Mac端Dify安装和版本更新指南

Dify 是面向AI的应用工具，专注于帮助用户快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的AI应用。主要目标帮助用户轻松利用大语言模型来创建定制化的AI应用。

因为dify是开源的，页面操作方便，简洁，社区活跃，新功能持续迭代，最重要的是支持本地部署，在本地可快速搭建工作流并验证功能，大模型调用方面，支持调用本地部署的大模型和外网大模型（会在本文后面介绍），调用灵活，所以dify是AI从业者和开发人员理想的入门工具，很多其他类似AI平台，如coze、阿里百炼、千帆等平台页面功能和布局也和dify基本相似，后续切换到其他平台很好上手。本文主要介绍基于Docker容器运行dify的安装方法，采用docker后续维护方便，便于升级。主要从以下几个方面介绍：

1. 如何在本地安装dify软件
2. 如何在dify上配置本地大模型
3. 如何升级dify到新版本

一、如何在本地安装dify软件

首先在Mac端安装Docker软件桌面版，打开网址：https://www.docker.com/，下载docker.dmg安装包。

- 根据芯片选择相应的版本下载

下载后根据提示完成安装，确认docker安装成功

2. 从dify网站下载最新版本：https://github.com/langgenius/dify

3. 将下载文件defy-main.zip解压以后，进入dify-main/docker 目录下，将middleware.env.example”重命名为“middleware.env”

4. 在终端，输入下面的命令运行docker环境

docker compose up -d

出现下面的代表启动了Dify所需要的所有容器环境。

5. 在桌面启动docker桌面客户端，可以看到所有dify所需要的环境都已经运行起来了，如下图：

在浏览器地址栏中输入“http://127.0.0.1/install”，展示如下页面表示安装成功，首次安装，需要设置账号。

——安装过程中遇到的问题：

Error response from daemon: unknown: failed to resolve reference "docker.io/langgenius/dify-api:1.10.0": unexpected status from HEAD request to http://hub-mirror.c.163.com/v2/langgenius/dify-api/manifests/1.10.0?ns=docker.io: 403 connecting to hub-mirror.c.163.com:80: connecting to hub-mirror.c.163.com:80: dial tcp: lookup hub-mirror.c.163.com: no such host

或者：

short read: expected 2420 bytes but got 1226: unexpected EOF

通过更改docker镜像源解决,配置如下：

{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"dns": ["8.8.8.8","114.114.114.114"],"features": {"buildkit": true},"registry-mirrors": ["https://docker.1ms.run","https://docker.xuanyuan.me","https://dockerpull.pw","https://dockerhub.icu","https://hub.rat.dev","https://register.librax.org","https://docker-0.unsee.tech","https://docker-cf.registry.cyou","https://docker.1panel.live","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com","https://hub-mirror.c.163.com"]}

二、如何在dify上配置本地大模型

大模型的本地部署方式有很多，可以直接部署，也可以借助其他工具进行部署，为了方便使用和管理，通常是借助其他工具进行部署，例如Ollama或者LM Studio，相比于LM Studio，Ollama下载模型方便且兼容性好。

1. 首先进入Ollama的官网https://ollama.com/，然后点击Download即可。

2. 安装完Ollama后，即可依托Ollama进行大模型的部署，进行在线安装，直接在Ollama的模型库里找，然后通过命令安装，Ollama会自动下载并部署模型；首先进入Ollama官网，点击Models，进入模型资源库，如下图所示。

打开cmd，输入ollama run deepseek-r1:1.5b，即开始自动拉取模型，等待完成即可。此时在dify的模型配置里就可选到该模型。

执行ollama list，即可查看本地已拉取模型，如下图：

3. 配置Dify，让本地能访问Ollama 的服务，编辑dify-main/docker目录中的.env文件，在末尾加上下面的配置：

# 启用自定义模型CUSTOM_MODEL_ENABLED=true# 指定 Olama 的 API地址（根据部署环境调整IP）OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434

4. 在Dify的主界面 http://127.0.0.1/apps ，点击右上角用户名下的【设置】。

在设置页面--Ollama--添加模型，如下：

填写deepseek 模型信息相关信息后保存，如下：

模型名称填写执行ollama命令，输出的模型名称：

配置完毕，展示如下：

模型添加完成以后，刷新页面，进入右上角【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。

三、如何升级dify到新版本

1. 从dify网站下载最新版本：https://github.com/langgenius/dify，下载后，双击解压dify-main.zip文件，进入dify-main目录。

2. 备份旧版本的docker-compose.yaml文件（可选）

cd dify-main/dockercp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.bak

3. 进入旧版本目录，停止docker服务

docker compose down

4. 进入旧版本目录，打包docker/volumes目录。

5. 将打包文件拷贝到新版本dify目录，解压。（此步骤可以在系统页面操作）

6. 在新版目录中，启动docker服务。

docker compose up -d

此时，系统会拉取dify新版本image镜像文件，然后创建docker容器并启动，需要一段时间，等待命令行返回即可。

查看docker桌面显示最新版本1.13.3镜像已下载，如下图：

7. 登录dify前端页面：http://127.0.0.1/install，即可查看升级后版本号。