mac环境下chatwoot客服聊天docker本地部署+对接通义千问Qwen2.5

🚀 安装docker-desktop

🚀 定义一个.env环境变量文件+docker-compose.yaml

.env

# Learn about the various environment variables at
# https://www.chatwoot.com/docs/self-hosted/configuration/environment-variables/#rails-production-variables

# Used to verify the integrity of signed cookies. so ensure a secure value is set
# SECRET_KEY_BASE should be alphanumeric. Avoid special characters or symbols. 
# Use `rake secret` to generate this variable
SECRET_KEY_BASE=replace_with_lengthy_secure_hex

# Replace with the URL you are planning to use for your app
FRONTEND_URL=http://0.0.0.0:3000
# To use a dedicated URL for help center pages
# HELPCENTER_URL=http://0.0.0.0:3000

# If the variable is set, all non-authenticated pages would fallback to the default locale.
# Whenever a new account is created, the default language will be DEFAULT_LOCALE instead of en
# DEFAULT_LOCALE=en

# If you plan to use CDN for your assets, set Asset CDN Host
ASSET_CDN_HOST=

# Force all access to the app over SSL, default is set to false
FORCE_SSL=false

# This lets you control new sign ups on your chatwoot installation
# true : default option, allows sign ups
# false : disables all the end points related to sign ups
# api_only: disables the UI for signup, but you can create sign ups via the account apis
ENABLE_ACCOUNT_SIGNUP=false

# Redis config
# specify the configs via single URL or individual variables
# ref: https://www.iana.org/assignments/uri-schemes/prov/redis
# You can also use the following format for the URL: redis://:password@host:port/db_number
REDIS_URL=redis://redis:6379
# If you are using docker-compose, set this variable's value to be any string,
# which will be the password for the redis service running inside the docker-compose
# to make it secure
REDIS_PASSWORD=
# Redis Sentinel can be used by passing list of sentinel host and ports e,g. sentinel_host1:port1,sentinel_host2:port2
REDIS_SENTINELS=
# Redis sentinel master name is required when using sentinel, default value is "mymaster".
# You can find list of master using "SENTINEL masters" command
REDIS_SENTINEL_MASTER_NAME=

# By default Chatwoot will pass REDIS_PASSWORD as the password value for sentinels
# Use the following environment variable to customize passwords for sentinels.
# Use empty string if sentinels are configured with out passwords
# REDIS_SENTINEL_PASSWORD=

# Redis premium breakage in heroku fix
# enable the following configuration
# ref: https://github.com/chatwoot/chatwoot/issues/2420
# REDIS_OPENSSL_VERIFY_MODE=none

# Postgres Database config variables
# You can leave POSTGRES_DATABASE blank. The default name of
# the database in the production environment
<think>嗯,用户想知道如何在Dify平台上部署本地版的通义Qwen2.5-VL模型。我需要先理清Dify部署的基本流程,再结合Qwen2.5-VL的具体要求来回答。 首先,用户提到的Dify是一个支持大模型应用开发的平台,部署本地模型需要先搭建Dify环境。根据引用[4],部署Dify需要克隆代码仓库,切换到指定版本,然后使用Docker启动服务。这部分步骤应该没题,但用户可能需要确认环境依赖,比如Docker是否已安装。 接下来是模型部署部分。Qwen2.5-VL属于多模态大模型,可能需要特定的运行环境。引用[2]提到了昇腾NPU和MindIE框架,这可能涉及到硬件要求,比如需要华为的Ascend芯片。不过,如果用户是在普通GPU上部署,可能需要转换模型格式或者使用其他推理框架,比如vLLM。这里可能需要进一步确认用户的环境配置。 另外,引用[3]提到使用Ollama和Open-WebUI在Windows上部署Qwen2.5模型,但Dify通常是在Linux环境下通过Docker部署。用户可能需要在Dify中配置模型接口,比如通过API的方式接入本地运行的Qwen2.5-VL服务。这时候需要指导用户如何将本地模型与Dify平台连接,可能需要修改Dify的环境变量或配置文件。 还有,模型文件从哪里获取?引用[2]指出可以通过ModelScope下载,用户需要先下载模型到本地目录,然后在Dify中指定模型路径。需要确保模型文件的路径正确,并且Dify有权限访该目录。 可能出现的题包括:Docker环境配置错误、模型版本不兼容、依赖库缺失等。用户可能需要安装Mindspore或PyTorch等框架,或者处理CUDA版本的题。此外,多模态模型可能需要额外的依赖,如图像处理库,这些也需要在部署前安装。 最后,测试部分需要用户通过Dify的Web界面创建应用,选择本地模型,并验证功能是否正常。如果遇到性能题,可能需要调整资源配置,比如增加GPU内存或优化模型参数。 总结步骤应该是:部署Dify环境 → 下载模型 → 配置模型服务 → 集成到Dify → 测试应用。需要分步详细说明,并提醒用户注意环境依赖和常见题。</think>### 分步部署Dify平台本地Qwen2.5-VL模型教程 #### 一、部署Dify基础环境 1. **克隆代码并切换版本** ```bash git clone https://gitee.com/dify_ai/dify cd dify git checkout 0.8.2 # 确保使用兼容的版本[^4] ``` 2. **启动Docker容器** ```bash cd docker cp .env.example .env # 复制环境配置文件 docker compose up -d # 后台启动服务 ``` > 注:需预先安装DockerDocker Compose,默认访`http://localhost:80` #### 二、准备Qwen2.5-VL模型 1. **下载模型文件** ```bash mkdir qwen2-vl && cd qwen2-vl modelscope download --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --local_dir ./ # 通过ModelScope下载[^2] ``` 2. **配置推理环境** - **硬件要求**:推荐NVIDIA GPU显存≥16GB或昇腾NPU环境 - **依赖安装**: ```bash pip install mindspore # 若使用昇腾芯片 # 或 pip install torch transformers # 常规GPU环境 ``` #### 三、集成模型到Dify平台 1. **配置模型路径** 修改Dify的`.env`文件,添加模型路径变量: ```env LOCAL_MODEL_PATH=/path/to/qwen2-vl ``` 2. **启动模型服务** - **方式1**:通过vLLM启动API服务(GPU环境) ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model $LOCAL_MODEL_PATH ``` - **方式2**:使用MindIE框架(昇腾环境) ```bash mindie --model_path $LOCAL_MODEL_PATH # 需预装Mindspore[^2] ``` #### 四、Dify平台配置 1. **登录管理界面** 访`http://localhost/admin`,进入「模型供应商」→「自定义模型」 2. **添加本地模型** ```yaml 模型类型: 大型语言模型 接口地址: http://localhost:8000/v1 # 与启动的API服务端口一致 认证方式: API Key(可留空) ``` #### 五、验证多模态能力 1. 新建应用选择「对话型应用」 2. 在提示词工作室上传图片并输入题测试: ```text [上传图片] 请描述这张图片的内容 ``` 3. 观察是否返回图文交互结果
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