要在本地部署 Dify,結合 Ollama 大型語言模型,搭建專屬的 AI 知識庫並實現遠程訪問,您可以按照以下步驟進行:
1. 部署 Dify 應用開發平台
Dify 是一款開源的大型語言模型(LLM)應用開發平台,提供直觀的界面,結合 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理等功能,支持快速從原型開發到生產。
- 環境要求:
- 操作系統:Linux(如 Ubuntu 22.04)
- Docker:版本 19.03 或更高
- Docker Compose:版本 1.25.1 或更高
- 安裝步驟:
- 克隆 Dify 源碼:
bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git
- 進入 Docker 目錄:
bash cd dify/docker
- 複製環境配置文件:
bash cp .env.example .env
- 啟動 Docker 容器:
bash sudo docker-compose up -d
- 檢查容器狀態:
bash docker-compose ps
- 在瀏覽器中訪問
http://localhost
或本機 IP 地址,設置管理員賬號,進入 Dify 主界面。
啟動Docker:
winx@DESKTOP-PGTOIRT:/dify/docker$ sudo service docker start
2. 部署 Ollama 本地模型
Ollama 是一個本地推理框架,允許開發者在本地部署和運行大型語言模型,如 Llama 2、Mistral 等。
- 安裝步驟:
- 下載並安裝 Ollama:
bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- 運行模型(以 Llava 為例):
bash ollama run llava
成功啟動後,Ollama 在本地 11434 端口啟動 API 服務,可通過http://localhost:11434
訪問。
3. 在 Dify 中接入 Ollama 模型
- 配置步驟:
- 在 Dify 主界面,點擊右上角用戶名,選擇「設置」>「模型供應商」>「Ollama」。
- 填寫以下信息:
- 模型名稱:
llava
- 基礎 URL:
http://<本機IP地址>:11434
(若 Dify 為 Docker 部署,建議填寫局域網 IP 地址,如http://192.168.1.100:11434
) - 模型類型:
對話
- 模型上下文長度:
4096
- 最大 token 上限:
4096
- 是否支持 Vision:
是
(當模型支持圖片理解時勾選,如 llava)
- 模型名稱:
- 點擊「保存」,校驗無誤後即可在應用中使用該模型。
4. 實現遠程訪問
為了在外部網絡中訪問本地部署的 Dify,您可以使用內網穿透工具,如 cpolar,將本地服務映射到公網。
- 安裝 cpolar:
curl -fsSL https://get.cpolar.sh | sudo sh
- 配置步驟:
- 啟動 cpolar 服務:
bash sudo systemctl start cpolar
- 訪問 cpolar 管理界面:在瀏覽器中輸入
http://localhost:9200
,使用 cpolar 賬號登錄。 - 創建隧道:
- 隧道名稱:自定義,如
dify
- 協議:
http
- 本地地址:
80
(Dify 的服務端口) - 域名類型:
隨機域名
- 地區:
China
- 隧道名稱:自定義,如
- 創建成功後,在「在線隧道列表」中查看生成的公網地址,使用該地址即可在外部網絡中訪問本地部署的 Dify。
通過上述步驟,您即可在本地部署 Dify,結合 Ollama 大型語言模型,搭建專屬的 AI 知識庫,並實現遠程訪問。
如需更詳細的操作指南,您可以參考以下視頻教程: