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dify部署

Answer

以下是关于 Dify 部署的相关内容：

  • 通过云服务器部署 Dify：
    • 可参考 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose ，这些命令在宝塔面板的终端安装，docker-compose 文件在/root/dify/docker 目录下，可学习其中文件的意思。
    • 检查运行情况，若 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 检查处理。
    • 在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏后的:8888），邮箱密码随便填，建立知识库并设置，选择模型，如智谱 ai，获取钥匙并复制保存，创建应用进行测试和发布。
  • 云服务器 Docker 部署 Dify：
    • 腾讯云一键部署存在问题，可重装服务器系统，安装宝塔面板（可视化服务器管理），自定义登陆凭证，放行防火墙端口，获取宝塔面板账号密码。
    • 登陆成功后安装 Docker，在左侧菜单栏的文件中打开终端，根据 Dify 官方部署文档敲入命令进行安装。
    • 安装完成后使用方法与其他方案相同，更新时按照官方文档在 BT 页面的文件中打开终端执行相关命令，并同步环境变量配置。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

马上观看看：通过云服务器，dify，智能微秘书来免费搭建微信机器人

https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose这些命令都是在宝塔面板的终端安装。如果你想学习这些命令是什么就还是直接给AI就可以。比如cd dify/docker是啥意思。这个docker-compose文件就是在这个/root/dify/docker目录下。这里边以后可以修改，可以学习里边的文件是什么意思。检查一下一共有7个在运行。docker compose ps如果nginx这个容器无法运行。把终端里输出的代码粘贴给AI，可能是80端口被占用了。按照AI的方法，检查谁占用的，都停止掉就可以了。也可以用别的方法，我是用这种方法。记住要一步步来，确保前一步成功再下一步，怎么确保就是把代码复制问AI。现在可以在浏览器的地址栏里，输入你的公网ip就可以。可以上腾讯云服务器上查，你的宝塔面板上的地址栏也有显示，去掉后面的:8888就是。进去以后邮箱密码随便填一下。随便建立一个知识库，知识库中选择设置。这时候你就可以选择模型了，国内的模型都有免费额度，随便选，你也可以都选。拿智谱ai举例。点设置，点从智谱ai获取钥匙，直接会进入智谱的官网。用手机号注册，添加API keys，复制一下。然后看一下有多少免费额度，智谱是资源包管理里边看，赠送500万一个月。这些大模型有的限制时间，有的不限制。有的给tokens额度有的给钱。最后把网址收藏一下。回到上面的图，把钥匙复制，保存就可以了。然后随便创建个应用。可以先选择智谱glm-4测试一下，聊两句，看有回应没，然后点发布。选择第二个，如图：点击api秘钥，创建一个，复制。

【0门槛】一键部署自己的Dify网站

腾讯云一键部署非常简单，但是问题也来了：1.我既然都买服务器了，我是不是还能做点其它的事情，比如给自己建个博客？（备案挺麻烦的，如非必要就别折腾了）2.Dify的更新频率其实很高，比如上面我一键安装了0.80版本的镜像，登陆进去发现0.9.2可用了，我想升级咋办？挺麻烦的，不如讲讲如何用Docker快速部署Dify，包括一键部署的升级其实也会涉及到。我们回到腾讯云的控制台，把刚才的那台服务器系统重装掉。【装系统】安装一个宝塔面板（可视化服务器管理），登陆凭证就选自定义密码。高阶用户可以自己选，等安装完成。【登陆】控制面板-服务器-查看详情找到【应用信息】卡片，点击管理应用，需要做两件事情来保证正确登陆。一是放行防火墙端口，二是获取宝塔面板的账号密码。【放行端口】直接点上面的防火墙链接，跳转，添加规则。（其它端口也可以，但是如果你不懂的话，就别瞎搞了）【获取用户名和密码】复制上面的命令，点击左侧菜单栏的自动化助手-个人命令-创建命令（这里一定要选择自己服务器所在的地区），根据截图填写，然后保存。点击命令后面的【执行】，等执行成功，回到左侧菜单选择【执行记录】，查看任务详情里就能看到登录信息了。把红框框出来的部分自己保存好。外网面板地址就是登录地址，复制到浏览器打开，填完账号密码就能成功登录了。【Docker安装】因为Dify需要用Docker安装，所以登陆成功bt面板之后，点击左侧菜单栏【Docker】，按提示来。

