打开 B 站搜索"Dify 部署教程"，清一色的 Docker Compose 一键启动。看起来很简单，5 分钟跑起来，截个图发朋友圈，完事。
但三天后你会发现——这玩意儿怎么越用越卡？
从"能跑"到"能用"，中间隔着一个时代
让我们先回顾一下 AI 应用部署的演进史。
第一阶段：单机时代
一台服务器，Docker Compose 启动，所有服务挤在一起。Dify 的 Web、API、Worker、数据库、向量库、缓存……全在一个机器上打架。
这就是 90% 教程教你的方式。
第二阶段：手动拆分时代
有经验的运维开始把数据库单独部署，向量库单独部署，然后花三天时间配置网络、调试连接、处理各种证书问题。
能用了，但运维成本爆炸。
第三阶段：云原生时代
Kubernetes 出现了，但问题是——你真的要为了跑个 Dify，去学整套 K8s 吗？
问题出在哪？
单机部署 Dify + DeepSeek 的典型翻车现场：
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向量库吃内存：Weaviate 默认配置能吃掉 4G 内存，知识库一大直接 OOM
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Worker 堆积：并发一上来，任务队列堵死，用户看着转圈圈
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数据库单点：PostgreSQL 一挂，全部玩完
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扩容噩梦：想加机器？先把整套架构推翻重来
DeepSeek 的 API 调用其实很稳定，问题几乎都出在 Dify 这一侧的基础设施上。
解法：让复杂的归平台
这就是为什么我们在 Sealos 上做了一件事——把 Dify 做成了应用商店里的一个模板。
点一下，后台自动完成：
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PostgreSQL 和 Redis 独立部署为高可用数据库服务
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向量库走独立实例，资源隔离
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Worker 可以单独扩缩容
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所有组件通过内网通信，零配置
你只需要做一件事：填入 DeepSeek 的 API Key。
一个实际对比
同样跑一个 10 万字知识库 + 50 并发的场景：
| 指标 | Docker Compose 单机 | Sealos 模板部署 |
|---|---|---|
| 首次部署时间 | 5 分钟 | 3 分钟 |
| 达到 50 并发的调优时间 | 2-3 天（可能放弃） | 0 |
| 月成本（4C8G 起步） | ¥200+（还经常崩） | ¥50 起（按用量计费） |
| 知识库扩容 | 换机器重新部署 | 拖动滑块 |
技术演进的意义，就是把昨天需要专家才能搞定的事，变成今天普通人点两下就能完成。
这不是说 Docker Compose 不好——它解决了"能跑"的问题。但 2026 年了，我们该解决"能用"的问题了。
Sealos 应用商店搜索 "Dify"，三分钟跑起来的那种，真能用的那种。
