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...
找到Ollama,点击添加模型: 由于WSL要能想办法看到 宿主机的Ollama服务,这个时候就需要一个特殊的主机名: host.docker.internal,dify可以通过这个主机名找到Windows上的Ollama服务(当然你也需要在Windows上启动这个服务) 点击保存。 4、配置Dify应用 点击创建空白应用: 选择ChatFlow: 输入名称,换个图标,点击创建: 预...
4. 将 DeepSeek 接入至 Dify 点击Dify 平台右上角头像 → 设置 → 模型供应商,选择 Ollama,轻点“添加模型”。 最大上下文和最大 token 上限我在https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models#935bd5ba5cg5d查到的数据,不知道填的是不是对!也不知道填了有没有用! An error occurr...
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...
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)
2025年最牛Dify+DeepSeek本地化落地全套教程,6小时吃透Ollama本地部署+企业级工作流Agent+搭建RAG项目实战!共计21条视频,包括:从最近爆火的Manus看工作流的发展方向、从热门的工作流解决方案Dify和Coze怎么抉择、Dify快速部署等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
1.Deepseek本地部署指南帮助用户实现安全高效的知识管理,包括Ollama模型部署和交互式UI。 2.Ollama作为本地运行大模型的利器,支持跨平台安装,如macOS、Windows和Linux。 3.通过安装Chatbox配置本地模型,用户可以开启问答模式,进行模型对话。 4.此外,Deepseek还支持Dify知识库搭建,用户可以创建应用并上传知识。
6.1、设置ollama deepseek r1模型接口 在dify设置中,设置模型图提供商,选择ollama。 然后根据硬件条件选择部署模型,本文使用个人pc(12核32G内存),无gpu,纯cpu推理环境,选择最小的参数版本:1.5B ollama deepseek r1模型 6.2、设置ollama text embedding模型接口 ...
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。