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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 分钟构建私有环境适合人群：金融/医疗等强合规场景 · 需要连接内网系统核心优势：数据 100% 私有化 · 自定义 GPU 加速操作步骤：环境准备最低配置：Linux/MacOS/Windows WSL2 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 ）一次性服务器投入适用场景PoC 验证 · 轻量应用生产环境 · 强合规需求实测数据：本地部署运行 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
2.4K00编辑于 2025-08-11 - 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。 其次，进入 dify/docker 目录：cd dify/docker接着，复制一份官网提供的 环境配置文件样例 作为实际的 环境配置文件：cp .env.example .env之后通过 docker 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。
2.3K77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过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。
5.3K10编辑于 2025-03-18 - 来自专栏周拱壹卒
ARM 环境中部署 Dify
重新构建一个镜像： FROM langgenius/dify-api:0.11.1 COPY pypdfium2-4.30.0-py3-none-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014 _aarch64.whl /tmp RUN pip install /tmp/pypdfium2-4.30.0-py3-none-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014 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 验证对话 访问 http://localhost 登录 Dify 并配置模型后，可创建一个聊天助手，验证基本对话功能： 参考资料 [1] pypdfium2-4.30.0-py3-none-manylinux /pypdfium2-4.30.0-py3-none-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl [2] docker-compose.yaml:
3.4K00编辑于 2024-11-25 【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
1.2K00编辑于 2024-12-03Dify的部署以及免费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
2.9K31编辑于 2026-02-26- 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 答：这个错误最常见，如果你不是一个全新的服务器，服务器上已经部署nginx、apache等占用80端口的服务器，启动时候docker-nginx-1 肯定会报错这个，那么你要做的是修改 dify 的默认端口 总结 本文主要带实战部署了 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
1.5K10编辑于 2026-01-09 - 来自专栏轩辕镜像
DIFY-WEB Docker 容器化部署指南
本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 \#限制最大内存为2GB--memory-swap=2G\#限制交换空间--cpus=1\#限制CPU核心数为1-p80:8080\xxx.xuanyuan.run/langgenius/dify-web 总结本文详细介绍了DIFY-WEB的Docker容器化部署流程，从环境准备、镜像拉取到容器配置、功能验证及生产环境优化，提供了一套完整的部署方案。 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。
1K10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！
6.5K01编辑于 2025-04-18 - 来自专栏Agent大模型工坊
Windows搭建Agent开发平台-WSL2+Dify本地部署及开发指南
本指南通过使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）与Dify构建本地化的AI应用开发平台。 一、平台架构（一）WSL2 + Dify组合优点无需安装额外的Linux主机或虚拟机，直接利用Windows系统实现对Linux环境的“原生”兼容。 WSL2提供了完整的Linux内核支持，可流畅运行Docker及相关容器化工具。在WSL2中安装Docker后，可像在纯Linux下那样运行容器，大幅简化部署流程。 服务端部署从Github下载Dify仓库git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git使用以下命令直接部署，等待一段时间后查看是否部署成功 ，我们已经了解了如何基于Windows系统的WSL2环境完成Dify的搭建与部署，熟悉了1Panel与Docker Compose等容器管理工具，并成功集成了国产大模型。
5K21编辑于 2025-02-11 - 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。 2 Dify核心功能多模型支持：① 支持主流商业模型（如 OpenAI GPT、Claude、DeepSeek、ChatGLM 等）及开源模型（如 Llama、Mistral）；② 提供 模型管理 功能 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
