Llama + Dify，在你的电脑搭建一套AI工作流

最新推荐文章于 2025-04-06 23:56:31 发布

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文章标签： llama 人工智能 langchain AI大模型大语言模型 AI Dify

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python123456_/article/details/146886600

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本文简介

最近字节在推Coze，你可以在这个平台制作知识库、制作工作流，生成一个具有特定领域知识的智能体。

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那么，有没有可能在本地也部署一套这个东西呢？这样敏感数据就不会泄露了，断网的时候也能使用AI。

刚好最近 Llama 3.1 发布了，本文就以 Llama 3.1 作为基础模型，配合 Dify 在本地搭建一套“Coze”。

跟着本文一步步操作，保证能行！

Dify是什么？

Dify 官网(difyai.com/) 的自我介绍：Dify 是开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。

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动手搭建

在本地搭建这个平台很简单，其实 Dify文档(docs.dify.ai/v/zh-hans) 里都写得明明白白了，而且还有中文文档。

具体来说需要做以下几步：

安装 Ollama
下载大模型
安装 Docker
克隆 Dify 源代码至本地
启动 Dify
配置模型

接下来一步步操作。

安装 Ollama

简单来说 Ollama 是运行大语言模型的环境，这是 Ollama 的官网地址（ollama.com/ ），打开它，点击 Download 按钮下载 Ollama 客户端，然后傻瓜式安装即可(一直点“下一步”)。

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安装完成后就能看到一个羊驼的图标，点击运行它即可。

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下载大模型

安装完 Ollama 后，我们到 Ollama 官网的模型页面(ollama.com/library)挑选一下模型。

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这里面有很多开源模型，比如阿里的千问2，搜索 qwen2 就能找到它。

本文使用 Llama 3.1 ，这是前两天才发布的模型，纸面参数贼强。

打开 Llama 3.1 模型的地址(ollama.com/library/lla…)，根据你需求选择合适的版本，我选的是 8b 版。

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选好版本后，复制上图右侧红框的命令，到你电脑的终端中运行。

如果你还没下载过这个模型它就会自动下载，如果已经下载过它就会运行这个模型。

运行后，你就可以在终端和大模型对话了。

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当然，我们不会这么原始的在终端和大模型对话，我们可是要搞工作流的！

安装 Docker

前面的基础步骤都搞掂了，接下来就要开始为运行 Dify 做准备了。

先安装一下 Docker ，打开 Docker 官网(www.docker.com/)，根据你系统下载对应的安装包，然后还是傻瓜式安装即可。

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克隆 Dify 源代码至本地

要使用 Dify ，首先要将它拉到你电脑里。

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

在你电脑里找个位置（目录），用 git 将 Dify 克隆下来，用上面这条命令克隆就可以了。

启动 Dify

进入 Dify 源代码的 docker 目录，执行一键启动命令：

cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

启动完成后，你的 docker 里就会看到这个

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此时你在浏览器输入 http://localhost 就能看到这个界面。

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首次打开 Dify 需要你设置一下管理员的账号。

然后用管理员账号登录，可以看到下面这个页面。

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点击“创建空白应用”就可以创建聊天助手、文本生成应用、Agent、工作流。

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我们点击"工作流"就能看到类似Coze的工作流编辑界面了。

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配置模型

在配置工作流之前，我们需要给 Dify 配置大语言模型。

点击页面右上角的管理员头像，然后选择“设置”。

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选择“模型供应商”，然后点击“Ollama”的卡片添加模型。

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在添加 Ollama 模型时，弹窗的左下角有一个“如何继承 Ollama”的按钮，点击它会跳转到 Dify 官方文档教你怎么配置，但这里可能会有个小坑。

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前面我们已经使用 Ollama 把 Llama 3.1 运行起来了，在浏览器打开 `http://localhost:11434 看到这个界面证明模型运行成功。

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此时在“添加 Ollama”将资料填写好，“基础 URL”里输入 http://localhost:11434 即可。

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如果你是 Mac 电脑，填入以上资料有可能会报这个错：

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An error occurred during credentials validation: HTTPConnectionPool(host='localhost', port=11434): Max retries exceeded with url: /api/chat (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0xffff5e310af0>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused'))

此时你需要在“基础 URL”里填入 http://host.docker.internal:11434。

遇到问题可以看 Dify 官方文档的 FAQ。

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