Dify，作为一款开源的LLM（大型语言模型）应用开发平台，以其直观的操作界面、强大的AI工作流程、全面的模型支持、以及丰富的RAG（检索增强生成）能力，正逐步成为开发者构建AI应用的首选工具。本文将详细指导您如何通过Docker和Docker Compose快速安装并初始化Dify，帮助您从原型快速迈向生产环境。
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1. Docker和Docker Compose安装
查询Docker版本
查询Docker Compose版本
1.1. 安装Docker Compose
- 下载
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
- 改名
mv docker-compose-Linux-x86_64 docker-compose
- 修改文件权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
- 确认安装成功，查询版本信息
2. 部署Dify
2.1. 下载Dify
- 方式一：将Dify代码从github下载至服务器
git clone https://github.com/langgenius/dify.git- 如果安装了git，但是一直克隆不下来，可以检查git的配置
- 可以使用 git init 命令重新初始化仓库
git init
- 方式二：通过http的方式下载Dify的代码的zip文件后，上传至服务器解压缩。
2.2. 编排Dify
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker-compose up -d
2.3. 访问Dify
2.4. 更新Dify版本
进入 dify 源代码的 docker 目录，按顺序执行以下命令：
cd dify/docker
git pull
docker compose down
docker compose pull
docker compose up -d2.5. 自定义配置
编辑 .env 文件中的环境变量值。然后，重新启动 Dify：
docker-compose down
docker-compose up -d3. 遇到的问题
3.1. 拉取不到镜像
解决方案：
- 修改dns
vim /etc/resolv.conf
; generated by /usr/sbin/dhclient-script
nameserver 223.5.5.5
nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4
nameserver 114.114.114.114
nameserver 10.0.0.166
search localdomain- 修改镜像源
vim /etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": [
"https://hub-mirror.c.163.com",
"https://ustc-edu-cn.mirror.aliyuncs.com",
"https://ghcr.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://registry.docker-cn.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io"
],
"insecure-registries": ["192.168.200.100:5000"]
}- 重加载
systemctl daemon-reload
- 重启docker
systemctl restart docker
3.2. localhost/install 页面不停转圈圈
初次启动后localhost/install 页面不停的转圈圈，无法输入admin管理员密码。
- 查询日志：
- 问题剖析
容器本身权限不足，需要被赋予更高权限
- 解决方案
在容器启动的时候添加特权模式，赋予容器更高的权限
特权模式：赋予容器几乎与主机相同的权限
privileged: true- 修改docker-compose.yaml配置
- 重新启动 Dify
docker-compose down
docker-compose up -d3.3. 聊天报错
添加模型后，正常使用
4. 踩坑记录
4.1. 日志报错，提示缺少环境
- 查询日志，发现存在以下报错
None of PyTorch, TensorFlow >= 2.0, or Flax have been found. Models won't be available and only tokenizers, configuration and file/data utilities can be used.- 安装 TensorFlow
pip install --root-user-action=ignore tensorflow- 安装 Flax
pip install --root-user-action=ignore flax- 安装 PyTorch
- 先确认是否有NVIDIA的显卡！！
- PyTorch GPU安装需要 CUDA；CUDA安装需要NVIDIA的驱动，NVIDIA的驱动需要NVIDIA的显卡，所以如果没有NVIDIA的显卡，直接安装PyTorch CPU即可
- 安装PyTorch CPU
进入官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ ，选择配置，执行对应的命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch- 确认安装成功，查询结果
pip show torch
- 仍然报错，但是dify后台能正常使用。该报错可忽略
结语
至此，您已成功完成了Dify的安装与初始化过程。请确保检查系统配置，特别是环境变量和Docker Compose文件的设置，以避免潜在的坑。同时，关注Dify的GitHub仓库以获取最新更新和社区支持，这将帮助您更好地利用Dify构建和优化您的AI应用。
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