dify源码本地部署，dify k8s部署

科技前沿 • 2026-04-05 22:37 • 阅读 1

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Dify.AI 是一款简单易用且开源的 LLMOps 平台，帮助开发者更简单、更快速地创建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面，包括 Prompt、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发，或将 LLM 快速集成到现有应用中，并进行持续运营和改进。

可视化编排 Prompt：通过界面化编写 prompt 并调试，只需几分钟即可发布一个 AI 应用；
接入长文本（数据集）：全自动完成文本预处理，使用您的数据作为上下文，无需理解晦涩的概念和技术处理；
基于 API 开发：后端即服务。您可以直接访问网页应用，也可以接入 API 集成到您的应用中，无需关注复杂的后端架构和部署过程。
数据标注与改进：可视化查阅 AI 日志并对数据进行改进标注，观测 AI 的推理过程，不断提高其性能。

本文使用Ubuntu 22.04.4来进行演示，首先确保已经安装好了最新版本的docker，docker-compose。安装过程省略，网上有很多教程。

注意：docker hub拉取镜像时，会失败，超时。因为国内网络访问受到了限制，必须使用代理才行。

为了解决拉取镜像失败问题，国内有些公开的docker代理，可以拉取镜像。

直接拿来使用即可，修改文件daemon.json

vi /etc/docker/daemon.json

内容如下：

访问github地址：https://github.com/langgenius/dify.git

注意：github需要FQ才能访问

下载代码，复制环境变量，使用docker-compose启动

访问页面，地址：http://服务器ip，例如：http://192.168.32.14/

选择语言为中文

输入，邮箱，用户名，密码。点击设置

注意：这里设置就是管理员账户。

右上角点击账户，可以看到dify版本为1.1.0

右上角点击账户-->设置-->模型供应商

找到通义千问-->安装

点击设置

输入api key

系统模型设置

设置模型

刷新页面，再次进入模型供应商，就没有警告提示了

点击工作室-->创建空白应用

创建一个聊天助手

点击右上角模型，设置为qwen-max-latest。点击发布-->发布更新。最后点击运行

他会开启一个新的页面，在最下面，输入问题即可，点击发送

效果如下：

点击插件

点击探索Marketplace

这里会展示所有插件

点击对应的插件，案件即可。

如果在线安装插件，遇到了错误：Reached maximum retries (3) for URL https://marketplace.dify.ai/api/v1/plugins/download?unique_identifier=langgenius/tongyi:0.0.12@0e4f4caf2002b8fa6de179abf3e8b91b2e9999df43e18

可以多测试几次，如果多次尝试不行，并且在服务器上面测试端口telnet marketplace.dify.ai 443，结果超时。

说明服务器的公网ip被marketplace.dify.ai拉入了黑名单，无法访问了。

这个时候，就需要本地安装插件了。

进入页面：https://marketplace.dify.ai/

找到要安装的插件，比如通义千问

点击下载按钮

本地会得到文件langgenius-tongyi_0.0.12.difypkg

进入dify插件页面，点击，安装插件-->本地插件

上传本地的文件langgenius-tongyi_0.0.12.difypkg，等待几十秒，就会安装完成了。

k8s相关yaml，我以及上传到github里面了，地址：https://github.com//dify-k8s

具体操作步骤，README.md文件有详细说明，这里就不重复了

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