本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署,并且接入Ollama部署本地模型,实现在本地环境中部署和管理LLM,再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。 Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等,可以快速从原型开发到生产。
一、Dify安装 1、克隆仓库 2、docker启动 3、登录访问dify 二、知识库部署 1、API key方式 2、本地大模型Ollama方式 3、设置系统模型 4、知识库创建 5、知识库Rag 一、Dify安装 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以大幅简化...
本文,我们将深入探讨如何实现 Dify 应用与本地 AI 大模型的联动,例如 Ollama 平台上已部署的大型模型。稍作梳理,分享与你。 一、温故知新 Dify 部署完成后,我们需要通过不断练习和探索来逐步掌握其精髓,为后续开发各种定制化应用打下坚实的基础。我们先快速复习一下前面的内容。 1.1 启动 Docker 容器 我们再次...
目前我们在本机部署了Dify,并且还添加了Ollama大模型,如果想团队协作多人使用,或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问,免去了复杂得本地部署过程,只需要一个公网地址直接就可以进入到Dify中。 接下来教大家如何安装Cpolar并且将Dify实现公网访问。 4. 公网远程使用Dify 下面我们在Linux安装C...
在AI技术蓬勃发展的时代,本地部署大模型已经成为一项必备技能!🎓 本视频将带您深入了解如何用Ollama安装Llama3,使用Docker搭建Dify,并设置嵌入模型和本地AI应用程序。💡 你将学到:Ollama和Llama的关系如何在本地部署大模型使用Dify创建本地Chatbot的完整流程适合AI
一、Dify与Ollama简介 Dify是一个开源的AI应用开发平台,它提供了一套完整的工具和API,用于构建、管理和部署AI应用。Dify拥有直观的界面,结合了AI工作流、RAG管道、代理功能、模型管理以及可观察性功能等,可以快速实现从原型开发到生产的全过程。而Ollama则是一个本地推理框架,允许开发人员轻松地在本地部署和运行...
【Dify本地部署搭建】基于RAG私有知识库,打造本地私有AI知识库,一键即可实现Dify本地部署搭建(附教程) 1460 95 8:52 App Dify实战案例:使用dify工作流完成基于多模态模型发票识别,附文档!dify最新功能文件和图片上传,结合了硅基流动提供的多模态模型浏览...
使用Dify 创建一个新应用返回Dify 的主界面,创建一个新的 AI 应用,随便起个名字,我这里使用的是“Llama 3.1 Ollama 接口验证”。在模型列表中选择 Ollama 模型在新建的 AI 应用界面,选择刚刚添加的 Ollama 模型。对模型进行验证接下来,就是愉快的 Dify 时间,根据你的需要来和 Ollama 模型进行交互啦。如果...
本篇文章聊聊,如何使用 Ollama、Dify 和Docker来完成本地 Llama 3.1 模型服务的搭建。 如果你需要将 Ollama 官方不支持的模型运行起来,或者将新版本 llama.cpp 转换的模型运行起来,并且想更轻松的使用 Dify 构建 AI 应用,那么本文或许会对你有所帮助。
Ollama和Dify是两个开源项目,分别用于本地部署LLM和AI应用开发管理。Ollama提供本地推理框架简化LLM部署,Dify则提供AI应用开发、管理和部署的全套工具。结合使用这两个工具,开发人员可以快速开发、部署和优化AI应用,如问答系统,并通过Dify进行性能监控和优化。