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【系统模型设置】,如下: 此时,Dify与前面部署的本地大模型关联起来了。 五 创建应用 1.创建空白应用 进入Dify 主界面,点击【创建空白应用】,如下图: 2.应用配置 选择【聊天助手】,输入自定义应用名称和描述,点击【创建】...
在dify 根目录下vim .env文件,如果没该文件则新建,如果有该文件则添加如下命令 OLLAMA_API_BASE=http://host.docker.internal:11434 记得重启 dify 服务,即可引入加载成功,如下所示
在Dify主界面,点击右上角个人名字圆圈,点击设置——模型供应商——Ollama 点击填入: 模型名称:llava 基础URL:http://<本机IP地址>:11434 此处需填写可访问到的 Ollama 服务地址。 若Dify 为 docker 部署,建议填写局域网 IP 地址,如:http://192.168.1.100:11434或 docker 宿主机 IP 地址,如:http://172.1...
7. 拉取嵌入模型 拉取合适的文字嵌入模型，如 dmeta-embedding-zh。命令：ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 二、Dify搭建全攻略 使用 docker-compose 启动Dify，启动后在设备的80端口上可访问。快速上手，让你的AI工具飞起来！快来试试吧！
内容有些太长了就省略了一些 总之就是当Dify想要接入局域网内另一台电脑上部署的Ollama时,大家可能会遇到接入失败的情况。 先说解决办法再说问题的原因 解决方法 首先我们要保证接入的格式是正确的 格式:http://(目标机器局域网ip):11434 例子:http://192.168.101.101:11434 ...
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。
集成过程简单快捷，仅需三个步骤：首先，确保Ollama已在本地正确部署并运行；其次，在Dify平台的项目设置中，选择"自定义模型"选项；最后，输入Ollama的API端点地址和认证信息。某开发团队在实际操作中，仅用2分45秒就完成了集成，并立即开始了对话式AI应用的开发。这种快速集成方案带来了显著的优势。开发效率提升...
Dify 是一个开源的 LLM(大语言模型)应用开发平台,旨在帮助企业快速构建和部署基于AI的应用程序。它通过直观的界面和强大的功能组合(如智-能 AI 工作流、RAG(检索增强生成)管道、模型管理等),帮助企业从原型开发快速过渡到产品上线。 Dify 的核心目标是为企业提供一个灵活、可扩展的平台,使其能够轻松整合内部知识...
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型! 1 运行 Ollama 与qwen2:0.5b 聊天 ollama run qwen2:0.5b 启动成功后,ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务,可通过http://localhost:11434访问。 2 Dify 中接入 Ollama 2.1 添加模型 在设置 > 模型供应商 > Ollama添加模型:...
第二步:克隆 Dify 代码仓库 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 第二步:切到dify下docker文件夹运行docker容器 cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d 这里就是很多同学的伤心地了,运行“docker compose up -d”就报错: ...