实操审校说明

本文属于部署实操教程。开源项目的版本号、镜像名称、配置项和硬件要求可能变化，请以官方文档、GitHub Release 和你本机实际输出为准。教程中的命令建议先在测试环境执行，再迁移到生产环境。

Dify 完整部署教程：用 Docker 私有化部署 AI 应用平台

📅 更新时间：2026 年 6 月

🔧 参考环境：Dify v1.10.1 / Docker 27+ / Docker Compose 2.24.0+

👤 适合人群：想私有化部署 AI 应用平台的开发者/团队

⏱ 预计完成时间：30 分钟（本地）/ 1 小时（云服务器）

一、Dify 是什么？

Dify 是开源自部署的 AI 应用平台，可以：

可视化搭建 AI 工作流（类似 Coze，但数据在自己手里）
接入各种大模型（DeepSeek/GPT/Claude/本地模型）
构建 RAG 知识库（上传文档让 AI 基于文档回答）
发布为 Web 应用 / API / 聊天机器人

二、工具版本要求

工具	最低版本	推荐版本	检查命令
Docker	19.03	27.x	`docker --version`
Docker Compose	2.24.0	最新	`docker compose version`
CPU	2 核	4 核+	—
内存	4 GiB	8 GiB+	—
硬盘	20 GB	40 GB+	—

三、本地部署（Docker Compose，推荐）

步骤1：安装 Docker

Windows：

下载 Docker Desktop：https://www.docker.com/products/docker-desktop/
安装时勾选「使用 WSL2 而不是 Hyper-V」
安装完成后启动 Docker Desktop
验证：

docker --version
docker compose version

macOS：

# Homebrew 安装
brew install --cask docker
# 启动 Docker Desktop，验证同上

Linux（Ubuntu/Debian）：

# 一键安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

# 安装 Docker Compose
sudo apt update
sudo apt install docker-compose-plugin -y

# 验证
docker --version
docker compose version

步骤2：克隆 Dify 源码

# 克隆最新版本（自动获取最新 release 版本号）
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | grep -oP '"tag_name": "\K(.*)(?=")')" https://github.com/langgenius/dify.git

# 如果上面命令报错，直接克隆 main 分支也可以
git clone https://github.com/langgenius/dify.git

步骤3：启动 Dify

cd dify/docker

# 复制环境配置
cp .env.example .env

# 启动（第一次会下载镜像，约 5-10 分钟）
docker compose up -d

步骤4：验证启动

docker compose ps

正常输出示例（所有容器状态为 Up 或 healthy）：

NAME                   IMAGE                                 STATUS
docker-api-1           langgenius/dify-api:1.10.1            Up
docker-web-1           langgenius/dify-web:1.10.1            Up
docker-db_postgres-1   postgres:15-alpine                    Up (healthy)
docker-redis-1         redis:6-alpine                        Up (healthy)
docker-weaviate-1      semitechnologies/weaviate:1.27.0     Up
docker-nginx-1         nginx:latest                          Up

步骤5：访问并初始化

打开浏览器：

# 本地
http://localhost/install

# 服务器（替换为你的服务器 IP）
http://你的服务器IP/install

设置管理员账号（首个注册用户自动为管理员）：

邮箱：填你的邮箱
用户名：随意
密码：设置强密码

设置完成后，访问 http://localhost 登录。

四、接入 AI 模型（DeepSeek 为例）

登录 Dify → 右上角头像 → 设置
模型供应商 → 点击 DeepSeek
填入：

- API Key：在 https://platform.deepseek.com/ 获取

- Base URL：https://api.deepseek.com/v1

- 模型：deepseek-v4-flash（对话）/ deepseek-v4-pro（推理）

点击「保存」

验证：在 Dify 首页新建聊天应用，选择 DeepSeek 模型，发送消息测试。

五、创建第一个 AI 应用

创建一个简单的聊天机器人

Dify 首页 → 创建应用 → 聊天助手
填写应用名称，例如「我的 AI 助手」
在提示词里写入系统提示：

你是一个有帮助的 AI 助手，回答简洁准确。

选择模型：deepseek-v4-flash
点击发布 → 运行
在弹出的聊天窗口测试对话

创建一个知识库问答机器人

知识库 → 创建知识库 → 上传文件（PDF/TXT/Markdown）
等待向量化完成（进度条到 100%）
创建应用 → 聊天助手
在上下文里添加刚才创建的知识库
发布并测试（提问知识库里的内容，看 AI 是否基于文档回答）

