目录
windows dify:
下载 dify代码：
https://github.com/langgenius/dify
copy .env.example .env
docker compose up -d
ollma 配置
ollma下载地址：
qwen3 模型下载
ollama pull qwen3:8b
这个自动下载，下载后自动运行。
ollama run qwen3:0.6b
ollama run qwen3:8b
配置环境变量：修改监听后很慢
OLLAMA_HOST
0.0.0.0:11434
OLLAMA_MODELS
C:\Users\Administrator\.ollama\models
变快的方法：
OLLAMA_HOST：127.0.0.1:11434
测试命令：
curl http://192.168.1.8:11434/api/tags
ollama list 模型配置url：
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1925558582130217565
http://host.docker.internal:11434
模型名称： qwen3:8b
在模型名称中填写上一步下载的模型，如果不知道模型名称可以打开cmd，输入ollama list查看已经安装的模型。基础URL代表的是Ollama 服务地址，Ollama是默认暴露11434端口进行API调用，如果Dify是通过Docker部署的话，在基础URL中填入http://host.docker.internal:11434即可，如果是其他方式部署的Dify，可以参考帮助文档：https://docs.dify.ai/zh-hans/development/models-integration/ollama。剩余参数保持默认即可。最后点击保存
如果保存按钮变成灰色并且迟迟没有保存成功，可以参考一下步骤重新启动Dify的Docker服务以及重新启动大模型。
进入到Dify的工程文件，找到docker文件夹里的.env文件，用记事本打开，并在最后添加以下内容：
#启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
#指定ollama的API地址
OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434
搭建工作流
