MacBook 本地化部署 Dify 指南

今天带来的是AIAgent 的另外一个流派，可以支持本地化部署的开源 AIAgent 平台Dify。

Dify 是一个开源的 LLMOps（大语言模型运营）平台，它允许开发者能够在本地快速创建和部署 AI 应用。

Dify 和 Coze 类似，也是通过可视化的方式进行 AI 应用构建，而且支持多种大语言模型，包含 GPT-3.5 、 GPT-4 等，同时，Dify 的另外一大优势是能接入本地化部署的大语言模型。

在应用提供上，Dify 还提供了API 接口，可以让用户非常方便的将 AI 应用集成到其他系统。在 Dify 内，还内置了数据集管理和大模型微调功能，在本地知识库管理和配置上，比 Coze 还多了保密和私有化应用的优势。

对于AI 应用的初学者，Dify 平台的使用可以让大家更加深入了解 AI 平台的工作原理，同时，提供了将想法快速转变成 MVP 应用实践的渠道。

那么，如何进行 Dify 的本地化部署，我这里边整理边同步给大家。

简单说一下我的电脑配置：MacBookAir M1 芯片，8G+512G；

当然，如果您不想自己部署，只想体验一下，官方提供了一定的免费额度，不过额度有限，文档上传限制了 50 个，而且 RAG 的向量空间也只有 5MB 。

在线体验地址：https://dify.ai/

1-安装 Docker

先安装Docker ，Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包应用以及应用的依赖环境到一个可移植的容器中。

大白话理解就是， Docker 就像一辆房车，你生活所需要的所有物品（和它需要的东西）都装进这台房车中。这样，无论你开车到哪里（不管在哪个电脑上），你都能正常的生活（软件就能正常工作）。

打开 Docker 官网(https://www.docker.com/)，根据你的操作系统下载对应的安装包，然后傻瓜式无脑安装即可。

2-Dify 私有化部署

接下来，看一下如何本地化部署。

先提供必要信息：

开源地址：https://github.com/langgenius/dify

官方文档：https://docs.dify.ai/v/zh-hans

将 dify 的源码克隆到本地。

1 、打开应用台，输入 Terminal

2 、输入这段指令：git clone https://github.com/langgenius/dify.git

3-打开 Dify

完成后，进入 Docker 目录。在刚才打开的 Terminal 内输入以下指令。

然后，在你的 Docker 里，你就能看到这样的目录。

在你的浏览里里输入http://localhost，就能看到这样的界面：

第一次登录，设置一下管理员账号。完成设置后，浏览器会自动跳转到登录页面，输入用户名和密码就能进入Dify 工作台。

4-创建第一个 Dify Agent
Dify 的创建应用类型包含聊天助手、 Agent 和工作流。创作应用的方式，可以直接创建一个空白应用，也可以从应用模板力创建，或者获取到其他大佬已经创建好的 Dify 文件，直接导入。

我个人总结出来的学习方法，可以直接从别人的模板开始入手，能够了解 Dify 工作流的主要构成，先有了宏观架构，再进行探索。

这里，我选择了从应用模板创建工作流，选择了一个“问题分类-知识-聊天机器人”模板。

如果是已经玩过 Coze 的同学，看到这个界面，会非常的熟悉。

接下来，配置 LLM 大模型。

点击右上角的个人账户下的“设置”。

然后点击左侧工作空间的“模型供应商”。

可以看到，Dify 支持非常丰富的大模型（这点比 Coze.cn 好）。

除了支持海外的大模型，Dify 几乎都能接入国内的大模型。包含讯飞星火、通义千问、文心一言，还有我特别喜欢的 Kimi 。

接下来，看一下如何配置大模型，以 kimi为例。

到 kimi 的 api key 页面找到你的 key ，地址：https://platform.moonshot.cn/console/info。

拷贝完成后，贴到这里来。

回到工作流模板中，将 ChatGPT3.5 替换成刚才配置好的 kimi 。

测试一下工作流能否正常执行。

好的，到这里，Dify 的本地化部署完成了。可以开始您的 Dify 之旅了。

Enjoy it, have fun!

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍!

四、AI大模型各大场景实战案例

五、AI大模型面试题库

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。