一次关于在windows 系统本地部署dify的试验

        本想使用docker本地部署dify(win环境),安装过程很顺利,但是api服务和很多服务都启动报错,报错内容是 无法创建线程,初步判断可能是环境问题或者是安装的docker有问题(docker问题,要用最新的),遂尝试使用源码部署。

        ok,想到哪就做到哪,下载源码打开pycharm,运行api模块,运行web模块,中间下载各种依赖麻烦的要死,然后启动成功,安装模块报错,internal error,发现还有个5002服务,这是个啥,OK查他的git,发现还有个git-plugin-deamon 服务,就是他下载启动,安装插件报错,没有icon,有毛病为啥校验个图标,ok看代码,debug,发现key是 _assets/icon_l_en.svg   shit,改他代码,ok模型下载完成,发现下载的包有问题,先不管找个人家装好的放上,安装成功,运行插件  shit,报错,发现需要python虚拟环境,但是命令都是linux的,ok,改改试试,改了不行,后面全是linux的命令,这插件安装只能在linux环境下跑,至此我觉得白搭了,算球,浪费我一个周末。不过对他框架真是摸透了。

        发文当天重新上了梯子,装最新的docker,运行成功了,哎,程序员的一生就是试错的一生。

### 在 Windows本地部署 Dify 项目 #### 使用 Conda 创建虚拟环境并安装 Python 为了确保依赖项管理得当,在命令提示符(CMD)中可以创建一个新的Conda虚拟环境来专门用于Dify项目。通过指定Python版本为3.11,能够兼容大多数现代库而不引发冲突[^1]。 ```bash conda create --name dify_env python=3.11 ``` 激活此新创建的环境: ```bash conda activate dify_env ``` #### 利用 Docker 和 WSL 部署 Dify 对于更复杂的部署需求,尤其是涉及大型语言模型的应用开发平台如Dify时,推荐采用基于容器化技术的方法——即借助Docker完成整个过程。考虑到Windows本身的局限性,最佳实践是启用WSL(Windows Subsystem for Linux),并通过它运行Linux发行版来进行后续操作[^2]。 从Microsoft Store获取合适的Linux发行版之后,需确认已正确设置了WSL,并在其内部安装必要的组件,包括但不限于Git和Docker。接着按照官方GitHub仓库说明下载源代码并解压缩至目标位置[^3]。 #### 安装 Docker 并准备镜像 确保已经在Windows上成功安装了Docker Desktop服务端程序及其客户端工具链。随后依照文档指引拉取最新的Dify镜像文件,准备好启动参数以便顺利执行构建任务。 ```bash docker pull ghcr.io/dify-ai/core:latest ``` #### 运行 Dify 应用实例 最后一步是在本地环境中实际启动由上述步骤所搭建起来的服务集群。通常情况下只需简单地调用`docker-compose up`指令即可让所有关联的服务节点一齐上线工作。 ```yaml version: '3' services: app: image: ghcr.io/dify-ai/core:latest ports: - "8080:80" ``` 保存以上内容到名为`docker-compose.yml`的文件里,再回到终端界面输入如下命令使配置生效: ```bash docker-compose up -d ``` 这样就完成了在Windows平台上针对Dify项目的全部准备工作。
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