项目背景：旨在通过 Docker 容器化技术在本地部署 LLM 应用开发平台 Dify，并接入当前最流行的 DeepSeek 模型，实现一个完整的 AI 聊天助手。 环境：Windows / Linux (Docker 环境)

第一章：环境准备 (Prerequisites)

在开始之前，确保本地环境满足以下要求，这是地基。

  1. Docker 环境：

    • 安装 Docker Desktop (Windows/Mac) 或 Docker Engine (Linux)。
      Docker官网

    • _笔记重点_：验证安装是否成功，终端运行 docker --version 和 docker compose version。

    • _资源分配_：如果在本地跑模型（Ollama），建议在 Docker Desktop 设置中给 Docker 分配至少 4GB RAM（虽然 Dify 只需要 2GB 左右，但为了流畅建议多给点）。

  2. Git 工具：

    • 用于拉取 Dify 源码。

第二章：Dify 的本地化部署 (Docker Compose)

1. 获取源码

选择你需要部署的文件夹，打开PowerShell。直接从官方仓库拉取最新稳定版。

Bash

1
2
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

2. 环境配置 (关键步骤)

Dify 依赖很多中间件（Redis, Postgres, Weaviate 等），配置都在 .env 文件里。

  • 复制配置文件：

    1
    cp .env.example .env

  • **修改端口 (解决冲突)**：

    • _笔记技巧_：默认 Dify 使用 80 端口。如果你电脑开着 IIS 或 Nginx，80 端口肯定被占用了。

    • 编辑 .env 文件，找到以下几行进行修改（比如改为 8080）：

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      3
      # 宿主机映射端口
      EXPOSE_NGINX_PORT=8080
      EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=8443

    • 如果看不到.env文件。可以直接在终端输入 CODE .env(用VS Code打开)，NotePad和Vim同理。

3. 启动容器群

执行启动命令，Dify 会自动拉取约 7-9 个容器镜像。

Bash

1
docker compose up -d
  • _检查状态_：运行 docker compose ps，确保所有容器状态都是 Up。

4. 初始化

浏览器访问 http://localhost:8080（或者你设置的端口）。首次进入需要设置管理员账号（Email）和密码。

第三章：DeepSeek 模型接入

分支 A：硬核本地派 (Ollama + DeepSeek-R1)

适合显卡尚可（8G显存推荐），追求完全隐私和离线运行的场景。

  1. 安装 Ollama：前往 ollama.com 下载安装。

  2. 运行模型：在终端执行：

    Bash

    1
    2
    ollama run deepseek-r1:7b
    # 或者 deepseek-r1:1.5b (低配电脑专用)

  3. **Dify 连接 Ollama (网络配置坑点)**：

    • 在 Dify 界面：设置 -> 模型供应商 -> Ollama -> 添加模型。

    • 模型名称：deepseek-r1:7b (必须精准匹配)。

    • 基础 URL：此处不能填 localhost！

      • 因为 Dify 运行在 Docker 容器内部，容器内的 localhost 指的是容器自己，而不是你的电脑。

      • 正确写法：

        • Mac/Windows: http://host.docker.internal:11434

        • Linux: http://172.17.0.1:11434 (默认 Docker 网桥 IP)

分支 B：高性能 API 派 (DeepSeek 官方 API)

适合电脑配置一般，或者追求满血版 DeepSeek-V3 效果的场景。

  1. 申请 Key：在 DeepSeek 开放平台 获取 API Key。

  2. Dify 配置：

    • 在 模型供应商 中找到 DeepSeek。

    • 直接粘贴 Key。

成果图

第五章：技术总结与踩坑记录

  1. 网络拓扑理解：

    • Docker 容器与宿主机（你的电脑）之间的网络是隔离的。Dify 访问本地 Ollama 必须“穿透”这层隔离，所以用到了 host.docker.internal 这个特殊的 DNS 别名。

  2. 数据持久化：

    • Dify 的数据（你创建的应用、上传的知识库）都存储在 dify/docker/volumes 目录下。只要不删这个目录，重启 Docker 数据不会丢。