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dify部署

Answer

Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，以下是关于 Dify 部署的相关信息：

  1. 运行 Dify：
    • 本地需先支持 Docker 和 Git 的依赖环境。
    • 在对应的终端直接执行相关代码即可运行。
  2. 添加模型：
    • Dify 启动成功后，通过浏览器访问 http://localhost ，新建账号密码。
    • 在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置，如添加 LLM 模型为 deepseek-r1:7b，基础 URL 为 http://host.docker.internal:11434 ，并添加 Text Embedding 模型。
  3. 部署方式：
    • 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。
    • 若使用云服务器 Docker 部署，可重装服务器系统，安装宝塔面板，进行防火墙端口放行和获取宝塔面板账号密码等操作，然后安装 Docker 用于 Dify 部署。

部署过程中需注意确保每一步成功后再进行下一步，如遇到问题可咨询相关技术支持或向 AI 寻求帮助。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

DeepSeek企业级部署实战指南：从服务器选型到Dify私有化落地

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。简单来说如果你想使用模型构建自己的RAG知识引擎或者流程编排，那你少不写一堆LangChain的代码，但是Dify将这块业务进行了封装，你只需要在可视化的页面上操作，便可以实现相同的效果，快速的构建出自己的AI应用。[heading2]运行Dify[content]Dify的部署需要我们本地先支持Docker和Git的依赖环境，然后我们在对应的终端直接执行下面的代码，便可以直接运行Dify[heading2]添加模型[content]Dify启动成功后，我们直接浏览器访问：[http://localhost](http://localhost/)此时进入到Dify的主页面会提示新建账号密码，账号密码新建完成后，在右上角admin处点击设置，然后新增我们的本地模型配置。此处添加LLM模型为deepseek-r1:7b，基础URL为：[http://host.docker.internal:11434](http://host.docker.internal:11434/)添加完LLM模型后，我们再新增一个Text Embedding模型，还记得最开始我们使用ollama还安装了一套nomic-embed-text模型吗？对的，就是在这里使用的。两个模型都添加完以后，就可以在模型列表中看到我们已经添加的模型信息了

