模型部署与调用：ComfyUI和dify的模型调用，MoviiGen1.1或者Wan2.2等模型的fastAPI调用
Wan 2.1 视频生成模型本地部署全攻略

部署dify的docker环境，修复CentOS7的yum源

# CentOS 7 已于 2024 年 6 月结束生命周期，部分镜像站已停止维护其资源路径, 163 镜像源的 CentOS 7 基础仓库路径已失效
# 删除备份原有配置​
cd /etc/yum.repos.d/
rm -r *
# 下载新镜像源文件​
sudo curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
#  ​​修正变量兼容性​
sudo sed -i 's/\$releasever/7/g' /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo
# 彻底清理旧缓存​
sudo yum clean all
sudo rm -rf /var/cache/yum  # 强制删除残留缓存
# 重建元数据缓存​
sudo yum makecache
# 测试新源可用性​
sudo yum repolist  # 检查仓库列表是否正常加载
sudo yum update    # 测试更新命令

安装docker-compose

# 下载二进制文件
# 使用阿里云镜像（国内加速）
sudo curl -L "https://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/linux/compose/v2.27.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

# 或官方 GitHub 源（需网络通畅）
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
# 设置权限与路径​
# 赋予可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 创建软链接至标准路径
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
# 验证安装​
docker-compose --version
# 成功输出：Docker Compose version v2.27.1

部署：https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker-compose up -d

http://your_server_ip

#手工拉取镜像
docker pull langgenius/dify-api:latest
docker pull langgenius/dify-web:latest
docker pull postgres:15-alpine
docker pull redis:6-alpine
docker pull langgenius/dify-sandbox:0.2.10
docker pull langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.1-local
docker pull ubuntu/squid:latest
docker pull certbot/certbot
docker pull nginx:latest
docker pull semitechnologies/weaviate:1.19.0
docker pull langgenius/qdrant:v1.7.3
docker pull pgvector/pgvector:pg16
docker pull tensorchord/pgvecto-rs:pg16-v0.3.0
docker pull ghcr.io/chroma-core/chroma:0.5.20
docker pull quay.io/oceanbase/oceanbase-ce:4.3.3.0-100000142024101215
docker pull container-registry.oracle.com/database/free:latest
docker pull quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
docker pull minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
docker pull milvusdb/milvus:v2.5.0-beta
docker pull opensearchproject/opensearch:latest
docker pull opensearchproject/opensearch-dashboards:latest
docker pull myscale/myscaledb:1.6.4
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.14.3
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.14.3
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kenwood-ai/unstructured-api:latest
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kenwood-ai/unstructured-api:latest downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured-api:latest
docker tag langgenius/dify-api:latest langgenius/dify-api:1.0.0
docker tag langgenius/dify-web:latest langgenius/dify-web:1.0.0

dify部署到6001端口号

在 .env文件中修改以下变量
# Docker 容器内部 Nginx 监听端口（默认 80）
NGINX_PORT=6001

# 宿主机对外暴露的 HTTP 端口（必须与 NGINX_PORT 一致）
EXPOSE_NGINX_PORT=6001

# 如需 HTTPS，同步修改 SSL 端口（可选）
NGINX_SSL_PORT=6443
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=6443

# 在 .env中补充以下配置，确保 API 服务识别新端口
# 服务 API 基础 URL（替换 IP 为服务器实际地址）
SERVICE_API_URL=http://<服务器IP>:6001
APP_API_URL=http://<服务器IP>:6001
APP_WEB_URL=http://<服务器IP>:6001

重启服务生效​

docker compose down
docker compose up -d

/etc/docker/daemon.json

{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker-0.unsee.tech",
        "https://docker-cf.registry.cyou",
        "https://docker.1panel.live",
        "https://mirror.azure.cn",
        "https://docker.hpcloud.cloud",
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"
    ],
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "args": [],
            "path": "nvidia-container-runtime"
        }
    },
    "data-root": "/var/docker_new/"
}

自定义dify docker的端口号
打开.env文件

NGINX_PORT=6210
NGINX_SSL_PORT=6243
# 宿主机暴露端口
EXPOSE_NGINX_PORT=6210
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=6243
# 启用了HTTPS，可能还需要修改NGINX_SSL_PORT和EXPOSE_NGINX_SSL_PORT
# 应用发布页面的API基础URL
SERVICE_API_URL=http://172.31.187.203:6210
APP_API_URL=http://172.31.187.203:6210
APP_WEB_URL=http://172.31.187.203:6210

重启服务

docker compose down  # 停止并移除旧容器
docker compose up -d  # 重新构建并启动

零基础上手大模型（三）——dify配置本地Ollama模型
.env添加的内容

# 启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
# 指定 Ollama 的 API 地址（根据部署环境调整 IP）
OLLAMA_API_BASE_URL=http://192.168.5.7:11434

需要重启服务

docker compose down  # 停止服务
docker compose up -d  # 重新启动

dify的web页面上：
点击右上角头像，选择"设置"->模型供应商->安装模型供应商里面安装ollama插件，添加ollama模型，并保存