一 ，Dify 部署

1.环境准备

安装环境：Linux Ubuntu22.04

• 作用：明确操作系统环境，Ubuntu 22.04 LTS 是稳定的 Linux 发行版
• 原理：Dify 依赖 Linux 内核的容器化功能，Ubuntu 提供完善的 Docker 支持

确保docker 和docker-compose 的安装

如果没有可以参考

SecureCRT Linux docker-compose 安装教程-CSDN博客  

Linux SecureCRT 安装docker 进行LLM本地部署教程-CSDN博客

验证命令

docker --version  # 检查 Docker 版本
docker-compose --version  # 检查 Compose 版本

 硬件要求

安装要求：CPU>2 Core RAM>=4GB

• 作用：确保系统资源满足最低要求
• 原理：
  • Dify 包含多个微服务（Web/Worker/DB）
  • PostgreSQL 数据库至少需要 2GB 内存运行
  • 推荐配置：4核CPU/8GB RAM（生产环境）

2.源码获取 

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

• 作用：从 GitHub 克隆 Dify 源代码仓库

 dify/
    ├── docker/          # Docker 部署文件
    │   ├── .env.example # 环境变量模板
    │   └── docker-compose.yml # 容器编排配置
    ├── server/          # 后端代码
    └── web/             # 前端代码

 注意事项：
  - 需要预先安装 Git：`sudo apt install git -y`
  - 国内用户可使用镜像：`https://gitee.com/langgenius/dify.git

3.Docker 部署 

cd dify/docker

作用：进入 Docker 部署目录 

cp .env.example .env

• 作用：创建环境变量配置文件

# .env 文件内容示例：
  NGINX_HTTP_PORT=80        # 网页访问端口
  POSTGRES_PASSWORD=password # 数据库密码
  REDIS_PASSWORD=password   # 缓存密码

• .env 是 Docker Compose 的默认环境文件
• 所有 ${VARIABLE} 在 docker-compose.yml 中被替换

sudo docker compose up -d

 4.部署验证

docker compose ps

期望的输出

NAME                COMMAND                  STATUS          PORTS
dify-db       "docker-entrypoint.s…"   Up (healthy)   5432/tcp
dify-redis    "docker-entrypoint.s…"   Up             6379/tcp
dify-server   "/app/entrypoint.sh"     Up             3000/tcp
dify-worker   "/app/entrypoint.sh …"   Up             3000/tcp
dify-nginx    "/docker-entrypoint.…"   Up             0.0.0.0:80->80/tcp
 

• 关键指标：
  • STATUS：应为 Up
  • PORTS：nginx 容器应显示 0.0.0.0:80->80/tcp

# 查看实时日志（调试用）
docker compose logs -f

 5.访问与初始化

浏览器访问：http://localhost:80
 

        网络流程

graph LR
  A[浏览器] --> B[:80]
  B --> C[Nginx 容器]
  C --> D[前端静态文件]
  C --> E[/api请求] --> F[Server 容器]
  F --> G[数据库]
  F --> H[Redis]
 

设置管理员账号：填写邮箱、用户名、密码后，再重新登录一下

就可以使用了

二， docker 部署 LLM

安装与部署Ollama

在终端执行以下命令完成Ollama的安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 

运行Llava模型

安装完成后，通过以下命令启动Llava模型交互：

ollama run llava
 

返回就说明安装成功

>>> Send a message (/? for help)

 按 `Ctrl+D` 退出交互但保持服务运行

*实际过程**：
1. 首次运行会自动下载模型（约4-7GB）
2. 启动API服务在 `localhost:11434`
3. 进入交互式聊天界面：

配置 Ollama 网络访问

sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

编辑内容

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

应用配置

systemctl daemon-reload       # 重载systemd配置
systemctl restart ollama      # 重启服务

验证

ss -tuln | grep 11434         # 应显示 0.0.0.0:11434

 三，Dify 集成 Ollama 配置

模型名称: llava                  # 必须与运行模型名一致
基础 URL: http://<IP>:11434      # 关键配置项
模型类型: 对话                   
模型上下文长度: 4096             # LLM的"记忆"长度
最大 token 上限: 4096            # 单次生成限制
是否支持 Vision: 是              # 多模态支持

然后就可以在dify 中使用了