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Docker 部署 Dify：轻松集成 Ollama 和 DeepSeek

news 来源：原创 2025/9/18 15:10:47

1 Ollama的安装及使用

1.1 什么是Ollama？

Ollama 是一个用于本地部署和运行大型语言模型的框架。 Ollama 的作用包括：

  1. 本地模型运行：Ollama 允许在本地机器上运行大型语言模型（如 LLaMA、DeepSeek 等），无需依赖云端服务。
  2. 隐私保护：所有数据处理都在本地进行，避免数据泄露风险。
  3. 低延迟：本地运行模型可以减少网络延迟，提高响应速度。
  4. 模型管理：Ollama 提供了简单的命令行工具，用于下载、加载和管理模型，方便在 Dify 中快速切换和实验不同模型。
  5. API 支持：Ollama 提供 API 接口，Dify 可以通过这些接口与本地模型交互，完成文本生成、问答等任务。

1.2 安装Ollama

  1. 进入官网Ollama官网链接
  2. 点击Download下载
  3. 选择适配你系统的安装包
  4. 点击install下载
  5. 在命令行输入ollama，出现相关文字即安装验证成功
    在这里插入图片描述

1.3 使用Ollama

  1. 查看已下载的模型ollama list
    在这里插入图片描述

  2. 下载以及运行模型ollama run <模型名称>

  3. 删除模型`ollama rm <模型名称>

  4. 执行模型效果图在这里插入图片描述

  5. 可以在Ollama官网中查看支持的模型以及相关下载命令
    在这里插入图片描述

2 DeepSeek的认识

前一章节已经通过Ollama安装好了deepseek模型,这里对deepseek做个简单介绍

  1. DeepSeek 是一个开源的大型语言模型（LLM），专注于中文场景的优化，旨在为中文用户提供高效、高质量的自然语言处理能力

  2. 应用场景：
    文本生成：生成高质量的中文文章、故事、新闻等内容。
    问答系统：构建智能问答机器人，回答用户提出的问题。
    机器翻译：支持中英互译以及其他语言的翻译任务。
    文本摘要：从长文本中提取关键信息，生成简洁的摘要。
    情感分析：分析文本的情感倾向，适用于评论分析、舆情监控等场景。
    代码生成：支持生成代码片段，帮助开发者提高编程效率。

  3. R1相对V3模型开放了思维链功能，并允许进行模型蒸馏

3 Docker的安装与使用

3.1 Docker的认识

  1. Docker是一种用于构建、发布及运行应用程序的开源项目，他通过容器化技术简化了应用程序的部署和管理
  2. Docker解决了产品多版本迭代之后，不同环境之间的兼容问题；Docker的出现使我们开发的软件可以“带环境安装”，即安装的时候，可以把原始环境一模一样的复制过来，在自己的机器上可以运行，在别人的机器上也可以运行

3.2 Docker的安装

  1. 开启Hyper-V：Hyper-V 是微软自家的虚拟化技术，和vmware，virtualbox一样，都是主流的虚拟机工具。Hyper-V 优势在于它 与 Windows 操作系统紧密集成，不需要额外安装第三方虚拟化软件在这里插入图片描述

  2. 进入Docker官网下载Docker desktop
    在这里插入图片描述

  3. 按照步骤安装Docker desktop

  4. 命令行输入docker -v,验证安装在这里插入图片描述

  5. 汉化Docker desktop，汉化github地址，选择对应版本，按照指示进行汉化，如何查看版本号如图所示。在这里插入图片描述

  6. 设置镜像加速地址，在设置里的Docker引擎中添加如下文本后，点击Apply&Restart
    "registry-mirrors": [ "https://uvrekl8r.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.registry.cyou", "https://docker-cf.registry.cyou", "https://dockercf.jsdelivr.fyi", "https://docker.jsdelivr.fyi", "https://dockertest.jsdelivr.fyi", "https://mirror.aliyuncs.com", "https://dockerproxy.com", "https://mirror.baidubce.com", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.nju.edu.cn", "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://mirror.iscas.ac.cn", "https://docker.rainbond.cc" ]

4 Docker部署Dify

4.1 Dify的认识

Dify 是一个开源的 LLM（大型语言模型）应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建基于大型语言模型的应用程序。它的核心功能包括：

  1. 可视化工作流设计：通过图形化界面，用户可以轻松设计和管理基于 LLM 的应用流程。
  2. 模型集成：支持集成多种大型语言模型（如 OpenAI、Hugging Face、Ollama 等），用户可以根据需求选择合适的模型。
  3. 数据处理与标注：提供数据管理工具，支持数据导入、标注和预处理。
  4. API 生成与部署：自动生成 API 接口，方便开发者将 LLM 应用集成到其他系统中。
  5. 多模型协作：支持多个模型的协同工作，例如将 DeepSeek 和 Ollama 结合使用，完成更复杂的任务。
  6. 在 Docker 中使用 Dify，可以快速搭建一个本地开发环境，方便实验和部署 LLM 应用。

4.2 安装Dify

  1. 下载Dify，Dify链接

  2. 进入docker-compose.yaml所在文件夹的终端中，运行命令：docker compose up -d在这里插入图片描述

  3. 安装成功后，在 Docker Desktop 中应该能看到以 docker 命名的文件夹，即为安装成功。
    在这里插入图片描述

4.3 配置Dify

  1. 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1/，你会看到Dify的设置页面

  2. 创建管理员账户：设置用户名、邮箱和密码

  3. 配置模型
    3.1 首先点击设置
    在这里插入图片描述3.2点击模型供应商
    在这里插入图片描述3.3
    选择Ollama，模型名称选择你安装的大语言模型，基础URL默认是http://host.docker.internal:11434/
    在这里插入图片描述

  4. 此时一切完成，可以开始创建你的第一个应用了

在这里插入图片描述

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