Dify - (一)、本地部署Dify+聊天助手/Agent
Dify 是一个用于构建 AI 工作流的开源平台。通过在可视化画布上编排 AI 模型、连接数据源、定义处理流程,直接将你的领域知识转化为可运行的软件。
相关链接:
1、【Dify官方网站】 https://docs.dify.ai/
2、【Dify中文文档】https://docs.dify.ai/zh/use-dify/getting-started/introduction
3、【使用 Docker Compose 部署 Dify】 https://docs.dify.ai/zh/self-host/quick-start/docker-compose
目录
一、本地部署Dify
1、硬件要求
2、软件准备
3、部署并启动Dify
1)、克隆 Dify
2)、启动Dify
3)、访问Dify
4)、停止Dify
二、聊天助手/Agent
1、修改环境变量配置
2、安装插件【通义】大模型
3、搭建聊天助手/Agent
一、本地部署Dify
采用官方自托管模式,用Docker部署Dify
1、硬件要求
| 序号 | 项目 | 要求 |
|---|---|---|
| 1 | CPU | >= 2 Core |
| 2 | RAM | >= 4 GiB |
2、软件准备
| 操作系统 | 所需软件 | 说明 |
|---|---|---|
| macOS 10.14 或更高版本 | Docker Desktop | 将 Docker 虚拟机配置为至少 2 个虚拟 CPU 和 8 GiB 内存。 安装说明请参阅 Mac 版 Docker Desktop 安装指南。 |
| Linux 平台 | Docker 19.03+ Docker Compose 1.28+ | 安装说明请参阅 Docker 引擎安装指南 和 Docker Compose 安装指南。 |
| 启用了 WSL 2 的 Windows | Docker Desktop | 建议将源代码和绑定到 Linux 容器的数据存储在 Linux 文件系统中,而不是 Windows 文件系统中。 安装说明请参阅 Windows 版 Docker Desktop 安装指南。 |
3、部署并启动Dify
1)、克隆 Dify
由于国内不能从github下载,我从gitee找了个镜像库,截止文章发表时最新版本为1.13.3,所以就下载一了1.13.3,建议大家优先参照官方文档进行安装
git clone -b 1.13.3 https://gitee.com/dify_ai/dify.git2)、启动Dify
(1)复制创建.env环境变量文件
# 1、导航到 Dify 源代码中的 docker 目录: cd dify/docker/ # 2、复制示例环境配置文件 cp .env.example .env(2)配置国内镜像源服务
由于需要去镜外Docker仓库网站拉取镜像,大概率会失败(已踩坑),我花了7元在
轩辕镜像 网站注册了个会员,获取专属域名后配置到Docker配置文件中,Linux的同学修改/etc/docker/daemon.json,由于我是Windows系统,下面是我的配置过程:
1、注册【轩辕镜像】网站会员,获取专属域名:***.xuanyuan.run
2、在Docker Desktop中修改配置
打开 设置->Docker Engine,在右侧的json配置中添加下面的配置,下面***表示上步【轩辕镜像】网站注册申请的专属域名
"insecure-registries": [ "***.xuanyuan.run" ], "registry-mirrors": [ "https://***.xuanyuan.run" ]3、修改docker-compose.yaml配置
将docker-compose.yaml中配置中image: langgenius/******改为image: ***.xuanyuan.run/langgenius/******
image: langgenius/dify-api:1.13.3
image: langgenius/dify-web:1.13.3
image: langgenius/dify-sandbox:0.2.14
image: langgenius/dify-plugin-daemon:0.5.3-local
image: langgenius/qdrant:v1.8.3
(3)拉取Docker镜像并启动
# 查询本地环境docker compose的版本 docker compose version # 我本地环境是V2的版本,所以执行下面命令启动 docker compose up -d执行完命令后需要耐心等待一段时间...如果中途超时中断了,就重复执行docker copose up -d,如果尝试多次仍失败就说明受限国内限制,需要按(2)配置国内镜像源服务中的配置采用国内加速镜像服务才可以。
如果出现如上图所示结果就部署成功了。
3)、访问Dify
(1)打开管理员初始化页面以设置管理员账户
# 本地环境 http://localhost/install # 服务器环境 http://your_server_ip/install(2)完成管理员账户设置后,在以下地址登录 Dify
# 本地环境 http://localhost # 服务器环境 http://your_server_ip4)、停止Dify
docker compose down二、聊天助手/Agent
1、修改环境变量配置
1)、修改dify\docker\.env配置文件中的配置项,其中DNS配置项是需要添加的。
# 1. (关键) 更换 PIP 镜像源为国内清华大学源,这是解决下载慢最有效的办法 DNS=8.8.8.8,114.114.114.114 PIP_MIRROR_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 2. 大幅增加插件环境初始化超时时间(单位:秒),从默认的120增加到360或更高 PLUGIN_PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=360 # 3. (可选) 如果担心其他步骤也超时,可以一并增加插件最大执行超时时间 PLUGIN_MAX_EXECUTION_TIMEOUT=18002)、执行重启Dify服务执令
# 1. 进入dify\docker目录 cd dify\docker # 2. 停Dify服务 docker compose down # 3. 启动Dify服务 docker compose up -d2、安装插件【通义】大模型
1)、从插件市场安装【通义】大模型插件
2)、配置【通义】大模型插件
点击用户头像->设置->供应商模型,配置通义API Key
从【阿里云百练】添加一个给Dify使用的API Key
将上一步获取到的API Key配置到下面输入框即完成了大模型的配置
3、搭建聊天助手/Agent
1)、创建聊天助手应用
2)、配置chatflow中大模型
开启【思考】模式
3)、验证测试
至此Dify本地部署和搭建第一个聊天助手Agent全部完成
