大模型：大模型部署Ollama和Dify

以下是部署Ollama与Dify并实现本地大模型集成的详细指南：

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一、Ollama部署与配置

1. 安装Ollama

• 一键安装：
  执行命令 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 完成安装。若遇证书问题，需设置环境变量 CURL_CA_BUNDLE 指向正确的证书路径。
• 手动安装：
  下载二进制文件至 /usr/bin/ollama，并配置systemd服务以自启动。
• 离线安装：
  根据CPU型号（x86_64或arm64）下载对应版本，手动放置到目标路径并配置服务。

2. 模型管理

• 下载模型：
  使用 ollama pull <模型名>（如 llama3、qwen2）下载预训练模型。
• 运行模型：
  执行 ollama run <模型名> 启动模型服务，默认监听端口为11434。

3. 环境变量与路径配置

• 修改存储路径：
  通过设置 OLLAMA_MODELS 环境变量指定模型存储目录（如Linux默认路径为 /usr/share/ollama/.ollama/models）。
• 网络暴露：
  设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 使服务监听所有网络接口，解决Docker容器间通信问题。

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二、Dify部署与集成Ollama

1. Dify本地部署

• Docker部署：
  克隆仓库后，进入 dify/docker 目录，复制 .env.example 为 .env，执行 docker compose up -d 启动服务。访问 http://localhost:80 完成初始化设置。
• Windows注意事项：
  需调整PostgreSQL的存储路径权限，避免容器启动失败。

2. 集成Ollama模型

• 添加模型供应商：
  在Dify的 设置 > 模型供应商 > Ollama 中填写以下信息：
  • 模型名称：与Ollama返回的模型名一致（通过 ollama list 查看）。
  • 基础URL：根据部署方式选择：
    • Docker部署：使用宿主机IP（如 http://192.168.1.100:11434）或 http://host.docker.internal:11434。
    • 本地部署：http://localhost:11434。
  • 模型类型：对话或Embedding（需选择兼容的模型如 nomic-embed-text）。
  • 上下文长度与最大Token：默认4096，与模型参数一致。

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三、常见问题与解决方案

1. Dify无法连接Ollama

• 错误提示：Connection refused 或 Max retries exceeded
  原因：Docker容器无法访问Ollama服务。
  解决方案：
  • 修改Ollama的监听地址为 0.0.0.0。
  • 在Dify的基础URL中使用 host.docker.internal 替代 localhost。

2. 模型配置保存失败

• 权限问题：
  检查Dify的存储目录（如 /opt/dify）是否具有写入权限，执行 chmod -R 755 <目录> 修复。
• 网络问题：
  使用 curl http://localhost:11434 验证Ollama服务是否可达。

3. 多模态模型支持

• Vision配置：
  若使用支持图片理解的模型（如 llava），需勾选 是否支持Vision 选项。

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四、高级功能扩展

1. 公网远程访问

• 内网穿透工具：
  使用Cpolar生成随机域名或固定二级子域名，映射Dify的80端口实现公网访问。

2. GPU优化

• 指定GPU运行：
  通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 环境变量，限制Ollama使用特定GPU。

3. 模型性能调优

• 环境变量：
  调整 OLLAMA_KEEP_ALIVE（控制模型内存驻留时间）和 OLLAMA_NUM_PARALLEL（并发请求数）提升效率。

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五、参考文档

• Ollama官方部署指南
• Dify GitHub仓库
• Dify集成Ollama报错解决方案

通过以上步骤，可快速实现本地大模型的部署与应用开发。若需进一步优化或解决特定问题，建议查阅相关文档或社区讨论。