dify源码本地部署，dify k8s部署

最新推荐文章于 2025-08-22 14:29:44 发布
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#kubernetes #容器 #云原生

一、简介

Dify.AI 是一款简单易用且开源的 LLMOps 平台，帮助开发者更简单、更快速地创建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面，包括 Prompt、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发，或将 LLM 快速集成到现有应用中，并进行持续运营和改进。

核心能力：

    • 可视化编排 Prompt：通过界面化编写 prompt 并调试，只需几分钟即可发布一个 AI 应用；
    • 接入长文本(数据集)：全自动完成文本预处理，使用您的数据作为上下文，无需理解晦涩的概念和技术处理；
    • 基于 API 开发：后端即服务。您可以直接访问网页应用，也可以接入 API 集成到您的应用中，无需关注复杂的后端架构和部署过程。
    • 数据标注与改进：可视化查阅 AI 日志并对数据进行改进标注，观测 AI 的推理过程，不断提高其性能。

二、部署

docker代理

本文使用Ubuntu 22.04.4来进行演示，首先确保已经安装好了最新版本的docker，docker-compose。安装过程省略，网上有很多教程。

注意：docker hub拉取镜像时，会失败，超时。因为国内网络访问受到了限制，必须使用代理才行。

为了解决拉取镜像失败问题，国内有些公开的docker代理，可以拉取镜像。

直接拿来使用即可，修改文件daemon.json

vi /etc/docker/daemon.json

内容如下：

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说明：一般用poetry install都能安装python依赖，安装过程出错，检查系统是否支持改python版本，不支持可以单独安装依赖，然后再执行poetry install。确认 PostgreSQL 版本和安装路径：确认你的 PostgreSQL 服务器版本和安装路径是否正确。说明：gcc版本4.8.5太低，所以找了兼容低版本的nodejs包，如果需要换其他nodejs包，可能需要升级gcc版本。在安装PostgreSQL服务器后，需要初始化数据库集群，即创建一个数据库实例。
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到这里我们就获取到了心心念念的Schema，我们将生成的代码粘贴到对应的区域，“可用工具”这一栏就会识别到服务，还记得最开始我们设置了Authorization这个参数，就是用来鉴权用的保存之后我们点击“测试”，输入url可以看到返回了正确的结果，并且查看此时本地的服务日志，接口也是被调用了一次。
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👆我们现在的方法是，直接安装新版本，而不是升级。想看升级的，可在评论区留言。因为我是windows环境，所以，第一步还是打开我们的docker desktop。这一步，谁要是网络不通，也可以联系我哈，老规矩，我给你把我这边的直接传到阿里云上。趁着下载的空挡，发现人家又有新模型了，等有时间了再试哈~~在windows上，我们直接在图形化界面操作就好了。再试个更重的模型，也没有那个超时的问题了。稍等片刻后，我们打开dify，查看版本。找到咱刚下载的那个东西，就可以装好了。可以看到，我这个版本还是相当落后的。
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dify1.0部署问题
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<think>好的，我需要处理用户关于Dify 1.0部署的问题。首先，我得确认用户的具体需求，他们可能遇到了部署中的困难，或者想了解基本的部署步骤。Dify作为一个开源项目，可能涉及不同的部署方式，比如Docker、Kubernetes或者直接源码安装。接下来，我应该考虑常见的部署问题和解决方案，比如环境依赖、配置错误、网络问题等。 用户可能对系统要求不太清楚，需要列出硬件和软件的最低配置，比如内存、CPU、存储，以及所需的软件环境如Docker、Node.js、Python版本。另外，数据库的配置也是关键，比如PostgreSQL和Redis的设置是否正确。 接下来，我需要分步骤介绍部署方法，比如使用Docker Compose是最简单的方式，需要指导用户克隆仓库、修改环境变量、启动容器。同时提醒用户注意端口冲突和镜像拉取问题。对于Kubernetes部署，可能需要更复杂的配置，适合有经验的用户。 然后，常见问题部分应该包括日志查看、依赖服务检查、网络配置和版本升级的注意事项。最后，提供官方文档链接和社区支持渠道，帮助用户进一步解决问题。 需要确保回答结构清晰，步骤详细，同时语言简洁，避免技术术语过多，让不同技术水平的用户都能理解。另外，按照用户的要求，数学公式和独立公式要正确使用LaTeX格式，但在这个问题中可能涉及较少，不过如果有相关参数或配置示例，可能需要使用行内公式，比如端口号设置或资源限制。但根据用户的问题，Dify部署可能不涉及数学公式，所以可能不需要使用，但还是要保持警惕，以防有需要的地方。 最后检查是否符合系统级指令，比如使用中文，结构清晰，分步骤说明，确保LaTeX格式正确，如果有用到的话。同时确保回答真实可靠，参考官方文档和社区常见问题。</think>以下是关于Dify 1.0部署的逐步说明及常见问题解决方案： --- ### **一、部署前准备** #### 1. 系统要求 - **最低配置**： - CPU：2核 - 内存：4GB - 存储：20GB（建议SSD） - **依赖环境**： - Docker 20.10+ 和 Docker Compose 2.0+ - Node.js 16+ 和 Python 3.9+ - PostgreSQL 12+ 和 Redis 6+ #### 2. 获取代码 ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify ``` --- ### **二、部署方式** #### 1. Docker Compose（推荐） **步骤**： 1. 修改环境变量： ```bash cp .env.example .env # 编辑数据库、Redis配置及API密钥 vim .env ``` 2. 启动服务： ```bash docker-compose up -d ``` 3. 验证服务： - 访问 `http://localhost:3000`（前端） - 访问 `http://localhost:5001`（API服务） **常见问题**： - **端口冲突**：修改 `.env` 中的 `NGINX_HTTP_PORT` 和 `API_PORT`。 - **镜像拉取失败**：检查网络或手动拉取镜像： ```bash docker pull langgenius/dify-api:1.0 docker pull langgenius/dify-web:1.0 ``` #### 2. Kubernetes部署（生产环境） 1. 编写Helm Chart或K8s Manifest。 2. 配置持久化存储（PVC）。 3. 通过Ingress暴露服务。 --- ### **三、关键配置项** 1. **数据库连接**： ```env POSTGRES_HOST=postgres POSTGRES_USER=dify POSTGRES_PASSWORD=your_password ``` 2. **API密钥**： ```env API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx ``` 3. **资源限制**： ```yaml # docker-compose.yml services: api: deploy: resources: limits: cpus: &#39;2&#39; memory: 4G ``` --- ### **四、常见问题排查** 1. **服务启动失败**： - 查看日志： ```bash docker-compose logs api docker-compose logs web ``` - 检查依赖服务（PostgreSQL/Redis）是否正常。 2. **前端无法访问**： - 确认Nginx容器运行状态： ```bash docker ps | grep nginx ``` - 检查防火墙规则： ```bash ufw allow 3000/tcp ``` 3. **版本升级**： - 备份数据库： ```bash docker exec -t postgres pg_dump -U dify > dify_backup.sql ``` - 更新代码后重新构建镜像： ```bash docker-compose down && git pull && docker-compose up -d --build ``` --- ### **五、参考资源** - 官方文档：https://docs.dify.ai - GitHub Issues：https://github.com/langgenius/dify/issues - 社区支持：Slack/Discord频道（见官方文档） 如需具体问题排查，请提供错误日志或部署环境详情！
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