Dify入门指南（2）：5 分钟部署 Dify：云服务 vs 本地 Docker

无需算法团队，无需 GPU 服务器，只需一台普通电脑或云账号，5 分钟即可搭建企业级 AI 开发平台。本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案，附避坑指南与性能实测！

一、云服务部署：3 分钟极速开箱

适合人群：快速验证原型 · 中小企业轻量化使用
核心优势：零运维、免费用量额度、自动升级

操作步骤：

1. 注册登录
   👉 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub 账号注册国内用户推荐选择 亚太节点（新加坡/东京），延迟更低
2. 创建应用

**

**3. 配置模型

免费额度：新用户赠送 $1 的 GPT-3.5 调用额度

进入「模型供应商」→ 选择 OpenAI/Claude/通义千问
填入 API Key（云服务自动代理请求，无需暴露 Key 给客户端）

4.立即体验

# 通过 API 测试

curl -X POST "api.dify.ai/v1/chat-mes…" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{"inputs": {}, "query": "你好"}'

进入应用 → 点击「发布」→ 通过 Web/API 接入

💡 云服务优缺点：

二、本地 Docker 部署：5 分钟构建私有环境

适合人群：金融/医疗等强合规场景 · 需要连接内网系统
核心优势：数据 100% 私有化 · 自定义 GPU 加速

操作步骤：

1. **环境准备
   **最低配置：Linux/MacOS/Windows WSL2 · 4核 CPU · 8GB 内存 · 20GB 磁盘
   安装 Docker 及 Docker Compose

2. 一键启动

   # 下载官方 compose 文件

   curl -O raw.githubusercontent.com/langgenius/…

   # 启动服务（首次启动自动拉镜像）

   docker-compose up -d

   # 查看日志（出现 Listening at http://0.0.0.0:80 即成功）

   docker-compose logs -f

3. **访问控制台
   **浏览器打开 http://localhost（默认账号：admin@dify.ai，密码：difyai.com）
   立即修改密码！ → 进入「系统设置」重置

4. 配置本地模型（关键步骤）

   # 编辑 docker-compose.yaml，添加 Ollama 本地模型服务

   services:
   ollama:
   image:ollama/ollama
   ports:
   -"11434:11434"
   volumes:
   -ollama:/root/.ollama

   # 启动 Llama3 中文优化版

   docker exec -it dify-ollama ollama run qwen:4b-chat

   # Dify 控制台添加模型

   模型类型：OpenAI 兼容
   端点：http://ollama:11434/v1
   模型名称：qwen:4b-chat

🔧 私有化部署调优技巧

三、方案对比：按需选择最优解

实测数据：本地部署运行 Qwen-4B 模型，单条查询响应 <2s（RTX 3060 GPU）

四、避坑指南：高频问题解决方案

1. 镜像拉取失败

   # 替换国内镜像源
   sed -i 's/ghcr.io/mirror.ghcr.io/g' docker-compose.yaml
   

2. 端口冲突（本地 80 端口被占）

   # 修改 compose 文件端口映射 
   services:  dify-web:  
   ports:  - "8080:80" # 改为 8080 端口
   

3. **知识库上传失败
   **检查文件：仅支持 PDF/TXT/Markdown/Word
   内存不足：增加 Docker 内存限制 docker-compose.yml → mem_limit: 4096m

五、总结：两条路径，同一目标

• 云服务是快速验证的“轻骑兵”，适合敏捷迭代；
• 本地 Docker 是数据自主的“堡垒机”，满足合规刚需。

无论选择哪种方式，Dify 都大幅降低了 AI 应用的门槛。