玩转Dify教程 | 手把手教你本地部署Dify,0门槛技术小白也可轻松部署

从零开始之Dify部署篇

写给技术小白的先修知识

基础概念速览

  1. GitHub是什么
    可以理解为「代码的网盘」,开发者们在这里存放和共享代码(比如微信的源代码)。我们通过GitHub下载Dify的代码,就像从网盘下载文件一样简单。

    用到的下载工具git:可以理解为「网盘软件」,开发者通常使用这个软件下载代码到本地

  2. Docker是什么
    想象成「软件集装箱」,把应用程序和它需要的环境打包成一个标准箱子(容器),这样无论用Windows/Mac都能正常运行,避免出现"我电脑上好好的啊"这类问题。


一、工具列表(小白友好版)

你需要准备的"工具包"

  1. Docker Desktop
    一个管理"软件集装箱"的调度中心,负责下载、运行Dify的容器(类似安卓手机的应用商店)

  2. Git客户端
    代码下载工具,相当于专门从GitHub下载代码的

小提示:跟着教程操作就像组装宜家家具,按步骤来就能完成!


二、搭建流程(含小白注解)

1. 安装Docker Desktop

访问 Docker官网 点击Download Docker Desktop

# 这串命令就像魔法咒语,在黑色窗口(命令提示符)里输入就能检查安装是否成功
docker --version

2. 配置镜像加速(给下载加速)

国内访问Docker官方仓库就像看YouTube需要梯子,配置镜像源相当于使用"国内镜像网站":
右键点击桌面的🐳小鲸鱼图标
选择「Settings」→ 「Docker Engine」
在编辑框里粘贴这段代码:

{
  "registry-mirrors": ["https://mirror.ccs.tencentyun.com"]
}

3. 获取Dify代码

在你想要加载代码的文件夹(比如H:\dify)鼠标右击“在终端中打开”,如图所示(图中已加载完)
在这里插入图片描述

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
# 这就像告诉电脑:"去GitHub把最新版Dify代码下载到本地文件夹"

如图是加载的过程

在这里插入图片描述
输入命令进入到项目文件夹中

cd dify/docker

4. 启动系统

# 生成配置文件(就像拆包装的说明书)
cp .env.example .env
docker compose up -d
# 相当于按下「开机键」,启动Dify需要的所有服务(数据库、后台程序等)

小白常见困惑解答

Q1:为什么要用命令行?
答:就像开车需要方向盘,命令行是与计算机深度交互的工具。不过别担心,跟着教程复制命令即可。

Q2:docker compose 是什么?
答:可以理解为「批量启动器」,一次性启动Dify需要的所有组件(类似手机快捷指令)

Q3:遇到报错怎么办?
答:90%的错误可通过以下三步解决:

  • 检查是否复制了完整命令
  • 重启Docker Desktop
  • 重新执行上一步操作

记住:部署过程就像拼乐高,只要严格按照步骤操作,最终一定能看到成果!遇到问题随时回看这个指南~

三、配置大模型

配置流程

1.1. 获取API密钥

登录deepseek官方 → 右上角【API开放平台】 → API keys → 创建API key → 复制 (没有额度需要先充值)
在这里插入图片描述

1.2. 记录模型ID

找到图中框出来的内容里model=“xxx” 引号里的即为model ID,(图中的deepseek-chatdeepseek-reasoner

在这里插入图片描述

2.1. 有个平台可以白嫖deepseek

有2000万 tokens的额度,用不完,根本用不用。
获取API密钥
登录布尔算力 → 鼠标悬停头像 → 点击API密钥 → 新建API密钥 → 然后点击密钥复制
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.2. 记录模型ID

进入模型广场 → 点击任意一个模型,在弹出详情框复制「Model ID」在这里插入图片描述

3. Dify配置步骤

记事本打开之前创建的配置文件 .env,进行修改

VOLC_ACCESS_KEY=你的API密钥
VOLC_MODEL_ID=你的模型ID
<think>好的,我需要回答用户关于Dify教程和使用指南的问题。用户提到了两个引用,我需要先仔细看一下这些引用的内容,看看有没有相关的信息可以提取。 首先,引用[1]提到的是Dify入门使用教程,特别是基于deepseek-R1和通义模型开发智能客服机器人的步骤,包括创建应用、配置模型、设置流程、创建知识库等。这应该是用户需要的主要教程内容。而引用[2]是关于Dify本地部署指南,涉及使用Poetry管理依赖和环境配置的步骤。 用户的问题是想查找关于Dify教程和使用指南,所以我需要将这两个引用中的信息整合起来,分步骤说明如何使用Dify,特别是创建应用和本地部署的部分。同时,按照用户的要求,回答需要结构清晰,分步骤解决问题,并且引用标识要自然地添加在相关段落的末尾。 接下来,我需要确保回答的结构符合用户提供的示例,比如分步骤说明,使用中文,正确应用引用标识。同时,用户要求生成相关问题,所以最后需要列出几个相关问题,帮助用户进一步探索。 在编写过程中,需要注意LaTeX格式是否正确,但根据用户的问题内容,可能不需要数学公式,所以这部分可能暂时用不上。不过如果有任何需要强调的技术术语或代码,可能需要使用代码块格式,比如引用中的本地部署步骤中的命令。 现在,我需要组织内容,先介绍Dify的入门教程,分步骤讲解创建应用、配置模型等,然后转到本地部署指南,说明如何使用Poetry。确保每个步骤后面如果有引用,就加上对应的引用标识,比如[^1]或[^2]。 最后,生成的相关问题需要围绕Dify的更多使用场景、高级配置、本地部署的常见问题以及如何集成其他模型,这样可以覆盖用户可能感兴趣的后续问题。</think>### Dify 使用指南与教程解析 #### 一、Dify 入门使用教程 1. **创建应用** 在 Dify 平台中,首先需创建新应用。选择「智能客服机器人」等模板或自定义场景,填写应用名称与描述[^1]。 2. **配置模型** 支持集成多种大模型,例如: - 引用 deepseek-R1 模型(国产开源模型) - 通义千问等第三方模型 需在设置中填写 API 密钥和模型参数。 3. **流程配置与知识库** - 在流程编辑器中添加「大模型节点」,定义输入输出规则 - 上传企业文档或 FAQ 数据创建知识库,支持 PDF/TXT 格式 ```python # 示例:知识库检索代码片段(模拟) def search_knowledge(query): return vector_db.search(query, top_k=3) ``` 4. **测试与发布** 通过预览模式验证对话逻辑,完成后发布到 Web/API 等终端。 #### 二、本地部署指南 1. **环境准备** - Python 3.10+ 和 Poetry 依赖管理工具 - 执行以下命令激活环境: ```bash poetry env use 3.10 poetry install ``` 2. **启动 API 服务** 部署成功后,通过 `poetry run start` 启动服务,默认端口为 8000。 #### 三、核心优势 Dify 通过可视化流程设计降低大模型应用开发门槛,30 分钟即可完成智能客服等场景搭建[^1]。
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