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Dify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
2.7K31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
1.2K10编辑于 2026-01-09 - 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！
6.1K01编辑于 2025-04-18 - 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 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 部署完成后，通过浏览器访问：http://localhost/apps;图片6 初始化管理员账号首次访问时，系统会引导创建管理员账号，按照提示完成设置即可。
3.5K31编辑于 2025-10-29 - 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。 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。 后续我将持续分享关于 Dify 平台的使用教程，关注我，一起探索更多技术新知。你好，我是陈明勇，一名热爱技术、乐于分享的开发者，同时也是开源爱好者。
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。
5K10编辑于 2025-03-18 - 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 的合格仓库克隆下来，这个仓库的地址我放下：git clone https://github.com/langgenius/dify.git下面的这个就是我们的克隆之后的仓库：然后把这个目录切换一下，使用的就是我们的 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
1K10编辑于 2025-08-07 - 来自专栏周拱壹卒
ARM 环境中部署 Dify
web: image: langgenius/dify-web:0.11.1 platform: arm64 # The postgres database. 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 和 dify-sandbox 服务添加 privileged: true 配置，以解决 https://github.com/langgenius/dify/issues/886 中描述的 OpenBLAS : ${DIFY_BIND_ADDRESS:-0.0.0.0} DIFY_PORT: ${DIFY_PORT:-5001} SERVER_WORKER_AMOUNT: ${SERVER_WORKER_AMOUNT
3.3K00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 2024-12-03- 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 API 接入 云服务优缺点：优点缺点无需服务器，零运维敏感数据需信任云端自动享受新功能（如工作流）高阶功能需订阅企业版内置 CDN 加速全球访问模型响应速度依赖 API 供应商二、本地 Docker 部署 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 无论选择哪种方式，Dify 都大幅降低了 AI 应用的门槛。
2.2K00编辑于 2025-08-11 - 来自专栏大语言模型
保姆级教程：使用dify源码本地部署LLM应用开发平台
本文介绍，如何基于Dify在本地部署一个自己的LLM应用开发平台。你不需要半年，你只需要半天，心怀感激的站在巨人肩膀打造自己的平台。 虽然dify官方有详细教程如何本地部署，但是我在使用过程中有遇到一些问题，另外会总结一些自己的思考，提供保姆级教程，希望能帮助到想了解AI应用的非技术人员和新手。 1. Dify使用场景 Dify最大的优势是，它开源并且具备成熟和完善的功能，可以进行本地部署。 ● 作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。 up -d 3.2 后端服务部署和启动 3.2.1 conda环境 conda create --name dify python=3.10 conda activate dify 3.3.2 部署后端服务
53.1K611编辑于 2024-06-23 - 来自专栏星哥的AI自留地
Dify教程01-Dify是什么、应用场景、如何安装
Dify教程01-Dify是什么、应用场景、如何安装大家好，我是星哥，上篇文章讲了Coze、Dify、FastGPT、MaxKB 对比，今天就来学习如何搭建Dify。 Dify是什么Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。 Dify 的应用场景Dify 适用于多种生成式 AI 应用开发场景：内容创作与生成自动化生成文章、报告、营销文案等。结合知识库实现专业领域内容生成（如法律、医疗文档）。 2、克隆代码克隆代码至本地cd /data/dockergit clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/docker/ 进入docker /app/internal/utils/log/log.go:66main.main() /app/cmd/server/main.go:19 +0x9f更新 Dify方法进入 dify
3.5K10编辑于 2025-04-09 - 来自专栏轩辕镜像
DIFY-WEB Docker 容器化部署指南
通过DIFY，用户可以基于任何LLM模型自助部署类似AssistantsAPI和GPTs的能力。 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 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。
95910编辑于 2025-11-18 - 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 : ${DIFY_BIND_ADDRESS:-0.0.0.0} DIFY_PORT: ${DIFY_PORT:-5001} SERVER_WORKER_AMOUNT: ${SERVER_WORKER_AMOUNT worker: image: docker.1ms.run/langgenius/dify-api:0.15.3 restart: always environment: # 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 Dify强大的地方在于编排，这个后续有时间再研究一下。docDify
2.1K20编辑于 2025-02-16 - 来自专栏LLM学习笔记
Dify学习笔记01：什么是Dify
Dify 是一个开源的 LLMOps（大模型运维）平台，专为构建、管理和部署基于大语言模型（LLM）的 AI 应用而设计。 我们也可以从这个页面看到 Dify 的常用功能，例如：知识库 本地安装 Dify 提供了 Docker 方式进行部署，用户可以快速在本地或服务器上运行。 git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify docker-compose up -d 这个后面的教程会写在服务器上安装和运行 Dify 创建 AI 应用 进入 Dify 管理后台，选择 创建新应用。 点击创建之后，我们进入到 AI 应用，可以配置 LLM。 配置知识库和 API。 设计 AI 交互流程。 部署并测试应用。 同时Dify既能支持 RAG，又能与主流 LLM 兼容，并支持私有化部署，在后面会继续深入学习这部分的内容。
3.5K10编辑于 2025-03-24 - 来自专栏Dotnet Dancer
.NET开发MCP服务教程以及接入Dify的演示
下面我在Dify上面做个测试，在Dify上面使用sse工具，进行配置授权，授权链接配置以后，可以发现控制台输出了一些链接测试的内容。 Dify上的SSE工具配置内容参考： { "server_name1": { "url": " http://MCP服务1:服务1端口/sse ", "headers http://MCP服务2:服务2端口/sse ", "headers": {}, "timeout": 60, "sse_read_timeout": 300 } } 创建一个Dify 工作流，调用MCP工具，工具名称为我们上面定义的Test，参数为空，进行调用，发现可以正常调用，并且控制台也返回了Hello World，Dify也识别到返回值 Hello World,说明测试成功，MCP
1.5K10编辑于 2025-04-28 - 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 # Dify 集成 SearXNG 搜索引擎：Docker 部署配置实战前言在构建 AI 应用时，联网搜索能力是一个刚需。 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
2.7K10编辑于 2026-01-18 - 来自专栏新手实践
【实践】ThinkPad X270部署Dify全过程
Dify 1. langgenius/dify.git" "《自选路径》" 2. 启动 Dify， 打开浏览器， 地址输入：localhost，按指示创建账户。 账户信息与系统和软件无关联，并无相互核证。 II. Dify 应用开发 A. 基础开发 1. 输入到 Qwen.ai 和Dify 里， Dify 点击“运行” x. 结果并排同框如下，方便对比： 翻出来的内容有一点点无伤大雅的差异。 B. ，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/
41811编辑于 2025-09-25 - 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 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 既然如此，也可以直接使用 Dify 中 OpenAI-API-compatible 模型供应商配置 TEI 发布的嵌入模型服务。 #L25 v1.x: https://github.com/langgenius/dify-plugin-sdks/blob/main/python/dify_plugin/interfaces/model
35410编辑于 2026-03-16 - 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。 docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin验证安装docker -vdocker compose version二、拉取并部署 ZIP这里是将压缩包移动到了指定的文件夹里面后进行的解压，这样会避免很多不必要的麻烦（大家一定要看清文件路径）unzip dify-main.zipcd dify-main/docker这里进入的是docker 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
1.2K21编辑于 2025-12-05
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