Dify本地部署完整教程｜基于Docker的AI应用开发平台

一、什么是Dify？

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，支持通过可视化编排快速构建AI工作流。其核心优势在于：

• 多模型支持：可同时接入GPT-4/Claude/LLaMA等模型
• 生产就绪：内置用户管理、API访问控制等企业级功能
• 知识库增强：支持文档上传与向量化检索

二、核心功能特性

• 🧩 可视化编排：拖拽式构建AI工作流
• 📚 知识库增强：支持上传PDF/Word等文档构建专属知识库
• 🔌 多模型支持：同时接入OpenAI/Anthropic等商业API及本地私有模型
• 🚀 一键发布：将AI应用快速发布为API或Web应用

三、部署前提条件

✅ 必须准备：

1. 已安装Docker和Docker-Compose（参考Docker安装指南）
2. 4核CPU+8GB内存（实测最低配置）
3. 20GB可用磁盘空间（向量库需额外空间）

💡 推荐环境：

• Linux内核5.4+（Ubuntu 20.04+/CentOS 8+）
• NVIDIA驱动（如需GPU加速）

🔧 可选准备：

• 域名+SSL证书（用于生产环境）
• OpenAI API Key（若使用商业模型）
• GPU支持（如需本地运行大模型）

四、Docker部署步骤

1. 获取官方源码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git --depth=1	# --depth=1：浅克隆，仅克隆仓库的最新一次提交（即 HEAD），不包含完整的历史记录。这会显著减少下载的数据量和时间。
cd dify/docker  # 所有部署文件均在此目录

2. 初始化配置文件

cp .env.example .env          # 主配置文件
cp middleware.env.example middleware.env  # 中间件使用，根据实际需要进行修改（非必须）

3. 启动服务（开发模式）

docker-compose up -d  # 启动后会自动拉取镜像并创建网络

此时会启动以下容器：

• dify-api（后端服务，端口=80）
• postgres（数据库）
• redis（缓存）
• weaviate（向量数据库）

4. 生产环境调优

修改.env文件关键参数：

# 必改项
APP_API_HOST=yourdomain.com  # 生产域名
STORAGE_TYPE=s3              # 推荐使用对象存储

# 可选项
TZ=Asia/Shanghai            # 时区设置
LOG_LEVEL=warning           # 生产环境日志级别

五、配置初始化

1. 检查服务状态：

docker-compose ps  # 所有服务应为"running"

2. 管理员账号设置

1. 访问 http://localhost 或您的域名
2. 首次进入会跳转到初始化页面
3. 设置管理员邮箱和密码（建议使用强密码）
   
   登录以后进入主页面（表明项目已成功启动）：
   

3. 模型API配置

进入「系统设置」→「模型提供商」：

• OpenAI：填写API Key和Base URL
• 本地模型：输入模型服务地址（如LocalAI）
• 多模型切换：设置默认使用的模型

4. 存储设置

# docker-compose.yaml 片段
services:
  app:
    environment:
      - STORAGE_TYPE=local # 或s3
      - S3_ENDPOINT=minio:9000
      - S3_BUCKET_NAME=dify

六、常见问题

❌ 端口冲突处理

修改映射端口（以改为8080为例）：

docker run -p 8080:80 ...
# 或修改docker-compose.yml的ports配置

🚨 容器启动失败

检查日志定位问题：

docker logs dify --tail 100
# 常见原因：存储目录权限问题
sudo chown -R 1000:1000 /data/dify/storage

🔌 模型连接异常

• 检查网络连通性：

docker exec -it dify ping api.openai.com

• 测试API Key有效性：

curl https://api.openai.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

七、学习资源

• Dify官方文档

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