YXWik的博客

先查看是不是自己防火墙的问题，我这里防火墙的端口都已开放了不是这个问题。找到dify的api容器 和 xinference容器。，以后哪个容器访问不到它，就将它加入一下相关网络就行。访问不到，但是我在浏览器和服务器上访问时可以访问的。

可视化工作流编排：通过零代码拖拽式界面，无需编写代码就能构建复杂的AI工作流程，降低开发门槛，提高开发效率。多模型支持：可无缝集成GPT系列、Llama、Mistral等数百种语言模型，兼容OpenAI API兼容的私有化模型，也支持本地部署的LLaMA2、ChatGLM3等开源模型，让企业能根据业务需求和成本灵活选择。RAG增强检索。

官网首页直接提供的Desktop脚本安装，只能够个人使用，无法多人使用。方式进行安装可以满足多人同时使用。我这里的模型是 本地。

脚本会在docker中安装 redis 、 minio 、 es 、mysql 、ragflow ，如果服务器存在这些服务的记得处理下，为避免ragflow的端口冲突，我在脚本中设置了端口为8880开始检测，如果没占用采用8880进行web端访问端口。如果重复运行脚本就需要执行以下命令进行清理后再重启。将以下两个文件放到docker目录下。进入项目的docker目录下。设置模型，前文中安装了。总结：服务器需要安装。上传到服务器进行解压。

Ollama 是一个本地运行大型语言模型的简易框架，支持一键安装和部署。文章提供了 Linux环境下的 Docker 安装配置、Ollama 容器部署、Deepseek 模型下载以及 Open WebUI 可视化界面安装等功能，简化了本地大模型的运行流程。安装完成后，用户可通过指定端口访问 Ollama 服务和 Web 管理界面。

右键Docker --> 选择Deploy -->选择 第一个Create Dockerfile Deployment。在/etc/docker文件目录下，找到daemon.json，这个文件是我们在安装时创建的，如果没有的话，注意：我上面的192.168.0.180是我自己的服务器Ip，只需修改成你的docker所在服务器ip即可。如果docker文件夹存在，但是daemon.json 不存在 则执行。点击连接，我们就会发现我们docker配置的容器信息。2.配置Docker远程连接端口。

Docker支持64位版本的CentOS 7和CentOS 8及更高版本，它要求Linux内核版本不低于3.10或。

宿主机7000端口关联容器中的9000端口，运行镜像portainer/portainer，并把数据挂载到数据卷portainer_data，并给容器起名为portainer-test。例如添加MySQL容器，设置名称、密码等信息，点击Deploy the container，进行容器部署。在容器中，不用命令就可以管理容器。查看现有的docker卷，创建新的docker卷，如果不再需要它们则将其删除。查看到目前为止我们做过的（如上的）事情，例如创建新实例，网络，卷等。