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Dify 入门系列(2)| 5 分钟部署 Dify:云服务 vs 本地 Docker

  • 2025-08-11
    黑龙江
  • 本文字数:1334 字

    阅读完需:约 4 分钟

无需算法团队,无需 GPU 服务器,只需一台普通电脑或云账号,5 分钟即可搭建企业级 AI 开发平台。本文手把手对比 云服务直装本地 Docker 部署 两种方案,附避坑指南与性能实测!


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一、云服务部署:3 分钟极速开箱

适合人群:快速验证原型 · 中小企业轻量化使用


核心优势:零运维、免费用量额度、自动升级

操作步骤:

1.注册登录

  1. 👉 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub 账号注册

  2. 国内用户推荐选择 亚太节点(新加坡/东京),延迟更低

2.创建应用



  1. 配置模型

  2. 进入「模型供应商」→ 选择 OpenAI/Claude/通义千问

  3. 填入 API Key(云服务自动代理请求,无需暴露 Key 给客户端

  4. 免费额度:新用户赠送 $1 的 GPT-3.5 调用额度

4.立即体验

  1. 进入应用 → 点击「发布」→ 通过 Web/API 接入


   # 通过 API 测试     curl -X POST "https://api.dify.ai/v1/chat-messages" \          -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \          -d '{"inputs": {}, "query": "你好"}'  
复制代码

💡 云服务优缺点:



二、本地 Docker 部署:5 分钟构建私有环境

适合人群:金融/医疗等强合规场景 · 需要连接内网系统


核心优势:数据 100% 私有化 · 自定义 GPU 加速

操作步骤:

  1. 环境准备

  2. 最低配置:Linux/MacOS/Windows WSL2 · 4 核 CPU · 8GB 内存 · 20GB 磁盘

  3. 安装 DockerDocker Compose

  4. 一键启动


   # 下载官方 compose 文件     curl -O https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yaml  
# 启动服务(首次启动自动拉镜像) docker-compose up -d
# 查看日志(出现 Listening at http://0.0.0.0:80 即成功) docker-compose logs -f
复制代码


  1. 访问控制台

  2. 浏览器打开 http://localhost(默认账号:admin@dify.ai,密码:difyai.com

  3. 立即修改密码! → 进入「系统设置」重置

  4. 配置本地模型(关键步骤)


   # 编辑 docker-compose.yaml,添加 Ollama 本地模型服务     services:       ollama:         image: ollama/ollama         ports:           - "11434:11434"         volumes:           - ollama:/root/.ollama  
复制代码


   # 启动 Llama3 中文优化版     docker exec -it dify-ollama ollama run qwen:4b-chat  
# Dify 控制台添加模型 模型类型:OpenAI 兼容 端点:http://ollama:11434/v1 模型名称:qwen:4b-chat
复制代码

🔧 私有化部署调优技巧



三、方案对比:按需选择最优解



实测数据:本地部署运行 Qwen-4B 模型,单条查询响应 <2s(RTX 3060 GPU)


四、避坑指南:高频问题解决方案

  1. 镜像拉取失败


   # 替换国内镜像源     sed -i 's/ghcr.io/mirror.ghcr.io/g' docker-compose.yaml  
复制代码


  1. 端口冲突(本地 80 端口被占)


   # 修改 compose 文件端口映射     services:       dify-web:         ports:           - "8080:80"  # 改为 8080 端口  
复制代码


  1. 知识库上传失败

  2. 检查文件:仅支持 PDF/TXT/Markdown/Word

  3. 内存不足:增加 Docker 内存限制 docker-compose.yml → mem_limit: 4096m


五、总结:两条路径,同一目标

  • 云服务是快速验证的“轻骑兵”,适合敏捷迭代;

  • 本地 Docker 是数据自主的“堡垒机”,满足合规刚需。


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