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一、说明
退休老程序员，本着无聊学习原因，当笔记记录分享，别忘了点赞收藏
Dify 是一款开源的 大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在通过低代码/无代码的交互方式，降低开发者构建生成式 AI 应用的门槛。以下是其核心特点的简要概括：
低代码与可视化开发
Dify 提供直观的可视化界面，支持通过拖拽和配置快速定义应用逻辑（如提示词设计、上下文管理、工作流编排），无需深入编写复杂代码，适合非技术人员参与开发。多模型集成与灵活性
支持集成主流 LLM（如 OpenAI、Claude、Llama3 等）及开源模型，并允许自定义模型接入。开发者可根据需求灵活切换模型，结合 RAG（检索增强生成）技术提升生成内容的准确性。企业级功能与私有化部署
支持私有化部署，确保数据安全和合规性，适合银行、大型企业等场景。提供监控、日志分析、权限控制等工具，满足生产环境需求。多样化应用场景
覆盖智能客服、内容生成（如文章、代码）、数据分析、知识库问答等场景。例如，通过 RAG 技术解析文档（PDF、PPT 等）构建知识库，增强模型回答的专业性147。开源与社区驱动
基于 Apache 2.0 协议开源，允许商业使用（需遵守 LOGO 保留等条款）。社区版支持快速部署，企业版提供高级功能（如多租户管理）。Dify 通过整合 LLMOps、后端即服务（BaaS）等理念，为开发者提供从原型设计到生产部署的全流程支持，是快速构建生成式 AI 应用的理想工具。
二、环境准备
官网文档：欢迎使用 Dify | Dify
安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求：
CPU >= 2 Core
RAM >= 4 GiB
显然如果用本地部署seekdeep是不够的，这个是连接api的要求
Linux platforms：
Docker 19.03 or later Docker Compose 1.28 or later
保证安装了docker，docker-compose 以及ollama
1、使用腾讯cloudstudi环境
我们采用的是腾讯 cloud studio在线
通过注册登录一番操作之后进入这个页面
Cloud Studio
https://ide.cloud.tencent.com/
为什么选择这个工作空间，这个没有gpu，只是内存大有64g内存，其它有gpu的没有选，为什么？说明一下，免得走弯路，不过只有cpu，估计速度会比较慢，先运行下再说
因为：
- 这个系列系统自带docker，docker-compse，二高性能工作空间没有docker，而且无法安装，可能是权限问题
- 这个系统本身安装了Ollama，已经都下载好了各版本的model，也就是说本地部署已经做完了，我们该篇文章也不是为了部署本地库，可以用现成的
- 内存够大，硬盘够大
下面我们获取工作空间，点击上图中红框部分
进入后的界面
我们选择端口
这说明ollama正常运行 ，已经安装好
2、本地ubuntu环境
如果是本地的linux环境
需要步骤
- 安装docker
- 安装docker-composer
- 安装ollama
- 下载模型 ollama pull deepseek-r1:32b
- run模型 ollama run deepseek-r1:32b
三、安装dify
Docker Compose 部署 | Dify
1、克隆 Dify 源代码至本地环境
# 假设当前最新版本为 0.15.6
git clone https://gitee.com/dify_ai/dify.git --branch 0.15.6重新建一个终端窗口，
2、启动dify
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d看到下面输出代表启动完成
一些业务服务
这时候点击端口会出现两个运行的端口80和443 ，然后点击后面的浏览器图标，443的不行，不纠结，我们直接用80的
这时候高大上的dify就运行成功了，
设置邮箱、用户名密码，然后登录就可以进入界面
四、结束
我后面会继续写心得体会，大家一起学习，有问题可以留言