3.9K31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 :-1} TENCENT_VECTOR_DB_REPLICAS: ${TENCENT_VECTOR_DB_REPLICAS:-2} ELASTICSEARCH_HOST: ${ELASTICSEARCH_HOST - ${ELASTICSEARCH_PORT:-9200}:9200 deploy: resources: limits: memory: 2g restart: always environment: XPACK_ENCRYPTEDSAVEDOBJECTS_ENCRYPTIONKEY: d1a66dfd-c4d3-4a0a-8290-2abcb83ab3aa 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
2.1K20编辑于 2025-02-16 - 来自专栏AI
Dify 集成 SearXNG 搜索引擎：Docker 部署配置实战
本文记录了在 Dify 中集成自建 SearXNG 的完整过程，从 Docker 部署到插件对接，帮你省下每月的搜索 API 费用。 环境准备开始部署前，确保你的环境满足以下条件：Docker 及 Docker Compose 已安装Dify 服务已部署运行Dify 使用的 Docker 网络名称（本文以 acowbo_network 总结SearXNG 作为 Tavily 的开源替代方案，部署简单且完全免费，通过 Docker 内部网络与 Dify 通信既安全又高效。 环境准备开始部署前，确保你的环境满足以下条件：Docker 及 Docker Compose 已安装Dify 服务已部署运行Dify 使用的 Docker 网络名称（本文以 acowbo_network 总结SearXNG 作为 Tavily 的开源替代方案，部署简单且完全免费，通过 Docker 内部网络与 Dify 通信既安全又高效。
3.1K10编辑于 2026-01-18 - 来自专栏AI前沿技术学习和实战案例
CNB私有化部署Dify教程（零成本）
本篇文章介绍一下如何进行dify的私有化部署的过程：dify定位是开源的LLM应用平台，搭建自己的这个AI应用，而我们非常熟悉的这个coze实际上是通过搭积木一样搭建AI应用，我选择从dify开始进行了解学习 我们需要在这个平台上面去创建自己的仓库；具体的这个操作大家可以去看我之前的一个关于这个CNB知识库的文章，那文章里面是有详细的这个介绍的,首先我们需要创建一个自己的组织，然后在这个组织里面去创建我们的仓库；2. 的私有化部署就是成功了的：这个其实就是和dify的官网页面是没有太大的这个区别的；下面的这个是我这个过程当中涉及到的这个所有的指令，其实也不算很多，即使是小白，应该也是没有很大的问题的：为了方便大家复制 ，我放在下面啦 2 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 3 cd dify 4 cd docker 5 cp .env.example .env 6 docker compose up -d 7 docker ps -a以上就是这个文章的全部内容啦，主要就是借助cnb这个平台进行我们的私有化部署的这个过程
1.1K10编辑于 2025-08-07 - 来自专栏周拱壹卒
用 TEI 部署向量嵌入和重排模型，并在 Dify 中使用
TEI TEI[1]（Text Embeddings Inference）是 Hugging Face 提供的一个服务框架，用于部署和运行文本嵌入模型，以及序列分类模型（重排模型）。 Benchmark for BAAI/bge-base-en-v1.5[2] on an Nvidia A10 with a sequence length of 512 tokens: 部署 CPU m3:7.1.T2-800I-A2-aarch64[8]，该镜像中 TEI 版本为 1.6.1。 在 Dify 中配置 TEI 部署的模型 Dify 支持通过 Text Embedding Inference 模型提供商配置 TEI 部署的向量嵌入和重排模型： provider 嵌入模型 配置嵌入模型时 #L25 v1.x: https://github.com/langgenius/dify-plugin-sdks/blob/main/python/dify_plugin/interfaces/model
49410编辑于 2026-03-16 - 来自专栏新手实践
【实践】ThinkPad X270部署Dify全过程
langgenius/dify.git" "《自选路径》" 2. 进入Dify 主页，选择"工作室" > "创建空白应用" 2. 点开“新手使用 >"，选择 "文本生成应用"， 填入信息，点击“创建” 3.选择模型， 成功。 B. 设置模型 1. 首次使用Dify，提示并未设置模型，点击”去设置“ 2. 选择模型 3. 模型安装成功， 显示需要设置API 4. 申请 API-Key 5. 2. 完成 3. 拆分Dify 的输入：目标语言（Target Language），内容（Content）。 ，否则，将报错如下 四、参考 西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●) 大神的 【人工智能agent】--docker本地部署dify教程 Docker 官方说明：https://docs.docker.com/
45111编辑于 2025-09-25 - 来自专栏大数据杂货铺
CSA部署方案
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》和《SQL Stream Builder的概览》，今天我们来进行下一个章节：CSA的部署方案。 您可以根据要构建的应用程序在私有云基础版上部署Streaming Analytics。 仅使用Flink的DataStream应用程序。在这种情况下，您需要创建一个Flink应用程序集群。 您可以使用以下工作流程来了解部署过程： ?