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。

Others are asking
difyd本地部署
Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，具有以下特点和部署方式： 特点：融合后端即服务和 LLMOps 理念，内置关键技术栈，支持数百个模型，有直观的 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，提供易用界面和 API，非技术人员也能参与。 本地部署： 依赖环境：本地需先支持 Docker 和 Git。 运行：在对应终端执行相关代码。 添加模型：启动成功后，浏览器访问，新建账号密码，在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置，如添加 LLM 模型 deepseekr1:7b 及 Text Embedding 模型。 云服务器部署：参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，在宝塔面板终端安装，注意处理可能出现的 80 端口被占用等问题。可选择国内模型，如智谱 ai，获取钥匙并复制保存，创建应用等。 Dify 在私人定制类 AI 应用中表现出色，安装过程简单，熟练用户约 5 分钟可完成本地部署，集成依赖到一键部署指令。它支持本地和云端部署，云端有包月套餐，但访问可能需特殊方法。本地部署需自行处理模型接入等问题，构建个人知识库要考虑多种因素。用户可根据需求、技术能力和预算选择。
2025-02-23
dify网站
Dify 网站有以下两种部署方式： 1. 云服务版本： 直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版： 开源，可商用，但不能作为多租户服务使用，对个人使用无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元），本地也可部署，但较折腾。 方案一：腾讯云一键部署 优惠：打开腾讯云官网，左上角【最新活动】进入，新老用户均可享受。 购买：Dify 社区版官方要求 2 核 4G，境内境外根据需求选择，境内 159 一年。 创建：选好后，选择【使用应用模板创建】【AI】，其他按需选择，不选额外花钱的。 使用：服务器初始化完成，在控制台服务器中查看，若显示运行中则初始化成功。复制公网 IP 到浏览器中加上 /apps 回车，进入安装页面，设置管理员账号密码，正常情况下会以管理员身份进入网站，配置模型服务即可使用。 方案二：云服务器 Docker 部署 腾讯云一键部署存在问题，如买服务器后能否做其他事、Dify 更新频率高升级麻烦等。 装系统：安装宝塔面板（可视化服务器管理），登陆凭证选自定义密码。 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，放行防火墙端口，获取宝塔面板的账号密码。 Docker 安装：登陆成功 bt 面板后，点击左侧菜单栏【Docker】，按提示操作。
2025-02-23
如何学习 Dify
以下是关于学习 Dify 的相关内容： 1. 部署方面： 可通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人。相关命令在宝塔面板的终端安装，如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件，可通过询问 AI 了解命令含义。若遇到问题，如 nginx 容器无法运行，可将终端输出的代码粘贴给 AI 查找原因，可能是 80 端口被占用，可按 AI 方法解决。 完成部署后，在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏显示的:8888），随便填邮箱密码建立知识库，选择模型（国内模型有免费额度，如智谱 ai 可通过手机号注册获取 API keys 并复制），创建应用并测试。 2. 平台特点： Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能监控和优化应用性能，提供云服务和本地部署选项，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-23
与dify类似的知识库有那些？哪个更适合商用？
以下是一些与 Dify 类似的知识库： 1. Notion：功能强大，支持多种格式和复杂的结构，适用于各种类型的知识管理。 2. Confluence：常用于团队协作和企业知识共享。 3. Evernote：方便记录和整理各种类型的信息。 至于哪个更适合商用，这取决于具体的需求和使用场景。如果对可视化的知识库管理工具、简单易用且能快速集成到应用中有较高需求，Dify 是不错的选择。Notion 则在灵活性和扩展性方面表现出色，适合对知识结构有复杂要求的商业场景。Confluence 更侧重于团队协作和企业级的知识共享。 使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 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。 2. 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。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、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。 4. 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。 5. 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 有两种使用方式： 1. 云服务版本。直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版。开源，可商用，但是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（约 159 元）。
2025-02-22
dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据需求选择，如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 平台特点： 结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力、技术爱好者探索 LLM 潜力等提供支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合，效果更好。
2025-02-22
dify
Dify 相关信息如下： 构建知识库的具体步骤： 1. 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，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 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。 平台特点： 是一个开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，通过开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 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。
2025-02-22
DeepSeek私有化部署分享
