AI大模型本地部署 | 详细教程，私有化部署体验 Dify！

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

1、Dify 云服务版：任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能，并在沙盒计划中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。

2、Dify Premium：是一款 AWS AMI 产品，允许自定义品牌，并可作为 EC2 一键部署到你的 AWS VPC 上。前往 AWS Marketplace 进行订阅并使用，它适合以下场景：

• 在中小型企业内，需在服务器上创建一个或多应用程序，并且关心数据私有化。
• 你对 Dify Cloud 订阅计划感兴趣，但所需的用例资源超出了计划内所提供的资源。
• 你希望在组织内采用 Dify Enterprise 之前进行 POC 验证。

3、Dify 社区版：即开源版本，你可以通过以下两种方式之一部署 Dify 社区版。

• Docker Compose 部署
• 本地源码启动

1、在线体验：https://dify.ai/
2、开源地址：https://github.com/langgenius/dify
3、官方文档：https://docs.dify.ai/v/zh-hans

1、工作流：在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程。

2、全面的模型支持：与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。 完整的支持模型提供商列表可在此处找到。

3、Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。

4、RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

5、Agent 智能体: 可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。

• Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

6、LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

7、后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

在安装 Dify 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：

• CPU >= 2 Core
• RAM >= 4GB

首先，克隆 Dify 源代码至本地，然后进入 docker 目录，复制一份环境变量，采用默认端口，一键启动：

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

如果报错：

“

Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/”: EOF

请修改daemon.json文件，设置国内镜像。

"registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","http://hub-mirror.c.163.com","https://cr.console.aliyun.com/"]

• Linux：vim /etc/docker/daemon.json
• Mac：vim /Users/oscar/.docker/daemon.json

启动成功后，你会发现共有 9 个容器：

• 3 个业务服务：api、worker、web
• 6 个基础组件：weaviate、db、redis、nginx、ssrf_proxy、sandbox

内存占用共计 1790 M，所以至少确保有一台 2G 内存的机器。

因为项目中启动了一个容器 nginx 将 web 服务转发到 80 端口，所以在浏览器中，直接输入公网 IP 即可，设置一下管理员的账号密码，进入应用主界面。

在设置里找到模型供应商，这里已经支持了上百款模型，我这里主要先接入了三款有免费额度的模型。

按照提示接入大模型

Ollama 是一个本地推理框架客户端，可一键部署如 Llama 2, Mistral, Llava 等大型语言模型。 Dify 支持接入 Ollama 部署的大型语言模型推理和 embedding 能力。

1、下载 Ollama：访问 https://ollama.ai/download，下载对应系统 Ollama 客户端。

2、运行 Ollama 并与 Llava 聊天

ollama run llava   

启动成功后，ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务，可通过 http://localhost:11434 访问。

3、在 Dify 中接入 Ollama 在 设置 > 模型供应商 > Ollama 中填入：

• 模型名称：llava

• 基础 URL：http://127.0.0.1:11434，此处需填写可访问到的 Ollama 服务地址。

（1）、若 Dify 为 docker 部署，建议填写局域网 IP 地址，如：http://192.168.1.100:11434 或 docker 宿主机 IP 地址，如：http://172.17.0.1:11434。

（2）、若为本地源码部署，可填写 http://localhost:11434。

• 模型类型：对话

• 模型上下文长度：4096

• 模型的最大上下文长度，若不清楚可填写默认值 4096。

• 最大 token 上限：4096：模型返回内容的最大 token 数量，若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致。

• 是否支持 Vision：是（当模型支持图片理解（多模态）勾选此项，如 llava。）

点击 “保存” 校验无误后即可在应用中使用该模型。

Embedding 模型接入方式与 LLM 类似，只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。

回到主页，点击创建空白应用，这里的聊天助手和文本生成应用，是功能最为单一的 LLM 应用，都不支持工具和知识库的接入。

Agent 和 工作流的区别：

• Agent：智能体，基于大语言模型的推理能力，可以自主选择工具来完成任务，相对简单。
• 工作流：以工作流的形式编排 LLM 应用，提供更多的定制化能力，适合有经验的用户。
  
  通常，我们需要 Agent 和 工作流配合使用，Agent 负责对话理解，Workflow 处理具体的定制功能。