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【教程】如何在电脑上安装dify

下面是“在电脑上安装 Dify”的常见两种方式的详细说明:最推荐的本地安装方式是用 Docker Desktop 一键起服务;如果你没有 Docker 环境,再考虑源码/手动部署(更复杂)。以下先给出 Docker 方式的步骤。


方式一(推荐):用 Docker Desktop 在本机安装/运行 Dify

0)准备条件

  • 一台电脑(Windows / macOS / Linux 都可)
  • 安装好:
    • Docker Desktop(Windows/macOS)
    • Linux 上一般用 Docker Engine + Docker Compose
  • 建议内存 ≥ 8GB(更舒服 16GB)

Windows / macOS:Docker Desktop 安装要点

Windows

  1. 安装 Docker Desktop
  2. 若提示需要 WSL2:
    • 在 Microsoft Store 安装Ubuntu(或其他发行版)
    • Docker Desktop 设置里启用Use WSL 2 based engine
  3. 确认 PowerShell 里可用:
    docker--versiondockercompose version

macOS

  1. 安装 Docker Desktop
  2. 终端确认:
    docker--versiondockercompose version

1)获取 Dify 的 Docker Compose 部署文件

在你电脑上找个目录(如D:\dify~/dify),打开终端执行:

gitclone https://github.com/langgenius/dify.gitcddify/docker

如果你没装 Git,也可以去 GitHub 下载 zip 解压后进入dify/docker目录。


2)配置环境变量(最关键)

dify/docker目录下通常会有示例环境文件。做法一般是复制一份:

  • 可能的文件名类似:
    • .env.example.env
    • 或者docker-compose.yaml旁边配套的示例 env

你可以这样做(以.env.example为例):

cp.env.example .env

然后用文本编辑器打开.env,至少检查这些项(不同版本字段名略有差异,但大同小异):

  • 端口(是否占用)
  • 初始管理员/密钥
  • 访问域名(本机一般就是http://localhost

如果你不确定怎么改,先保持默认通常也能跑起来。


3)启动 Dify

dify/docker目录执行:

dockercompose up-d

等待首次拉取镜像并启动服务(首次可能几分钟)。


4)打开 Dify

通常在浏览器访问(以实际配置为准):

  • http://localhost
  • http://localhost:xxxx

如果你不确定端口,执行:

dockercomposeps

看哪些端口映射到宿主机。


5)配置模型供应商(必须)

Dify 本体启动后,还需要在 Dify 的控制台里配置模型,例如:

  • OpenAI / Azure OpenAI
  • Gemini
  • Anthropic
  • 本地模型(如 Ollama / vLLM 等,取决于你怎么接)

进入 Dify 后一般在Settings / Model Provider(或类似菜单)里填 API Key 和 Base URL。


常见问题排查(很实用)

A. 端口被占用

报错类似 “port is already allocated”。解决:

  • .envdocker-compose.yml里的端口映射
  • 或关闭占用该端口的软件(如 Nginx、Apache、旧容器)

B. 拉镜像很慢/失败

  • 确认网络可访问 Docker Hub / GitHub
  • 可配置 Docker 镜像加速(国内网络尤其需要)

C. 数据怎么保留?

默认 Compose 会把数据库/向量库等挂到 volume。你不要随便docker compose down -v,否则会删数据卷。

D. 如何停止/重启?

dockercompose stopdockercompose start# 或重启dockercompose restart

方式二:源码/手动安装(不太推荐新手)

需要你本机具备并配置好:

  • Node.js(前端/控制台构建)
  • Python(后端)
  • 数据库(PostgreSQL)
  • Redis
  • 向量数据库(取决于 Dify 版本/配置)
    优点是可深度定制;缺点是坑多、依赖多。

http://www.hn-smt.com/news/207409/

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