[Dify] 使用 Docker 本地部署 Dify 并集成 Ollama 模型的详细指南

在 AI 应用快速发展的今天,开源项目如 Dify 正成为构建本地化 AI 应用的利器。通过 Dify,你可以轻松地集成不同的大语言模型(LLM),如 Ollama,并快速创建可交互的 AI 应用。本篇文章将带你一步步通过 Docker 在本地部署 Dify,并完成 Ollama 模型的集成配置。

一、准备工作:安装 Docker

在正式部署前,需要先确保本地环境已安装好 Docker。

  • 可前往 Docker 官网 下载适合你系统的 Docker Desktop;

  • 安装完成后,打开终端(Windows 用户可使用 CMD 或 PowerShell)执行 docker -v,验证是否成功安装。

二、获取并解压 Dify 项目文件

  1. 打开 Dify GitHub 仓库

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### 使用 Docker 部署 OllamaDify #### 确认 Docker 安装 为了确保 Docker 已经正确安装,在终端输入命令 `sudo docker --version` 来验证版本信息[^1]。 #### 准备工作 在企业服务器上不仅需要有 Docker,还需要安装 Docker Compose。Docker Compose 是用来定义和管理多容器应用程序的重要工具[^2]。 对于 Windows 或 Linux 用户来说,理解 Docker 不是简单的虚拟化解决方案而是基于现有操作系统内核提供隔离环境非常重要。这意味着 Docker 提供的服务几乎可以达到宿主操作系统的性能水平[^3]。 #### 获取启动 Ollama 容器 假设已经完成了上述准备工作,则可以通过拉取官方镜像来获取 Ollama: ```bash docker pull ollama/ollama:latest ``` 创建一个新的网络以便后续服务间通信更方便: ```bash docker network create mynetwork ``` 接着使用如下命令运行 Ollama 容器将其连接到刚刚建立的自定义网络中: ```bash docker run -d \ --name=ollama \ --net=mynetwork \ -p 8080:8080 \ -e TZ="Asia/Shanghai" \ -v /path/to/data:/data \ ollama/ollama:latest ``` 这里 `-p` 参数指定了端口映射关系;`-e` 设置了时区变量;而 `-v` 则挂载了一卷数据目录至容器内部。 #### 获取配置 Dify 同样先通过 Docker Hub 拉取最新版 Dify 镜像: ```bash docker pull dify/dify:latest ``` 由于 Dify 可能会与其他微服务交互,所以建议继续沿用之前创建好的同一套件下的私网名称 (`mynetwork`) 进行部署: ```bash docker run -d \ --name=dify \ --net=mynetwork \ -p 9090:9090 \ -e DATABASE_URL=mysql://username:password@mysql-service:3306/db_name \ -e REDIS_HOST=redis-service \ -v /path/to/config:/config \ dify/dify:latest ``` 注意这里的数据库 URL 和 Redis 主机地址应当替换为实际环境中对应服务的位置。如果这些组件也是由其他容器提供的,那么它们应该被加入相同的 Docker 自定义网络里。
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