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  • 来自专栏Dify

    Dify 平台的部署

    Dify 部署前置准备:安装 Docker 环境安装 Docker Compose 工具接下来我将介绍如何通过 Docker Compose 部署 Dify 平台。 "docker-entrypoint.sh postgres -c max_connections=100 -c shared_buffers=128MB -c work_mem=4MB 通过以上步骤,我们就可以在本地安装 Dify平台。 origin main拉取或更新镜像docker compose pull启动容器:docker compose up -d小结本文详细讲解了如何利用 Docker Compose 工具快速在本地或服务器上部署 Dify 平台,该方法操作简便且高效。

    2.5K77编辑于 2025-03-20
  • 来自专栏灵墨AI探索室

    私有化部署Dify

    Dify 是一个开源的可视化智能体搭建平台,旨在为用户提供简便、直观的智能体构建和部署体验。 今天,我们将详细讲解如何将 Dify 平台成功部署到你自己的服务器上,从而更好地利用其功能进行智能体开发和管理。为了顺利完成这一过程,我们首先需要做好一些基本准备工作。 部署dify进入系统后,首先点击进入宝塔面板,然后在宝塔面板中找到并进入 Docker 管理界面。 导入其他dify应用如果你在其他服务器上部署dify,想要平滑迁移过来,也是可以的。如图所示:在相应的应用中,点击导出DSL即可,我们不需要了解他是什么格式,dify会自动识别即可。 接下来就是导入应用,如图所示:小结今天简单讲解并部署了一下 Dify 整个流程。后续,我会详细讲解 Dify 内部各个应用的创建过程,并分析它们的共性特点,以便大家在后续能够更加高效、快捷地创建应用。

    5.9K10编辑于 2025-03-18
  • 【AIGC系列】dify本地部署

    1.clonegit clone https://github.com/langgenius/dify.git2.docker 目录cd dify/docker3.env 文件cp .env.example .env4.启动docker compose up -d# 或者docker-compose up -d5.查看docker compose ps6.更新 difycd dify/dockerdocker

    1.3K00编辑于 2024-12-03
  • 来自专栏周拱壹卒

    ARM 环境中部署 Dify

    https://github.com/langgenius/dify/discussions/10580 https://github.com/langgenius/dify/discussions/10580 docker-compose.yaml[2],精简掉暂不使用的向量库等配置,并修改如下内容: 将 dify-api 镜像调整为上面重新构建的版本,以解决 ARM 环境启动报错问题; 为 dify-api : ${DIFY_BIND_ADDRESS:-0.0.0.0} DIFY_PORT: ${DIFY_PORT:-5001} SERVER_WORKER_AMOUNT: ${SERVER_WORKER_AMOUNT ALIYUN_OSS_REGION: ${ALIYUN_OSS_REGION:-} ALIYUN_OSS_AUTH_VERSION: ${ALIYUN_OSS_AUTH_VERSION:-v4} 'shared_buffers=${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB}' -c 'work_mem=${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB

    3.6K00编辑于 2024-11-25
  • 来自专栏ceshiren0001

    Dify入门指南(2):5 分钟部署 Dify:云服务 vs 本地 Docker

    本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案,附避坑指南与性能实测! 一、云服务部署:3 分钟极速开箱适合人群:快速验证原型 · 中小企业轻量化使用核心优势:零运维、免费用量额度、自动升级操作步骤:注册登录 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub ollama run qwen:4b-chat # Dify 控制台添加模型 模型类型:OpenAI 兼容 端点:http://ollama:11434/v1 模型名称:qwen:4b-chat 私有化部署调优技巧场景配置方案提升知识库性能挂载 Qwen-4B 模型,单条查询响应 <2s(RTX 3060 GPU)四、避坑指南:高频问题解决方案镜像拉取失败# 替换国内镜像源 sed -i 's/ghcr.io/mirror.ghcr.io/g 无论选择哪种方式,Dify 都大幅降低了 AI 应用的门槛。

    2.9K00编辑于 2025-08-11
  • Dify部署以及免费API调用教程

    1.环境准备 DIFY的运行需要一些必备组件 1.1Docker的下载 网站:Docker: Accelerated Container Application Development 大部分Windows 系统选择这个下载就好 1.2下载Git组件 网站:Git 这个是我们后续克隆必备的组件 2.DIFY的克隆及安装 2.1 找到GitHub上DIFY的源文件数据库供待会我们克隆 GitHub - langgenius /dify: Production-ready platform for agentic workflow development. 2.2 将数据库的位置在我们的终端上以管理员身份使用git进行所有文件的克隆 文件克隆后我们输入以下指令来完成配置文件的拷贝 3.安装完成后我们来进行DIFY初始化配置 在浏览器上点击工作室 - Dify,并设置邮箱密码然后开始对DEFY进行初始配置 模型供应商这一块搜索CanopyWave