98440发布于 2021-05-20 - 来自专栏热度文章
从零开始在Ubuntu上快速部署Docker和Dify：结合 Dify + 大模型打造 AI 应用实战指南
引言在人工智能应用快速发展的今天，如何高效部署 AI 应用并灵活调用不同的大模型能力，已经成为开发者和企业的核心需求之一。 本文将详细介绍如何在 Ubuntu 环境中借助镜像源快速安装 Docker 与 Docker Compose，并完成 Dify 智能应用平台的部署与配置。 决定更换源试一下开启科学上网后然后重新运行（这里可能时间较久）docker-compose up -d关于网络问题这里补充一下遇到这个错误"Get 'https://registry-1.docker.io/v2/ maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions配置Headers（请求头）：请求头1：Name（Content-Type），Value（application/json）请求头2： 整体的配置还是很简单，完整的工作流如下：总结通过结合Dify + 蓝耘 MaaS API，我们能够以极低的门槛实现 AI 应用的开发与部署，为内容创作、智能问答、数据分析等场景提供更强大的能力和更高的效率
1.3K21编辑于 2025-12-05 - 来自专栏LLM学习笔记
2C2G的腾讯云服务器如何安装 dify
前言 在上一篇文章Dify学习笔记01：什么是Dify中，我们了解并体验了一下 dify 的云服务。正好还有一台腾讯云的轻量应用服务器，所以本篇文章就开始在服务器上安装 dify。 主机配置 在 dify 官方文档中，对系统做出了要求： CPU >= 2 Core RAM >= 4 GiB 但是我的轻量服务器配置是2C2G： 腾讯云服务器有50G的SSD，速度也很快，所以这里就考虑将 2. 配置环境变量 在 docker 目录下有 .env.example 配置文件样例： cp .env.example .env 执行上面命令，生成正式的配置文件 .env。 如图，我们成功访问了部署在腾讯云服务器上的 dify，和之前访问的 dify 云服务一样。 结语 本篇文章主要是在腾讯云服务器上部署 dify 的一个教程，对实际操作过程中遇到的问题也做了总结。 在2C2G的配置下，需要关闭服务器上其他的应用，否则可能内存耗尽、cpu负载过高，造成主机卡顿或者无法响应。
1.8K61编辑于 2025-03-24 - 来自专栏内网穿透工具
本地部署Dify AI应用开发平台，一键安全远程访问！
当我们在本内网部署 Dify 时，由于一般都缺乏固定的公网IP，所以我们只能在内网中访问Dify ，而无法将其分享给朋友、同事访问；内网穿透能很好的帮我们解决这个问题，无需固定IP ，通过专用域名即可实现任意位置通过公网都能访问到内网中 Dify, 且部署、操作简单、快捷。 本文介绍在Ubuntu 22.04系统中，以Docker 容器的方式部署 Dify 及 ZeroNews 零讯内网穿透部署步骤：第一步： 部署 Dify 应用平台能正常SSH远程连接到Ubuntu 22.04 -d 启动 Dify 相关容器Dify 相关容器部署完成后，我们可以查看已运行的容器内网访问 Dify 应用平台在浏览器中，通过 ubuntu 系统的IP地址访问 Dify 应用平台 http://{ ZeroNews 管理平台的 "映射" 界面下，添加HTTPS公网映射● 映射协议： 选择 HTTPS 协议● 公网访问地址： 选择上一步添加好的 difyai 域名地址● 映射带宽： 输入需要的带宽，如 2M
76910编辑于 2025-09-12
腾讯云开发者
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