大模型工具与案例：云服务器部署dify与使用

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分类专栏： 大模型 文章标签： 语言模型 人工智能
于 2025-05-07 22:11:43 首次发布
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dify介绍

dify是一个知名的LLM工作流搭建平台。当然本身是不提供任何AI模型的。

如果您可以装wsl，可以在本机部署参考windows安装dify-江鸟阁长

因为笔者的windows电脑不可以安装wsl，所以本文会带大家在linux云服务器上部署。目前很多厂家都推出了一键部署，但是价格也有差
阿里云 通用型服务器 70rmb/月
华为云比较便宜，我这边选的服务器是西南贵州，成功部署大约不到一块钱一小时。
如果是直接使用官方线上的那么只能创建5个应用，并且无法与我们的本地应用交互，但不必部署花钱。5个应用满了可以删除后等待一段时间重新再创建即可。

华为云服务器部署

第一步：充钱，5rmb+

在这里插入图片描述

第二步：选择合适的地址

一般是选离自己比较近的，远一些的可能会有一定网络延迟。另外处于性价比可以选择西南地区：
点击单机部署
在这里插入图片描述

第三步：一直点击下一步

只有参数配置会让您输入密码。其余都是点下一步自动配置
在这里插入图片描述

第四步：等待大约5分钟

您输入自己的服务器地址即可看到
在这里插入图片描述
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大模型——Dify使用MCP查询数据库
04-23 2338
今天我们来看Dify结合MCP查询数据库，这里我们用到了一个查询数据库的服务，其实之前我们也有一篇讲text2sql的案例，但是因为我们表结构作为知识库，需要我们把这个表结构做的很丰富，确保能够更精准的生成相应的SQL语句，今天介绍的MCP查询数据库会更灵活一些。MCP服务其实在现阶段，Dify的支持还是欠缺了点，使用的感受还是不如其他的一些客户端，比如我用的cherry studio，这个给我感觉会更兼容一些，使用起来会更方便一些，就是cursor也很好用，有空我也会去介绍一下这些工具的使用。
LLM大模型部署实战指南：Ollama部署简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发【含ollama详细部署指南多版本】
丨汀、的博客
08-13 1万+
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发
华为云Flexus+DeepSeek征文｜华为云一键部署高可用版 Dify LLM 应用开发平台实践详解
cooldream2009的博客
06-11 1103
企业级生产环境中，仅依赖单机部署难以满足高可用、可扩展和安全性的要求，因此，结合华为云的 CCE Turbo 容器服务、Flexus 云主机、OBS 对象存储和一系列云原生组件，完成 Dify 的高可用部署显得尤为重要。 本文将全面记录在华为云上完成高可用版 Dify LLM 平台部署的全过程，从架构设计、部署流程、参数配置、报错处理，到部署体验与改进建议，帮助开发者顺利完成生产级部署，并实现高可靠性的 AI 应用开发能力。
阿里云上快速部署Dify社区版
AliCloudROS的博客
08-01 2632
Dify.AI 是一款 LLMOps 平台，帮助开发者更简单、更快速地构建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面，包括 Prompt、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发，或将 LLM 快速集成到现有应用中，并进行持续运营和改进，创造一个真正有价值的 AI 应用。
手把手教你部署一个dify平台
最新发布
MClink的博客
06-19 1109
Dify是一款开源大语言模型应用开发平台，融合BaaS与LLMOps理念，支持低代码开发、多模型兼容，适用于构建各类AI应用。与Coze相比，Dify更侧重专业开发者的高度定制化需求，支持私有化部署和本地模型集成。私有化部署步骤包括：1)选择服务器（如幕僚云平台）；2)安装Docker并配置镜像源；3)克隆Dify仓库并修改配置；4)通过Docker Compose启动服务；5)通过公网IP访问部署好的平台。该方案既可云端部署也可本地运行，降低了AI应用开发门槛。
在阿里云上部署 Docker并通过 Docker 安装 Dify
taoxiayu的博客
08-16 6763
4核8G。
从零开始之Dify部署篇
热门推荐
u013563715的博客
03-17 6万+
Dify传送门。本系列文章从零开始探索Dify的功能及搭建过程。本文的搭建流程是基于Docker Compose进行部署。
一键云部署：资源编排 ROS 轻松部署 LLM 应用开发平台 Dify
AliCloudROS的博客
05-31 1374
Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。资源编排服务（Resource Orchestration Service， ROS）是阿里云提供基于基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC） 理念的自动化部署服务，我们可以通过定义一个模板，轻松部署一套云上的 Dify 环境。
探索AIGC领域的创新利器：Dify平台
让每一行代码都有改变世界的力量
08-06 1393