    3.3K31编辑于 2026-02-26
  • 来自专栏轩辕镜像

    DIFY-WEB Docker 容器化部署指南

    文档将详细介绍如何通过Docker容器化方式部署DIFY-WEB,包括环境准备、镜像拉取、容器配置、功能测试及生产环境优化等关键步骤,帮助用户快速实现DIFY-WEB的本地化部署。 容器部署基本部署步骤创建工作目录(可选,用于挂载配置文件和数据):展开代码语言:BashAI代码解释mkdir-p/opt/dify-web/{config,logs}chmod-R755/opt/dify-web 启动容器:DIFY-WEB的具体端口配置需参考官方文档,建议先查阅DIFY-WEB镜像文档(轩辕)https://xuanyuan.cloud/r/langgenius/dify-web获取端口信息。 通过容器化部署,用户可以快速搭建DIFY-WEB应用,同时保证环境一致性和部署效率。 /dify-web:latest部署前需查阅官方文档获取正确的端口配置和环境变量要求生产环境必须实现数据持久化、安全配置和资源监控定期更新镜像和检查日志是保障系统稳定的关键后续建议:深入学习DIFY官方文档

    1.2K10编辑于 2025-11-18
  • 来自专栏Dotnet Dancer

    基于Ubuntu22.04 部署Dify详细教程

    文件夹,进入到里面,然后开始克隆dify开源项目到本地 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 进入到dify目录下的docker文件夹下,复制一份示例配置到 { "registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io"] } 重启docker然后重新启动dify systemctl restart docker docker compose up -d 这次是启动成功了 打开 http://ip:nginx端口/install ip换成你自己的部署服务器的IP 如果需要停止Dify,使用下面命令执行 : docker compose down 根据我本地配置,打开 http://IP:8099/install 进行初始配置 设置账户以后,就可以正常进入Dify了 其他设置: Dify默认上传文件限制大小 然后打开Dify,知识库内可以看到提示,单个文件不超过1500M。并且测试上传知识库文档,也确实可以实现成功上传大于15MB的了。 以上就是本文章的全部内容,感谢阅读!

    7K01编辑于 2025-04-18
  • 来自专栏Lcry个人博客

    开源 LLM 应用开发平台 Dify 部署教程

    最近出了 react 和 next.js 出了远程执行漏洞,包括 dify 在内的产品无疑幸免,在最新版本中 v1.11.1版本中才修复,虽然本站出了很多一些关于 dify 的使用教程,但是很多人还没有部署过这个平台 ,今天就趁到全新安装 v1.11.1为例带大家部署一下这个 AI 应用开发平台 dify,从本文中你可以找到修改默认 80 端口占用冲突问题,插件老是下载失败超时等等一些列问题的答案,让你部署更简单。 介绍 Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,它结合了后端即服务(BaaS)和 LLMOps 理念,让开发者、企业甚至非技术人员都能快速构建、部署和管理生产级的生成式AI应用,例如智能客服 4、改了默认端口号后分享地址,api文档地址都显示的还是默认80端口,导致访问每次都要手动修改非常麻烦? 总结 本文主要带实战部署dify 最新版本 v1.11.1,并且针对于博主在多次安装 dify 过程中遇到的常见问题进行了解答,使其安装过程更加顺畅,如果你是一台干净的服务器并且还有科学上网大概率不会遇到奇奇怪怪的问题

    2K10编辑于 2026-01-09
  • 来自专栏全栈测试技术

    【详细教程】如何在Ubuntu上本地部署Dify

    1 关于DifyDify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台;可以简化和加速生成式AI应用的创建和部署;为开发者提供低代码/无代码的解决方案,同时支持高级定制化需求。 关键技术组件:RAG(检索增强生成):① 支持文档上传、分块、向量化索引(如 PDF、Notion 同步) ;② 提供混合检索(向量+全文搜索)和重排序优化。 3 访问和使用详见Dify官方文档4 dify部署在 Ubuntu 上本地部署 Dify 可以按照多种方式,以下是通过 Docker Compose 进行部署的步骤,这是官方推荐的简单部署方式:4.1 前提条件确保已安装 Docker 和 Docker Compose;推荐配置:2GB 以上内存,4 核 CPU。 源码# 克隆Dify仓库git clone https://github.com/langgenius/dify.git4.4 配置环境变量进入到如下目录:cd dify/docker# 复制环境变量示例文件