以下是关于 DeepSeek 私有化部署的详细内容： 对于个人开发者或尝鲜者，本地部署 DeepSeek 有多种方案，但企业级部署较为繁琐。 企业级部署需先评估服务器资源，包括模型参数量（影响模型智能化程度，参数量越高耗费资源越多）、模型序列长度（一次能处理的最大 Token 数，决定问题输入的最大长度限制）、模型量化类型（参数精度，值越大精度越准确、智能化程度越高）。了解这些基本概念后，可通过配置计算器工具（https://tools.thinkinai.xyz//servercalculator ）评估服务器资源。 Ollama 部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 安装 Ollama：支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型，安装完成后在对应的命令行输入，若输出“Ollama version is 0.5.7”则表示安装成功。 2. 安装 DeepSeek 模型：Ollama 安装成功后访问 Ollama 官网查找要安装的模型，选择适合当前机器配置的模型参数，拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令，出现相关对话内容表示 DeepSeek 可在本地正常运行。 此外，还可部署 nomicembedtext 模型，这是一个文本向量化的模型，用于后续基于 Dify 做向量化检索。 部署完 DeepSeek 后，若想使用图形化客户端，可选择多种工具，如 ChatBox、AnythingLLM、Open WebUI、Cherry Studio、Page Assist 等。以 ChatBox 为例，访问其官网（https://chatboxai.app/zh ）下载客户端，在设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称并保存，即可在新对话框中选择运行的模型开始对话。 本篇文章主要解决四个问题： 1. 如何合理评估服务器资源。 2. Ollama 部署指定版本的 DeepSeek。 3. 原生部署 DeepSeek。 4. 搭建 Dify 构建企业内的私有知识库、工作流。
2025-02-23
deepseek本地私有化部署
对于 DeepSeek 本地私有化部署，以下是详细的指南： 一、企业级部署前的准备 在进行企业级部署之前，首先需要根据实际业务场景评估所需部署的模型规格以及所需的服务器资源，即进行资源预估。同时，还需要评估业务场景是否需要对模型进行二次开发。 二、Ollama 部署 DeepSeek 1. Ollama 安装 Ollama 是本地运行大模型的工具，支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型。安装完成后，在对应的命令行输入，若输出 Ollama version is 0.5.7，则表示安装成功。 2. DeepSeek 模型安装 Ollama 安装成功后，访问 Ollama 的官网查找要安装的模型。选择适合当前机器配置的模型参数，然后拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令，若出现相应对话内容，表示当前 DeepSeek 已在本地可正常运行。 3. nomicembedtext 模型安装 还需要部署 nomicembedtext 模型，这是一个文本向量化的模型，主要用于后续基于 Dify 做向量化检索时使用。 4. 部署图形化客户端 部署完 DeepSeek 后，若想使用图形化工具聊天，可选择多种 UI 工具，如 ChatBox 客户端、AnythingLLM 客户端、Open WebUI 客户端、Cherry Studio 客户端、Page Assist 客户端等。以 ChatBox 为例，直接访问其官网下载对应的客户端，在 ChatBox 的设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称，保存后即可在新对话框中选择要运行的模型开始对话。 三、部署 Dify 1. Dify 介绍 Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，融合了后端即服务和 LLM Ops 的理念，即使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。 2. 运行 Dify Dify 的部署需要本地先支持 Docker 和 Git 的依赖环境，然后在对应的终端直接执行相关代码即可运行。 3. 添加模型 Dify 启动成功后，浏览器访问 http://localhost ，新建账号密码。在右上角 admin 处点击设置，新增本地模型配置。添加 LLM 模型为 deepseekr1:7b，基础 URL 为 http://host.docker.internal:11434 。同时添加之前安装的 nomicembedtext 模型，添加完成后可在模型列表中看到已添加的模型信息。
2025-02-23
部署AGI
安全部署 AGI 可以考虑以下几个方面： 1. 进行大量的模拟部署测试，如红队测试，测试应比实际部署中的操作更极端和易失败，以确保模型最终操作的安全性。 2. 建立有效的监控系统，能在部署的系统出现问题时迅速发现，建立专门监督已部署 AI 模型的机制，观察其行为并寻找异常迹象。 3. 采取多层次的防御措施，要求模型本身表现规范，具备良好的道德信念，同时确保系统能抵御严重的误用风险。 4. 在训练模型过程中进行大量评估，检测有无不当行为，确保模型充分对齐，防止出现背离预期的行为，警惕模型能力的跳变式跨越。 5. 对于执行复杂操作的模型，要防止其为达目标做出不合理行为，保证其主要动机是产出高质量结果。 6. 有可能通过友好协商实现平衡，一旦达到平衡则问题不大。 7. 若能让所有相关方协调一致并解决技术问题，可将高智能水平的 AI 作为人们意志的延伸并防止过度滥用，实现安全有效地部署，促进科学进步和社会繁荣。 8. 更安全稳妥的方式是渐进式部署更智能的模型，形成持续迭代、逐步推出性能更优产品的过程，确保每个迭代的安全性和对齐性，出现状况可及时放慢步伐。 9. 若 AGI 比预期来得更快，需要更加谨慎，可能需要放慢训练和部署脚步，对 AGI 有清晰认识。 10. 若 AGI 出现且其他公司也有类似能力，各公司之间需要协调一致，对部署或未来训练的限制达成共识，否则可能牺牲安全性。可以暂停模型训练、部署，避免高风险训练，制定合理规则或提供行动指南。
2025-02-22
如何私有化部署deepseek
私有化部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 网址：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台。 2. 创建一个接入点： 点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议，一路点击开通（免费）。 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 保存。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 3. 前往 DeepSeek 官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。 早期 DeepSeek 有赠送额度，若没有赠送余额可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式。 创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次请及时保存。 4. 下载代码编辑器，如 cursor（https://www.cursor.com/）或 vscode（https://code.visualstudio.com/）。 以 cursor 为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。 安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置。 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
2025-02-21
deepseek本地部署知识库
以下是关于 DeepSeek 本地部署知识库的相关信息： 您可以参考以下链接获取更多详细内容： DeepSeek 资料库：照着做可直接上手🔗 需要注意的是，日报中提到本地部署并不适合普通用户，纳米 AI 搜索是目前较为稳定的第三方替代方案，其满血版推理能力接近官方但速度较慢，高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址：🔗或下载纳米 AI 搜索 APP 。
2025-02-21