Dify是一个融合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps（Large Language Model Operations）理念的开源平台。它旨在帮助开发者快速搭建生产级的生成式AI应用，即使是非技术人员也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify支持多种LLM模型，并提供了丰富的插件和灵活的部署选项，无论是云端还是本地部署，都能满足不同规模的应用需求。Dify作为一个开源的LLM应用开发平台，以其易用性、灵活性和可扩展性在AIGC领域脱颖而出。
大模型本地部署-dify私有化部署-教程
02-21
本文档标题为“大模型本地部署-dify私有化部署-教程”，该文档是一份专业指南，旨在指导用户如何在本地环境中部署一个大型机器学习模型，同时侧重于使用dify平台进行私有化部署。教程内容很可能涉及从准备工作、环境...
DeepSeek企业级部署实战指南：从服务器选型到Dify私有化落地
sdgfafg_25的博客
02-18 2798
对于个人开发者或尝鲜者而言，本地想要部署 DeepSeek 有很多种方案，但是一旦涉及到企业级部署，则步骤将会繁琐很多。比如我们的第一步就需要先根据实际业务场景评估出我们到底需要部署什么规格的模型，以及我们所要部署的模型，到底需要多少服务器资源来进行承接，也就是预估完我们的服务器资源以后，还需要评估我们的业务场景是否需要二次开发模型。如果只是简单的微调模型就可以符合我们的业务需求，那么使用Ollama、LM Studio、GTP4All 或许就可以满足我们的诉求。
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
丨汀、的博客
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三大智能体开发平台详细对比：FastGPT、Dify和Coze
Androiddddd的博客
12-12 9962
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！
dify平台新手入门指南
knightissocool的博客
03-06 2096
通过以上步骤，新手可快速完成Dify的部署与基础应用开发。如需深入探索高级功能（如Agent框架、企业级LLMOps），可参考官方进阶文档或社区案例。首次访问需设置管理员邮箱及密码，完成后登录进入主界面。
AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署
huang9604的博客
09-16 4536
Dify内置了包含搜索引擎、天气预报、维基百科、SD等工具，同时自定义工具的配置化接入，团队成员一人接入，全组复用，高效！临下班了，本来只是想参加个话题活动，洋洋洒洒几千字。可能加入了太多感慨吧。本文首先结合自己的工作写了一些对Agent AI智能体的见解，接着介绍了Dify框架快捷部署的过程，最后阐述了Dify框架的特点。个人认为Dify的发展会让Agent AI智能体开发提效，涌现更多有趣有价值的AI应用。
【Python大语言模型系列】一文教你使用dify云版本开发一个智能客服机器人（完整教程）
数据杂坛
09-25 3638
一文教你使用dify云版本开发一个智能客服机器人（完整教程）
【Linux上部署Dify】从本地到云端：在Linux上部署Dify并实现公网访问的流程
学习笔记
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如何利用 Dify体验私有化部署
程序员鑫港的博客
03-12 1079
Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
linux服务器部署dify
03-04
### 部署 Dify 模型于 Linux 服务器 #### 虚拟机环境准备 对于操作系统的选取，常见的选择包括 Ubuntu 和 CentOS 这样的 Linux 发行版本[^1]。为了确保顺利运行，所选虚拟机应至少配备两个 CPU 核心及不低于 4GB 的 RAM。 #### 安装必要的软件组件 在选定的操作系统环境中需安装一系列基础软件来支持 Dify 的部署： - **Docker**: 实现应用程序的容器化，简化了开发、测试和生产环境之间的一致性维护。 - **Git**: 版本控制系统，便于获取最新的源码库副本。 - **Python 3.10.x**: 提供执行后端逻辑所需的语言解释器；鉴于 Dify 后端依赖于此版本的 Python。 - **Anaconda (可选)**: 对于那些希望更简便地管理和隔离不同项目间 Python 环境的人来说是一个不错的选择。 - **PostgreSQL**: 关系型数据库管理系统，用来存储持久化的数据记录。 - **Redis**: 键值对存储解决方案，通常作为高速缓存层使用以提升性能效率。 上述每种工具的具体安装备忘录应当参照各自官方网站提供的最新指南或在线资源中的说明文档完成设置过程。 针对 Ollama 组件，在 Linux 平台上可以通过命令行脚本来实现自动化安装流程: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sudo bash sudo usermod -aG ollama $USER sudo systemctl start ollama ``` 这些指令会下载并执行来自 Ollama 官方网站的安全 Shell 脚本文件来进行初始化配置工作，并赋予当前登录账户相应的权限以便后续管理操作能够正常开展[^2]。 最后，考虑到实际应用场景可能涉及更高阶的需求，比如利用云端计算资源加速训练进程或是优化推理速度，则可以借鉴腾讯云 HAI 服务平台的经验案例，探索更多可能性[^3]。
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