Llama + Dify,在你的电脑搭建一套AI工作流

Llama+Dify本地AI工作流搭建指南 大语言模型(Large Language Model)作为当前AI领域的核心技术,通过海量数据训练获得强大的语义理解和生成能力。其核心原理是基于Transformer架构的自注意力机制,能够捕捉文本中的长距离依赖关系。在实际工程应用中,开源模型如Llama系列因其可定制性和隐私保护优势,特别适合企业级部署。结合可视化工具Dify,开发者可以快速构建本地化AI解决方案,无需依赖云端API即可实现知识管理、智能问答等场景。本文以Llama3+Dify组合为例,详细演示如何通过Ollama工具链和Docker容器 阅读详情

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:

  1. 安装 Ollama
  2. 下载大模型
  3. 安装 Docker
  4. 克隆 Dify 源代码至本地
  5. 启动 Dify
  6. 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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添加完成后你就可以在模型列表里看到它了。

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除了接入 Ollama 外,Dify 还支持接入 OpenAI 等闭源模型,但需要你去 OpenAI 那边买个服务。

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本地部署Llama与Dify搭建AI工作流指南 大型语言模型(Llama)作为当前自然语言处理的核心技术,通过参数微调和量化压缩实现了在消费级硬件上的高效部署。结合可视化开发平台(Dify)的模块化设计,开发者可以快速构建基于本地环境的AI应用工作流。这种技术组合特别适用于需要数据隐私保护的场景,如企业内部文档处理和自动化报告生成。通过CUDA加速和模型量化技术,即使在配备RTX3060显卡的普通PC上,也能实现15-20词/秒的推理速度。典型应用包括知识问答系统、智能文档摘要等,显著提升开发效率的同时保障了数据安全性。 阅读详情

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爱喝白开水a
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