Dify的大语言模型(LLM) AI 应用开发平台-本地部署

news2025/5/23 1:37:04

前言

今天闲着,捣鼓一下 Dify 这个开源平台,在 mac 系统上,本地部署并运行 Dify 平台,下面记录个人在本地部署Dify 的过程。

Dify是什么?

Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署,为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具,使他们能够快速搭建生产级的AI应用。

直白点说,就是部署后,在这个平台上通过可视化/无需编写代码就能轻松实现 AI应用。

开始部署

一、需要准备docker 环境,可以安装docker-desktop

docker-desktop下载: https://www.docker.com/products/docker-desktop/

根据你的系统下载对应的版本,mac 系统 M 系列芯片选择 Apple Silicon 版本安装

下载后安装默认就行。

docker镜像加速(非必须)

安装 Docker 之后,建议在设置里面设置在镜像,这样下载会快一些,建议大家都设置下。

Docekr 设置镜像代码,把下面这段代码复制进去,然后点击 Apply & restart 保存即可。

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "registry-mirrors": [
    "https://dockerpull.org",
    "https://docker.1panel.dev",
    "https://docker.foreverlink.love",
    "https://docker.fxxk.dedyn.io",
    "https://docker.xn--6oq72ry9d5zx.cn",
    "https://docker.zhai.cm",
    "https://docker.5z5f.com",
    "https://a.ussh.net",
    "https://docker.cloudlayer.icu",
    "https://hub.littlediary.cn",
    "https://hub.crdz.gq",
    "https://docker.unsee.tech",
    "https://docker.kejilion.pro",
    "https://registry.dockermirror.com",
    "https://hub.rat.dev",
    "https://dhub.kubesre.xyz",
    "https://docker.nastool.de",
    "https://docker.udayun.com",
    "https://docker.rainbond.cc",
    "https://hub.geekery.cn",
    "https://docker.1panelproxy.com",
    "https://atomhub.openatom.cn",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.linkedbus.com"
  ]
}

二、下载Dify源码

GitHub 地址: https://github.com/langgenius/dify/

安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求:

CPU >= 2 Core

RAM >= 4 GiB

macOS 10.14 or later

打开mac终端,执行指令,克隆 Dify 代码仓库,克隆 Dify 源代码至本地环境。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

进入 Dify 源代码的 Docker 目录,复制环境配置文件

cd dify/docker
cp .env.example .env

运行命令

 docker compose up -d

等待运行成功,如下图:

看到类似上面图片的样子,说明的你 Dify 已经运行起来了。

在浏览器访问: http://localhost/install  就能看到 dify 的界面了,运行起来的界面如下,需要设置一个账号,随便设置一个就行

输入刚才设置的账号密码,进行登录

登录成功后,看到的界面如下

到这里,就可以在这个平台新建我们的 AI 应用、聊天助手、工作流等操作啦!

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