【0门槛】一键部署自己的Dify网站

【安装Dify】左侧菜单栏-文件-打开终端，根据Dify官方的部署文档来。敲入git命令（把dify的代码复制到服务器），回车显示100%就是复制完成（国内服务器的话有时候网络会有点问题）然后再依次敲下面三个命令（一个成功了再下一个）等出现下面的结果，就是成功了【使用】跟方案一的使用一毛一样。【更新】根据官方文档，回到我们BT的页面，在文件中打开终端，按顺序执行以下命令。另外官方提醒：同步环境变量配置(重要！)如果.env.example文件有更新，请务必同步修改您本地的.env文件。检查.env文件中的所有配置项，确保它们与您的实际运行环境相匹配。您可能需要将.env.example中的新变量添加到.env文件中，并更新已更改的任何值。

Others are asking
dify-on-wechat如何接coze
要将 Dify 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，CoW（chatgptonwechat）是一个基于大型语言模型的智能对话机器人项目，具有多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具、知识库等特性和优势，支持在多个平台部署，包括微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等。项目开源，GitHub 地址：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee 地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 您还可以引入项目，在 bot/dify/新建一个 dify_image.py 的程序，将画图程序的调用过程写到 dify bot 中，如用 query“画”开头接提示来触发调用。
2024-12-24
comfyui和dify有什么区别？分别适合什么场景？
ComfyUI 和 Dify 的区别主要体现在以下方面： 1. 用户界面：SD WebUI 的 UI 更像传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，有很多方块和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 采用连线搭建自动化工作流的方式，从左到右依次运行，通过改变节点可实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 适用场景： ComfyUI 因其自由和拓展性，适合以下场景： 1. 用户可以根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者。 2. 能够根据需求开发并改造某个节点，从而调整使其切合自己的工作流甚至改造工作流。 Dify 方面的具体适用场景未在提供的内容中有明确提及。
2024-12-23
怎么部署dify到ecs
部署 Dify 到 ECS 有以下几种方法： 方法一：通过云服务器、Dify 和智能微秘书免费搭建微信机器人 参考链接：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 这些命令在宝塔面板的终端安装。dockercompose 文件在 /root/dify/docker 目录下，可修改和学习其中文件的含义。 检查运行情况，使用 docker compose ps 命令，如果 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 来解决。 在浏览器地址栏输入公网 IP（可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看，去掉后面的:8888），随便填邮箱密码建立知识库，选择模型（如智谱 AI，获取钥匙并复制保存），创建应用进行测试和发布。 方法二：腾讯云一键部署 打开腾讯云官网，在左上角【最新活动】进入，新老用户均可享受优惠。 Dify 社区版官方要求 2 核 4G，可根据需求选择境内或境外服务器。境内服务器 159 一年。 选好后创建服务器，选择【使用应用模板创建】【AI】，初始化完成后，在控制台服务器中复制公网 IP 到浏览器（加上 /apps），进入 Dify 安装页面，设置管理员账号密码，正常情况下即可进入 Dify 网站配置模型服务。 方法三：云服务器 Docker 部署 左侧菜单栏文件打开终端，根据 Dify 官方的部署文档操作。 敲入 git 命令（把 Dify 的代码复制到服务器），显示 100%即复制完成。 依次敲下面三个命令，出现相应结果即为成功。 使用方法与方案一相同。 更新时根据官方文档，在 BT 页面的文件中打开终端，按顺序执行命令。同时注意同步环境变量配置，如果.env.example 文件有更新，务必同步修改本地的.env 文件，检查并确保配置项与实际运行环境相匹配。
2024-12-18
dify是什么
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它具有以下特点和功能： 1. 理念创新：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 2. 直观界面：为用户提供直观的界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 3. 强大工具：具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 4. 智能体支持：允许用户定义 Agent 智能体。 5. 性能优化：通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 6. 部署灵活：提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。 7. 开源优势：通过开源特性，确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 8. 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 9. 适用范围：无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都能提供相应的支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。
2024-11-29
dify教程
