部署-玩转dify

一、dify官网简介
https://docs.dify.ai/zh-hans
引用官网的话:Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上。
二、安装条件
在这里插入图片描述
三、下载
下载地址:
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
下载慢的可以使用迅雷下载,现在本地windows下载好再上传到linux
四、部署
(1).进入 dify源代码的 docker目录
cd 目录位置/dify/docker
找到dify的目录进入Dify下的Docker目录
(2).复制环境配置文件

cp .env.example .env

(3).进行docker编排

docker compose up -d

这一部可能会启动不了,会下载失败,解决办法:修改docker的的配置文件:
修改/etc/docker/daemon.json文件
进行如下配置:

{
"registry-mirrors" : ["https://docker.registry.cyou",
"https://docker-cf.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerproxy.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.rainbond.cc",
"https://do.nark.eu.org",
"https://dc.j8.work",
"https://dockerproxy.com",
"https://gst6rzl9.mirror.aliyuncs.com",
"https://registry.docker-cn.com",
"http://hub-mirror.c.163.com",
"http://mirrors.ustc.edu.cn/",
"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/",
"http://mirrors.sohu.com/"
],
 "insecure-registries" : [
    "registry.docker-cn.com",
    "docker.mirrors.ustc.edu.cn"
    ],
"debug": true,
"experimental": false
}

启动完成可以看到以下的情况
在这里插入图片描述
五、使用dify
默认启动端口80
在这里插入图片描述

配置应用:
右上角头像点击设置,配置供应商
在这里插入图片描述
添加ollama服务
deepseek的名字跟ollama list显示的名称一致
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

创建应用
在这里插入图片描述
编排
在这里插入图片描述
六、结尾:
dify玩法还是看官网给的,官网写的挺详细
https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/model-configuration/predefined-model

### Ollama OpenWeb-UI 和 Dify 框架的区别 #### 功能特性差异 Ollama OpenWeb-UI 是一款用于与大型语言模型交互的前端界面工具,允许用户通过图形化界面轻松调用和管理基于本地部署的大规模预训练模型服务[^3]。而Dify则是一个更为综合性的开发框架,专注于简化AI应用构建过程中的复杂度,提供了一套完整的API接口以及配套的服务端逻辑实现方案[^2]。 #### 使用场景对比 对于希望快速搭建起能够与自托管的语言模型进行交流的应用程序开发者来说,OpenWeb-UI 提供了一个简单易用的选择;而对于那些寻求创建更复杂的、涉及多模块协作的人工智能解决方案的企业级客户而言,则可能更适合采用像Dify这样的全栈式平台来满足其需求。 #### 技术架构分析 在技术选型方面,两者也存在明显不同之处。OpenWeb-UI 主要侧重于为用户提供友好便捷的操作环境,因此更加注重用户体验设计及界面上的表现力;相比之下,Dify 不仅提供了丰富的编程接口支持定制化的业务功能扩展,还内置了许多高级特性和优化措施以提升整体性能表现。 ```bash # 安装并启动 OpenWeb-UI 的 Docker 实例 docker run -d --network=host \ -v /path/to/local/data:/app/backend/data \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://your_model_server_ip:port \ --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main ``` 上述命令展示了如何利用容器化技术迅速部署一个可用版本的 OpenWeb-UI 应用实例。
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