下载 Ollama 访问 Ollama 下载页，下载对应系统 Ollama 客户端。或者参考文章【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek_m1 max可以跑deepseek吗-CSDN博客
dify
开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。
前提条件是，本地安装好了docker
1. github 源码下载：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
2. 配置dify
执行
cd /dify/docker
cp .env.example .env
3.启动
docker compose up -d
自行注册登录即可；
访问
在你的浏览里里输入http://localhost，就能看到这样的界面；
第一次登录，设置一下管理员账号。完成设置后，浏览器会自动跳转到登录页面，输入用户名和密码就能进入Dify 工作台。
配置本地模型
可以将自己本地的模型配置到dify中使用，也可以配置其他在线大模型，需要申请秘钥进行配置；
这里记录一下，我将我前两篇文章搭建的本地deepseek-r1:14b 模型配置的过程；
点击右上角用户名 》 设置 》 模型供应商
往下翻，找到ollama
模型名称： 可以执行 ollma list 查看
基础 URL：
http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434若 Dify 为 Docker 部署，建议填写局域网 IP 地址，例如：
http://192.168.1.100:11434或 Docker 容器的内部 IP 地址，例如：http://host.docker.internal:11434。若为本地源码部署，可填写
http://localhost:11434。
在 Mac 上设置环境变量
如果 Ollama 作为 macOS 应用程序运行，则应使用以下命令设置环境变量 launchctl：
通过调用
Copylaunchctl setenv设置环境变量：launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"重启 Ollama 应用程序。
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。