    4.5K31编辑于 2025-10-29
  • 来自专栏码匠的流水账

    docker部署dify结合deepseek构建知识库

    序本文主要研究一下本地docker部署dify结合deepseek构建知识库步骤difygit clone https://github.com/langgenius/dify.git git co tags POSTGRES_SHARED_BUFFERS: ${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB} POSTGRES_WORK_MEM: ${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB 'shared_buffers=${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB}' -c 'work_mem=${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB deepseek-r1:8b, url: http://host.docker.internal:11434类似的再添加一个嵌入模型:nomic-embed-text创建知识库创建知识库 --> 上传本地文档创建应用创建空白应用 小结Dify提供了docker-compose.yaml可以一键部署,如果中间有什么问题重新部署,记得把docker/volume删掉,不然dify worker启动时migration会出问题导致worker

    2.2K20编辑于 2025-02-16
  • Dify + EdgeOne 体验部署NetAI网络运维助手

    概述:本文档记录从 Dify 应用创建、工作流配置,到 EdgeOne Pages 前端部署的完整步骤。 步骤 2:配置工作流步骤 3:发布应用点击画布右上角的 「发布」 按钮确认工作流无报错(检查清单应显示绿色)发布成功后,应用状态变为 **「已发布」步骤 4:获取 API 密钥与端点部署到 EdgeOne 5:选择部署模板登录 EdgeOne Pages 控制台点击 「新建项目」在模板市场中搜索 「Dify」选择模板:Dify Frontend Starter或者AI Customer Service步骤 步骤 7:创建并部署确认所有信息填写正确点击 「立即创建」EdgeOne Pages 会自动执行构建和部署等待约 1-3 分钟,部署状态变为 「成功」步骤 8:访问与验证部署成功后,你会获得两个访问地址 :EdgeOne Pages 默认域名自定义域名(可选):在「域名管理」中添加自定义域名验证步骤:打开部署后的网址输入测试问题:如 BGP 邻居 Down 了,如何排查?

    16210编辑于 2026-05-21
  • 来自专栏信数据得永生

    django 1.8 官方文档翻译: 6-6-4 部署静态文件

    部署静态文件 另见 django.contrib.staticfiles 的用法简介,请参见管理静态文件(CSS、images)。 网站和静态文件位于同一台服务器上 如果你的静态文件和网站位于同一台服务器,流程可能像是这样: 将你的代码推送到部署的服务器上。 在一下的小节中,我们将演示一些示例的Fabric 脚本来自动化不同选择的文件部署。Fabric 脚本的语法相当简单,但这里不会讲述;参见Fabric 的文档 以获得其语法的完整解释。 一些常见的选择有: Nginx 裁剪版的Apache 配置这些服务器在这篇文档范围之外;查看每种服务器各自的文档以获得说明。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺,有兴趣的朋友可以加入我们,完全公益性质。

    67840编辑于 2022-11-27
  • 来自专栏王磊的博客

    干货分享:Dify4种核心变量详解!

    Dify 工作流(Workflow 和 Chatflow)的实现中,“变量”做为最基础、最核心的组件发挥着不可或缺的作用,因为它承载了不同节点间数据传递的作用。 1.变量分类 Dify 中总共有以下 4 种变量类型: 用户(输入)变量 系统变量 环境变量 会话变量 分别来看这四种变量类型的详细介绍。 sys.workflow_run_id String Workflow 应用运行 ID,用于记录 Workflow 应用中的运行情况 面向具备开发能力的用户,可以通过此参数追踪应用的历次运行情况 4. 变量总共分为 4 种类型:用户变量、系统变量、环境变量和会话变量,我们需要根据不同的业务场景选择合适的变量类型进行使用。 本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、Dify、AI Agent、MCP、Function Call、RAG、向量数据库

    4.5K10编辑于 2025-05-27
  • 来自专栏【腾讯云开发者】

    只是文档Dify?RAG发展一篇文就入门!

