Dify 是一款开源的 大语言模型（LLM）应用开发平台，主要用于简化生成式 AI 应用的开发、部署和管理。它支持企业级应用场景，提供文本生成、数据处理、模型编排等功能，并支持插件扩展和私有化部署。
以下是我基于 Docker 环境整理的的详细部署步骤，供您参考，实现快速搭建一套属于自己私有的AI开发工具平台。
一、Dify 的核心功能
应用开发：通过可视化界面编排 AI 模型，构建文本生成、问答系统等应用。
私有化部署：支持本地或云服务器部署，保障数据安全。
插件生态：可集成第三方工具（如数据库、API）扩展功能。
企业级特性：提供用户权限管理、日志监控、多模型支持等。
二、Docker 部署步骤
1. 环境准备
系统要求：CentOS 7.9 / Windows / macOS（需 Docker Desktop）。
安装依赖：
Docker：参考 官方安装指南。
Docker Compose：需 V2 以上版本，通过 docker compose version 验证。
2. 克隆 Dify 代码
git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/docker # 进入 Docker 配置目录
3. 启动服务
默认配置启动：
cp .env.example .env
docker compose up -d # 使用 V2 版本命令
自定义配置（可选）：
修改 docker-compose.yaml：调整端口（如 Nginx 的 80 端口）、数据库连接参数等。
复制环境变量文件：cp .env.example .env，按需修改邮件、Sentry 等配置。
4. 访问与初始化
访问地址：浏览器打开 [http://localhost/install] 或服务器 IP。
初始化设置：
创建管理员账户（邮箱、密码需牢记）。
配置大模型 API 密钥（如 OpenAI、本地部署的 Llama 等）。
5. 常见的问题
端口冲突：若发现某端口 被占用，可以修改 docker-compose.yaml 中 ports 映射，但保持容器内部端口不变。
升级报错：如果升级至 0.8 及以上版本时，需确保 .env 文件存在并配置完整。
性能优化：为 Docker 分配足够内存（建议 8GB+），并配置镜像加速器，否则容易下载失败。
三、扩展配置
远程访问：通过 Nginx 反向代理或内网穿透工具暴露服务到公网。
数据备份：定期备份 dify/docker/volumes 目录下的数据库和存储文件。
插件开发：参考 Dify 文档扩展自定义插件。
通过上述步骤，您觉得是不是可以在 10 分钟内完成 Dify 的本地部署？让您快速进入 AI 应用开发。如需进一步了解细节功能的使用，可参考官方文档或社区资源。最后，点个关注再走吧 ~
https://docs.dify.ai/zh-hans
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好了，本期内容就是这么多，希望能够帮助到您，感谢您能读到最后，如果觉得内容不错，请您点赞转发给予鼓励，咱们下期再见。