第 2 章：快速上手：环境部署与模型配置

本章将带你完成 Dify 的本地部署，并接入你最喜欢的模型，开启 AI 应用构建之旅。

2.1 环境准备

在开始部署之前，请确保你的机器满足以下基本要求：

• 硬件要求：
  • CPU：至少 2 核（推荐 4 核及以上）
  • 内存：至少 4 GiB（推荐 8 GiB 及以上）
• 软件依赖：
  • Docker：19.03+ 版本
  • Docker Compose：1.28+ 版本

2.2 本地部署：使用 Docker Compose（推荐）

Docker 部署是 Dify 最快、最稳定的私有化部署方案。

1. 克隆 Dify 源码：

   git clone https://github.com/langgenius/dify.git
   

2. 进入 Docker 目录：

   cd dify/docker
   

3. 配置环境变量：

   cp .env.example .env
   

   提示：对于初学者，默认配置即可。如果你需要自定义端口或数据库，请修改 .env 文件。

4. 启动 Dify：

   docker compose up -d
   

5. 验证部署：
   • 在浏览器访问：http://localhost
   • 第一次进入需要设置管理员账号。

2.3 模型配置：接入模型供应商

Dify 平台本身不提供模型推理能力，你需要接入第三方的模型供应商（如 OpenAI, Claude）或本地模型（如 Ollama）。

如何接入模型？

1. 登录 Dify 后，点击右上角的 设置 (Settings) -> 模型供应商 (Model Providers)。
2. 选择你想接入的供应商（例如 OpenAI）。
3. 填写对应的 API Key（如果需要，还可以配置自定义代理地址）。
4. 点击保存并测试连接。

接入本地模型 (Ollama)

如果你希望完全离线使用，可以接入 Ollama：

1. 安装并运行 Ollama。
2. 在 Dify 模型供应商中选择 Ollama。
3. 填写 Ollama 的服务地址（通常为 http://host.docker.internal:11434）。
4. 输入模型名称（如 llama3, qwen2）。

2.4 关键模型类型解析

在 Dify 中，你会遇到四种核心模型类型，它们各司其职：

下一章预告：我们将动手编排你的第一个对话式 AI 应用，并学习如何通过提示词让它变得更聪明。