1)在Dify的主界面http://localhost/apps,点击右上角用户名下的【设置】 2)在设置页面--Ollama--添加模型,如下: 3)填写deepseek 模型信息相关信息后保存,如下: 4)模型添加完成以后,刷新页面,进行系统模型设置。步骤:输入“http://localhost/install”进入Dify主页,用户名--设置--模型供应商,点击右侧【系统模型...
Dify 的架构也很清晰,分为模型层、数据处理层、应用层和管理层,能满足各种需求。 2. DeepSeek:国产大模型的骄傲 DeepSeek 的 AI 大模型是国产之光,千亿参数规模下,API 调用成本低至 0.5 元/百万 tokens,中文基准测试得分高达 91.5%,推理效率还比传统架构提升了 5 倍。有了它,企业能轻松搭建本地知识库,...
deepseek-r1:14b 基础 Urlhttp://host.docker.internal:11434API-Key 最大token数 8192 RAGFlow集成Xinference 重排序模型 我在Xinference 运行了一个排序模型 ip填写本机地址 Dify集成Ollama模型 Dify集成Xinference 排序模型 Dify集成Xinference 向量模型 Dify集成RAGFlow 获取RAGFlow知识库id Dify添加外部知识...
3)选择合适的参数后,复制具体的命令(ollama run deepseek-r1:7b),在终端黏贴惊醒安装 4)安装完成后,就可以在本地使用deepseek-R1了 二、本地部署DIfy 什么是dify:生成式AI应用创新引擎。开源的LLM应用开发平台,提供从Agent构建到AI workflow编排、RAG检索、模型管理等能力,轻松构建和运营生成式AI原生应用。比La...
二、ollama部署deepseek 第一步:打开终端 第二步:ollama拉取模型(根据自己的情况选择模型) ollama pull deepseek-r1:7b 第三步:ollama运行模型 ollama run deepseek-r1:7b 三、本地部署dify 第一步:选择合适版本(我是找最新版本dify1.1.2)
通过Dify 的 RAG 管道功能,企业可以快速搭建本地知识库。 以下是简单的操作步骤: a. 上传文档 在Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块,上传需要处理的文档(支持 PDF、Word、Excel 等格式)。 b. 配置 RAG 管道 进入“RAG 管道”页面,选择合适的模型(如 Deepseek 或 Ollama),并配置相关参数。 c. 启动检索服务...
通过Dify 的 RAG 管道功能,企业可以快速搭建本地知识库。 以下是简单的操作步骤: a. 上传文档 在Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块,上传需要处理的文档(支持 PDF、Word、Excel 等格式)。 b. 配置 RAG 管道 进入“RAG 管道”页面,选择合适的模型(如 Deepseek 或 Ollama),并配置相关参数。
DeepSeek 模型安装 Ollama 安装成功后则访问 Ollama 的官网查找我们要安装的模型 1、访问 Ollama 官网 ( https://ollama.com/library/deepseek-r1:7b ) 2、选择适合当前机器配置的模型参数,然后拷贝对应的执行命令即可 命令行终端直接执行对应的命令
最近在本地尝试部署 deepseek-r1 模型,结合 Ollama 和 Dify,记录一下整个过程。这套组合应该支持 Windows、Linux、Mac 三种系统,这里以 Windows 为例。 笔者环境 硬件:GPU 3060 12G 版本,内存 32G 软件:Windows 11 ollama 准备 安装ollama 进入 https://ollama.com/download/windows 页面下载安装即可 ...
Dify DeepSeek - 平台功能:Dify是开源的LLM应用开发平台,有AI工作流、RAG管道、模型管理、可观测性等功能,可帮助企业快速搭建本地知识库。 - 适用场景:适合开发AI应用,如翻译、SEO、内容生成和聊天机器人开发等,尤其适合需要定制化开发和私有化部署的用户及企业。