    但总有人戏言,RAG 不过是“把文档丢进 Dify”这么简单,真的吗? 2.1 Naive RAG Naive RAG 是 RAG 系统的最基本实现,使用单一的全文检索或向量检索,从文档集合中检索出与 query 相关的文档,直接将检索的文档用于增强 LLM 的生成。 输出效果差:由于缺乏对 query、文档的高级预处理、后处理,召回的文档容易包含过多或过少信息,导致最终生成的回答过于宽泛。 效果优化困难:系统过于依赖单一检索技术,未对 query、文档进行增强,导致优化局限于检索技术。 在检索后阶段,增加 reranking 提高检索文档的相关性,增加 context-compression 使提供给模型的信息更加集中。

    1.2K11编辑于 2025-04-04
  • 来自专栏开源部署

    MetaQ安装部署文档

    一.MetaQ安装部署情况: 地点 IP Broker ID Master/Slave Slave ID:Group 合肥 192.168.52.23 1 Slave 1:meta-slave-group-hf 部署 解压tar zxvfmetaq-server-1.4.6.2.tar.gz,将解压出来的taobao/metamorphosis-server-wrapper文件夹移动到/usr/lib下,并重命名为 l lib:metaq依赖的jar包 l provided: 开发者自己开发的程序 4. master/slave集群配置 使用异步复制架构。

    77310编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏TCR实践

    Harbor边缘部署文档

    access_secret 仓库access_key 仓库状态 仓库状态 仓库名称 在Harbor中仓库的唯一ID 仓库credential类型 仓库access_secret 仓库access_key Harbor边缘部署文档 https://cedhub.com 配置持久化存储 使用hostPath 在Node上创建文件夹 mkdir -p /data/disks/{disk1-5G,disk2-5G,disk3-1G,disk4- - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle hostPath: path: "/data/disks/disk4- , the following settings for database will # be ignored database: existingClaim: "disk4- tls.key /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ cp ca.crt /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ 使用边缘Harbor部署工作负载

    1.8K30编辑于 2022-03-06
  • 来自专栏飞鸟的专栏

    Kafka集群部署文档

    /local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & 现在,我们的Kafka集群已经成功部署了 现在,我们已经成功地部署了Kafka集群,并使用Kafka提供的命令行工具测试了它的功能。

    93630编辑于 2023-03-28
  • 来自专栏飞鸟的专栏

    etcd集群原理,部署文档

    本文将介绍etcd集群的原理和部署文档。etcd集群原理etcd是一个强一致性的系统,它采用Raft协议作为一致性算法。 etcd集群部署文档etcd集群可以在多台服务器上部署,以保证高可用性。下面是etcd集群的部署文档:步骤1:安装etcd在所有节点上安装etcd,可以从etcd官网下载二进制文件进行安装。 shellCopy code$ sudo mkdir -p /var/lib/etcd步骤4:配置etcd集群在所有节点上创建etcd配置文件,指定etcd节点的IP地址、端口号、数据存储目录和集群配置 示例配置文件:perlCopy code# /etc/etcd/etcd.confname=node4data-dir=/var/lib/etcdinitial-advertise-peer-urls= 要部署etcd集群,需要在每个节点上安装etcd软件,并创建etcd配置文件,指定节点的IP地址、端口号、数据存储目录和集群配置。

    2.1K20编辑于 2023-03-27
  • 来自专栏AI粉嫩特攻队

    Dify开发必备:分享8个官方文档不曾解释的关键技巧

    AI粉嫩特攻队, 2025年4月2日。 这篇文章来自我数百小时的Dify实战经验,为你分享8个官方文档里找不到的关键问题和解决方案。 三、Dify还有默认限制? 随着工作流复杂度增加,你一定会撞上Dify的各种默认限制。这些限制都可以通过修改配置突破。 进一步检查浏览器控制台后,看到上传文件成功后,dify接口返回的URL参数带有http://ip:端口前缀,而我本地部署dify则没有这个前缀。 请先关闭再测试 修改后执行docker-compose down && docker-compose up -d 使更改生效 八、慎用"将工作流发布为工具"功能 虽然这个功能看上去很方便,但在多环境部署时会带来一些麻烦 写在最后 虽然在我已经用了很久,对Dify比较熟悉的情况下去写这篇文章,感觉依然只是展示了释放Dify潜能的冰山一角。 可能还有更多的、更能释放dify潜力的方法,埋藏在深处,在我还没有发掘的地方。

    6.4K12编辑于 2025-05-15
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