以下是关于 Dify 的相关教程： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 部署自己的 Dify 网站： Dify 有两种使用方式：云服务版本，直接在官网 dify.ai 上注册账号使用；部署社区版，开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台 = 159 元。
2024-11-22
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息： 接入企业微信： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍：Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。
2024-11-22
如何部署本地的智能数据库
以下是关于如何部署本地智能数据库的详细步骤： 1. 引言： 作者是致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。 本文将分享如何部署本地大模型以及搭建个人知识库，让您了解相关流程和技术。 2. 本地知识库进阶： 若要更灵活掌控知识库，可使用额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 构建本地知识库的步骤： 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后即可进行测试对话。 3. 写在最后： 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。 若对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加入其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2024-12-02
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面： 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外，搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。GPT3.5 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。
2024-11-11
本地部署的AI工具
以下是关于本地部署的 AI 工具的相关信息： 目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种： 线上的优势：出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，能查看其他创作者的作品，但出图分辨率受限，一般最高支持 1024×1024 左右，制作横板、高清图片会受影响。 线下部署的优势：可以添加插件，不卡算力，出图质量高。但使用时电脑基本处于宕机状态，配置不高可能会出现爆显存导致出图失败的情况。 具体的部署步骤（以 windows10 系统为例，mac 系统步骤类似，命令有所不同）： 1. 安装环境： 点击电脑“系统”，输入“cmd”，回车打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴代码确认是否有 python 和 pip。 若没有，需安装：先安装 python，安装包可通过下载，按照步骤安装，关闭窗口再次运行命令确认。 2. 部署项目： 下载 COW 机器人项目并解压缩。 回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 复制粘贴“python app.py”，弹出二维码扫码登录。 注意事项： 1. 程序在本地运行，关闭窗口进程结束，若要持续使用需保持窗口打开和运行。 2. 若突然不管用，可点击窗口并按空格。 3. 配置时，在 config.json 中的 OpneAi_Api 填“http://localhost:3000/api/v1/chat/completions”。 对于游戏截图升级到 KV 品质的应用，可充分发挥线上和线下平台的优势：线上找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。先在线上绘图网站的绘图广场发现想要的画风，点击创作获取模型 lora 和 tag，截取游戏人物底图将线上算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风得出合适模型+lora 组合，最后在 C 站（）下载对应模型到本地加载部署后正式生图。
2024-11-10
Mac部署stable diffusion
在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制，功能可能不全且出错率偏高，严重影响使用体验。个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 如果您仍想在 Mac 上部署，可以参考以下步骤： 1. 电脑硬件要求： 系统：无明确针对 Mac 的特定系统要求。 显卡：未明确针对 Mac 的显卡要求。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 2. 环境安装： 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。 由于 Mac 系统的特殊性，更推荐您采用云端部署的方式，相关教程可参考：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd
2024-11-06
联想异能者配置i5-12450八核，32GB内存,1TB固态硬盘，用于本地部署开源大模型可以部署哪些开源大模型
以下是一些您的联想异能者配置（i512450 八核，32GB 内存，1TB 固态硬盘）可部署的开源大模型及相关信息： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。ComfyUI 最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，所以最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘，还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意，配置上不封顶，您可根据自己的需求和预算来选择。
2024-11-04