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Dify是一个开源的大语言模型(Large Language Model, LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as a Service, BaaS)和LLMOps的理念,旨在帮助开发者,甚至是非技术人员,能够快速搭建和部署生成式AI应用程序.
Dify的主要特点包括:
开源地址:https://github.com/langgenius/dify 。
克隆 Dify 代码到本地 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 。
然后进入到源代码中的 docker 目录下,一键启动! 。
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
注意在下载镜像过程中可能会网络超时的情况:
作者多次失败,解决办法如下:
{ "registry-mirrors": [ "https://docker.1panel.live", "https://docker.nju.edu.cn", "https://docker.m.daocloud.io", "https://dockerproxy.com", "http://hub-mirror.c.163.com", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://registry.docker-cn.com" ] } 。
# 重启 Docker 服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
docker compose up -d 。
访问地址:http://192.168.0.100 。
首次设置管理员账号和密码 。
主界面: 后续部分,我们将深入探讨Dify的实际应用案例,展示如何利用这一平台来构建和优化生成式AI应用。通过具体的项目实例,我们将演示从概念设计到实际部署的全过程,包括如何选择合适的语言模型、集成第三方服务以及调整模型参数以适应特定业务场景。此外,我们还将分享一些最佳实践,帮助读者理解如何高效地使用Dify来解决现实世界中的挑战.
最后此篇关于Dify大语言模型应用开发平台新手必备:安装注册与私有服务器部署全步骤的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Dify大语言模型应用开发平台新手必备:安装注册与私有服务器部署全步骤的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!