一、环境准备

已安装Docker或Docker Desktop；

Docker已部署Ollama；

已安装Git服务。

二、部署Dify

Dify 是微服务架构，需要 PostgreSQL、Redis、Weaviate、Nginx 等多个服务协同，仅拉取 Dify 镜像跑不起来。

官方唯一推荐的快速部署方式是 Docker Compose，它用 docker-compose.yml 统一管理所有服务的配置与启动。

（一）下载 Dify 代码

通过Docker Compose快速部署社区版：

创建本地文件夹D:\Docker\projects\dify

Git 克隆（推荐）：

执行官方：

​git clone https://github.com/langgenius/dify.git --depth 1

也可以使用：

git clone https://gitee.com/mirrors/dify.git --depth 1

（二）配置环境变量

进入docker目录配置.env文件

复制模板生成 .env：

copy .env.example .env

用 VS Code / Notepad++ 打开 .env，修改关键项（其它默认）：

# 修改端口，避免 80 被 IIS 占用，建议 8280，EXPOSE_NGINX_PORT 是 Dify 对外暴露的 HTTP 端口（宿主机端口）

EXPOSE_NGINX_PORT=8280

# 修改PyPI 镜像地址（空代表国外官方源，可能python依赖包下载失败）

PIP_MIRROR_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（三）启动 Dify 服务

在 dify/docker 目录执行：

docker compose -p dify up -d

等待拉取镜像、启动完成（第一次慢）。这个命令就是：一键启动 Dify 整套系统（所有容器），并后台默默运行。

关键说明：

• docker compose：调用 Docker compose 工具
• -p：给项目起名字叫 dify（项目名，方便管理）
• up：启动 / 创建所有服务
• -d：detached（后台运行），不占用你的终端窗口

执行后，Docker 自动做了这 几件事：

• 读取 docker-compose.yml，知道要启动哪些服务：Web 界面、API、数据库、Redis、向量库等。
• 读取 .env 配置，用你设置的端口（如 8280）、密钥、路径等。
• 自动下载缺失的镜像，第一次运行会自动拉取 Dify 所需的所有 Docker 镜像（不用你手动下载）。
• 创建并启动所有容器
  • Dify 前端页面：langgenius/dify-web:1.13.3
  • Dify 后端服务：langgenius/dify-api:1.13.3
  • Redis 缓存: redis:6-alpine
  • Nginx 网关：nginx:latest
  • 一次性初始化工具容器：busybox:latest
  • 全局网络代理 + 出口统一转发：ubuntu/squid:latest
  • weaviate向量数据库：semitechnologies/weaviate:1.27.0
  • Dify的代码沙箱：langgenius/dify-sandbox:0.2.14
  • PostgreSQL数据库：postgres:15-alpine
  • Dify 的插件守护进程：langgenius/dify-plugin-daemon:0.5.3-local

查看容器状态：

docker compose -p dify ps

确保 api、web、nginx、postgres、redis、weaviate 等均为 Up 状态。

查看实时日志（排错用）：

docker compose -p dify logs -f

三、初次访问

浏览器打开：

• 默认端口 80：http://localhost
• 自定义端口（如 8280）：http://localhost:8280

首次访问会进入 初始化页面，设置管理员账户：

设置用户名：例如admin；

邮箱：例如admin@local.com；

密码：例如admin123456。

登录后即可配置大模型、创建应用。

四、Dify 安装 Ollama 插件并接入模型

（一）安装 Ollama 插件

登录 Dify 后台（如 http://localhost:8280）

进入 插件 → 探索 Marketplace → 模型，找到 Ollama，

选择搜索到的插件Ollama，点击卡片上的安装按钮。

点击 安装，等待完成

提示插件Ollama安装成功。

（二）配置 Ollama 模型供应商

安装完成后，点击右上角 管理员头像 → 配置

进入 模型供应商 → Ollama → 添加模型

填写以下参数：

模型名称：qwen2:0.5b（严格匹配Ollama里边部署的模型的名称）

基础 URL：http://【你的Ollama容器名】:11434（如果DNS解析有误，可以使用http://host.docker.internal:11434）

模型类型：选择llm（有三个值：llm、Text Embedding、Rerak）

模型类型：选择对话（有两个值：补全和对话）

是否支持Vision：否

是否支持函数调用：是（旧模型选否）

其他默认即可。

点击 添加，显示成功后保存

五、在应用中使用模型

进入 工作室 → 创建应用 → 创建空白应用

应用类型选：Chatflow；

输入模型应用名字。

点击创建。

点击预览按钮，就可以直接对话了。

然后点 发布。

提示操作成功。

进入探索，左边点击刚刚创建的应用名称，在右边窗口就可以发消息，AI就会回复了。

至此，整个流程完毕，可以使用dify了。

Ollama的部署流程，参照手把手教你：Windows+Docker 部署 Ollama + Qwen2:7B 纯 CPU 实战

六、常用运维命令

#启动服务

docker compose -p dify up -d

#重建容器

docker-compose -p dify up -d --force-recreate

# 停止服务

docker compose -p dify stop

# 停止并删除所有容器

docker compose -p dify down

# 停止并删除所有容器 + 所有数据卷（数据库、配置、模型数据全删）

docker compose -p dify down -v

# 启动服务

docker compose -p dify start

# 重启服务

docker compose -p dify restart

# 查看所有容器日志

docker compose -p dify logs -f

# 仅查看 API 日志

docker compose -p dify logs -f api