文件夹解压出来(解压时间比较长不用处理)。由于映射在同一目录,可以发现离线环境的docker目录的volumes文件夹中plugin_daemon文件夹中多了assets、cwd、plugin、plugin_packages四个文件夹。

5. 重启dify

执行完4后登陆dify会发现安装的插件已经可以在插件页面看到,但是可能无法正常使用。此时打开docker目录下“docker-compose.yaml”文件,找到plugin_daemon镜像中S3开头的三个配置项,注释掉后,再通过“docker compose down”和“docker compose up -d”,重启一下dify,即可正常使用插件。

<think>好的,我现在需要处理用户关于将Dify从公网环境迁移离线环境的请求。首先,我得明确Dify是什么。根据之前的知识,Dify可能是一个开发或部署工具,但具体细节我需要确认。用户希望将现有的公网部署迁移离线环境,这意味着需要处理网络隔离、依赖项离线安装、配置调整等问题。 首先,我需要考虑Dify的架构。通常这类工具可能有前端、后端、数据库以及可能的第三方服务依赖。迁移离线环境,首先要确保所有依赖的软件包、镜像、模型等都可以在无外网的情况下获取。比如,Docker镜像可能需要提前下载并导入到离线环境的私有仓库。 接下来是配置文件的调整。公网环境下可能配置了域名、SSL证书、外部API密钥等,这些在离线环境中可能需要改为内部地址或去除不必要的配置。例如,数据库连接字符串可能需要从公网IP改为内网IP或本地主机。 数据迁移也是关键。需要导出公网环境中的数据库、用户数据、应用配置等,并在离线环境中导入。这可能涉及数据库备份和恢复操作,比如使用pg_dump导出PostgreSQL数据,然后在离线服务器上恢复。 网络和存储方面,离线环境可能需要配置内部DNS、防火墙规则,以及确保存储路径正确挂载。特别是如果Dify使用了本地存储或网络存储,路径权限需要正确设置。 另外,模型文件的处理。如果Dify依赖AI模型,如大语言模型(LLM),这些模型文件可能很大,需要提前下载并放置到指定目录,避免运行时下载。例如,用户可能需要将Hugging Face的模型文件离线下载后放到models目录下。 文档中提到的步骤可能包括准备离线资源、部署私有仓库、修改配置文件、迁移数据、调整网络设置等。同时,需要注意服务的启动顺序,确保数据库先运行,再启动后端和前端服务。 用户可能遇到的问题包括依赖项缺失、配置文件错误、网络不通、权限不足等,需要提供排查方法,比如检查日志文件、验证网络连通性、确认文件权限等。 最后,生成的相关问题应围绕迁移后的验证、常见错误处理、依赖管理、安全加固等,帮助用户全面应对迁移过程中的挑战。</think>### Dify从公网迁移离线环境部署指南 #### 一、迁移前准备工作 1. **资源离线化** - 下载所有依赖的Docker镜像: ```bash docker pull dify/dify-nginx:latest docker pull dify/dify-backend:latest docker save -o dify-images.tar [镜像ID列表] ``` - 离线模型处理:将LLM模型文件(如`Llama-2-7b`)从Hugging Face下载后存储至`/data/models`目录[^1] 2. **配置文件修改** ```yaml # docker-compose.yml 修改示例 services: redis: image: registry.internal.com/redis:6.2 # 指向内部仓库 postgres: volumes: - /offline_data/pgdata:/var/lib/postgresql/data ``` #### 二、离线环境部署流程 1. **基础设施搭建** - 部署私有镜像仓库: ```bash docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2 docker load -i dify-images.tar && docker push registry.internal.com/dify-backend:latest ``` - 创建持久化存储目录: ```bash mkdir -p /offline_data/{pgdata,redis,models} chmod 755 /offline_data ``` 2. **网络配置调整** - 修改`config.yaml`: ```yaml database: host: 172.16.1.10 # 内网数据库地址 storage: type: local local: path: /offline_data/uploads ``` #### 三、数据迁移操作 1. **数据库迁移** ```bash # 公网环境导出 pg_dump -U dify -h public.ip -p 5432 dify > dify_backup.sql # 离线环境导入 psql -U dify -h 127.0.0.1 -d dify < dify_backup.sql ``` 2. **应用数据同步** ```bash rsync -avz -e "ssh -o StrictHostKeyChecking=no" \ user@public.ip:/data/uploads /offline_data/ ``` #### 四、验证部署 1. **服务启动检查** ```bash docker-compose up -d docker logs dify-backend --tail 100 ``` 2. **功能验证项** - 访问`http://offline-server:80`检查前端加载 - 执行模型推理测试(需确保模型文件MD5校验一致) - 验证定时任务服务状态`systemctl status cron`
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