六、服务器部署（云服务器）

服务器部署步骤

# 1. SSH 登录服务器
ssh root@你的服务器IP

# 2. 安装 Docker（参考上文 Linux 安装步骤）

# 3. 克隆 Dify
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 4. 配置域名（可选）
# 编辑 .env，设置：
# SERVICE_API_URL=http://你的域名
# APP_API_URL=http://你的域名

# 5. 启动
docker compose up -d

# 6. 配置防火墙，开放 80 和 443 端口

Nginx 反向代理（域名访问）

如果服务器已有 Nginx，添加配置：

server {
    listen 80;
    server_name dify.你的域名.com;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:80;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

七、常见问题排查

❌ 问题1：docker compose up -d 报错

原因：Docker Compose 版本太低

解决：

docker compose version   # 查看版本，需 2.24.0+
# 如果版本低，升级：
sudo apt update
sudo apt install docker-compose-plugin -y

❌ 问题2：容器状态一直是 starting

原因：内存不足（Dify 需要至少 4GB 内存）

解决：

本地部署：在 Docker Desktop → Settings → Resources 里分配更多内存
服务器：升级服务器配置

❌ 问题3：访问 localhost 显示 502

原因：nginx 容器没启动或端口冲突

解决：

docker compose ps   # 查看所有容器状态
docker compose logs nginx   # 查看 nginx 日志
# 如果端口 80 被占用，修改 .env 里的 EXPOSE_NGINX_PORT=8080

❌ 问题4：上传知识库文件失败

原因：文件格式不支持或文件太大（单文件上限 15MB）

解决：拆分大文件，或转为 TXT 格式上传

八、版本升级

cd dify/docker

# 拉取最新代码
git pull origin main

# 拉取最新镜像
docker compose pull

# 重启
docker compose down
docker compose up -d

九、目录结构

dify/
├── docker/           # Docker 部署配置（本书用这个）
│   ├── .env          # 环境配置（需修改）
│   ├── docker-compose.yaml
│   └── volumes/      # 数据持久化目录
├── api/              # 后端源码
├── web/              # 前端源码
└── README.md

*部署成功！接下来可以学习 Coze 工作流进阶对比两种方案。*

厂商	配置	价格/月
腾讯云轻量	2核4G 60G	¥100-150
阿里云轻量	2核4G 60G	¥100-150
雨云	2核4G	¥30-60

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一、Dify 是什么？

二、工具版本要求

三、本地部署（Docker Compose，推荐）

步骤1：安装 Docker

步骤2：克隆 Dify 源码

步骤3：启动 Dify

步骤4：验证启动

步骤5：访问并初始化

四、接入 AI 模型（DeepSeek 为例）

五、创建第一个 AI 应用

创建一个简单的聊天机器人

创建一个知识库问答机器人

六、服务器部署（云服务器）

推荐服务器配置

服务器部署步骤

Nginx 反向代理（域名访问）

七、常见问题排查

❌ 问题1：docker compose up -d 报错

❌ 问题2：容器状态一直是 starting

❌ 问题3：访问 localhost 显示 502

❌ 问题4：上传知识库文件失败

八、版本升级

九、目录结构

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步骤4：验证启动

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推荐服务器配置

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Nginx 反向代理（域名访问）

七、常见问题排查

❌ 问题1：docker compose up -d 报错

❌ 问题2：容器状态一直是 starting

❌ 问题3：访问 localhost 显示 502

❌ 问题4：上传知识库文件失败

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