在Windows本地部署Dify详细操作
Dify官网文档：产品简介 - Dify Docs
1.硬件要求
2.部署方式选择
本次我选择Docker Compose 部署，接下来我将根据官方文档指引，在windows电脑上完成dify本地部署
3.DockerCompose本地部署Dify
3.1 安装WSL2
官方安装WSL2的操作说明入口：
查看自己系统版本快捷键：Win+I—>系统—>系统信息
根据自己电脑版本，选择wsl2安装方式：
3.2 安装docker desktop
根据dify官网文档给的windows docker desktop安装方式，下载docker desktop
下载后，直接双击.exe文件安装
3.3 docker desktop配置
配置docker镜像下载地址：
启动docker-desktop，不需要登录，点击左上角【设置】
在【Docker Engine】里，配置docker镜像为国内下载地址，然后右下角点击【Apply&restart】
{
"registry-mirrors": [
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io"
]
}
3.4 安装dify
1.查看dify版本：https://github.com/langgenius/dify
2.克隆 dify 源代码至本地：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 1.3.1 D:\dify-1.3.1
3.配置dify源码
将克隆下来的源码docker⽬录，重命名为： docker-dify-1.3.1
修改后：
在docker-dify-1.3.1⽬录下，将 .env.example ⽂件复制⼀份，重命名为 .env
复制重命名后：
4.启动dify容器
启动docker desktop
检查启动状态：
启动dify容器方法一：在线下载镜像并启动dify
在cmd下进入 docker-dify-1.3.1 目录，执⾏命令：
docker compose up -d
docker会⾃动下载dify所需的镜像，并启动dify，如下图：
下载过程：
下载完后自动启动：
启动完成后，进入docker desktop页面，会看到dify容器
以后只需要启动docker desktop即可启动dify
如果因为网络原因下载失败，可以使⽤离线的dify镜像包启动dify
启动dify容器方法二：使用离线的dify镜像包
dify-1.3.1-离线镜像包下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1oaOQ7p7Ojp466hvwSeM7og
提取码：H7s3
将dify-1.3.1-离线镜像包.zip 解压，放在任意⼀个英文目录下。在cmd下，进⼊到镜像包解压后的目录，依次执⾏命令：
docker load -i dify-api.tar
docker load -i dify-sendbox.tar
docker load -i dify-web.tar
docker load -i nginx.tar
docker load -i postgres.tar
docker load -i redis.tar
docker load -i squid.tar
docker load -i weaviate.tar
执⾏下面的命令，检查镜像是否都已经成功导⼊。
docker images
在cmd下进⼊到docker-dify-1.3.1 目录下，执⾏以下命令启动dify镜像
docker compose up -d
查看docker下面的镜像：
docker images
4.访问dify
- 如果dify安装在本地：登录地址：http://localhost/apps
- 如果dify安装在其他计算机或者本地虚拟机里：登录地址为：http://计算机ip/apps，比如我公司里由于禁用docker desktop，dify是通过wsl2里的docker engine部署的，那登录地址为：http://172.23.67.XX/apps (172.23.67.XX是wsl2的地址)
第一次访 问需要注册
5.添加大模型到Dify平台
5.1 添加ollama管理的本地大模型
启动ollama：菜单栏双击羊驼的图标
查看ollama的本地大模型：ollama list
dify右上角个人头像——>设置——>模型供应商
在列表中找到对应的大模型——>安装
插件安装完成后，回到模型供应商页面，会在待配置列表里多出来一条记录：
在待配置列表点击【添加模型】
模型名称：Ollama本地管理的模型名称，通过ollama list指令查看
基础URL：是指dify访问ollama的地址
- 如果ollama和dify安装在同一台计算机上：默认：http://host.docker.internal:11434
- 如果ollama和dify是安装在不同的计算机，或者dify是安装在虚拟机里，这个地址是指：ollama所在计算机的地址。至于端口，ollama的端口默认是11434，但是要看自己的计算机11434端口是否被占用。
比如我公司里计算机11434端口被占用，安装ollama时系统环境变量里配置了端口：
变量名：OLLAMA_HOST
变量值（端⼝）：:8000（8000前⾯有个冒号）
由于公司禁用docker desktop ，dify是安装在pc的里，pc的地址为：添加大模型时我的这个地址为：http://10.219.24.xx:8000 (10.219.24.xx是我的pc计算机ip)
添加完成后，会在模型列表中看到ollama：
5.2 添加远端大模型
5.2.1 添加硅基流动
在模型供应商里找到硅基流动
安装插件：
在待配置列表里右下角点击【添加模型】
模型名称获取方式：打开硅基流动平台——>模型广场，点击模型，复制名称
API Key获取方式：打开硅基流动平台——>API秘钥，复制Key
API Key申请方式：请查阅我的另外一篇文章：申请deepseek Api Key的三种方式
右下角保存后，回到模型供应商可以看到硅基流动
5.2.2 添加火山引擎
大模型供应商列表里找到火山引擎
安装插件：
在待配置列表右下角点击【添加模型】
模型名称：火山引擎平台——>模型广场，复制模型名称
鉴权方式：Api Key
API Key：火山引擎平台——>API Key管理，复制Key
火山引擎地域：不用管
API Endpoint Host：不用管
Endpoint ID：火山引擎平台——>在线推理，复制接入点ID
API Key和Endpoint ID申请方法请查阅我的另外一篇文章：申请deepseek Api Key的三种方式
基础模型：下拉找到你想要的模型
最后右下角点击【保存】后，在回到模型供应商可以看到火山引擎了
