离线部署dify平台
前言: 在最近得一个项目需要用到dify去实现一个工作流加agent项目,先是在本地搭建及开发,后续是要到客户现场(客户是提供一台windows电脑)离线部署整个dify
部署前准备工作
1.查看windosw电脑有没有开启cpu虚拟化,就是wsl(类似在windows开启了linux轻量虚拟环境,本质还是在linux环境部署,只是前期准备工作不一致)
任务管理器可以查看到是否开启

如果没用开启或显示已禁止则需要去开启
通过「控制面板」查看和开启
按下 Win + R,输入 control 回车, 打开控制面板
依次进入:
程序 → 启用或关闭 Windows 功能
在弹出的列表里,找到并勾选这两项:
✅ 适用于 Linux 的 Windows 子系统
✅ 虚拟机平台
点击「确定」,系统会应用更改,然后重启电脑,功能就生效了。
重启后,WSL 功能就已经开启
如果还是不行得进入bios启动时进入去修改这个虚拟化开启了
2.检查电脑有没有安装python脚本
因为我这边已经安装过了就不演示了
dify离线部署
1.安装Docker Desktop(在windows模拟linux环境部署dify)
记得给dify,Docker Desktop设置部署目录
下载地址
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
安装时勾选 Use WSL 2 instead of Hyper-V
安装完成后启动 Docker,右下角出现鲸鱼图标即成功
检查是否启动好
打开 CMD 或 PowerShell
docker -v
docker compose version

不用创建账户啥得,直接skip跳过进去就行
然后需要将docker desktop工具得数据存放地址修改下,不然后面所有得镜像资源都存c盘了,我是存在D:\softwarenew\dify\wsl-data目录下,
会出来DockerDesktopWSL目录,下面有main和disk目录,说明数据迁移成功了

2.启动dify
是按照git拉dify源代码或是去网址下载都行
git下载地址 git clone https://github.com/langgenius/dify.git . . 代表把文件直接下载到当前的 dify 文件夹里
然后进入dify得docker目录,用PowerShell进入

切换目录 cd docker 复制配置文件 cp .env.example .env 启动所有服务(后台运行,如果没用镜像会去自动拉取镜像,限有网环境) docker compose up -d
第一次执行会自动下载所有依赖镜像(比如数据库、Redis、Dify 主程序等),需要几分钟,耐心等它跑完
但是我需要提前修改配置文件,例如默认端口是80我要改成3001, 离线安装插件会报需要数字证书验证(之前踩过坑,索性一次性改为,省得改配置又重启啥的)
编辑.env文件
外部端口 EXPOSE_NGINX_PORT=80 插件安全校验 FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=true

导入dify的离线镜像
之前我是有网的时候拉取过所有镜像打包下载了,现在需要导入进来
打包dify所有镜像命令 docker save -o dify-all-images.tar busybox:latest langgenius/dify-api:1.14.2 langgenius/dify-plugin-daemon:0.6.1-local langgenius/dify-sandbox:0.2.15 langgenius/dify-web:1.14.2 nginx:latest postgres:15-alpine redis:6-alpine semitechnologies/weaviate:1.27.0 ubuntu/squid:latest 导入镜像包(可修改成自己需要导入的镜像) docker load -i dify-all-images.tar

总共是导入了10个离线镜像,dify是1.14.2版本的
然后就可以离线启动命令 docker compose up -d(因为已经有了镜像资源就直接用不会去拉取了)

可以看到服务都正常启动了,可以直接访问dify平台了
第一次进入会提示需要注册用户信息
登录dify地址 http://127.0.0.1:3001/
3.离线插件安装
然后进入模型供应商这块,只有配置了模型供应商插件,才能连接各种千问模型,向量模型等(如果有网直接搜索或去dify市场检索对应插件)

我是提前准备好了两个离线插件, vllm(大模型LLM)和openai_api_compatible(适配多种LLM,向量模型,重排序模型)


然后就可以在模型供应商那边去配置千问模型,向量模型等(都是基于api连接的)

浙公网安备 33010602011771号