一、Dify文档

参考官方文档来操作，基本没太大的问题。一些细节，我在本篇文章中补充了出来。

这篇文章主要讲以源码的方式启动后端服务，前端服务使用容器启动。

dify 文档地址

欢迎使用 Dify | 中文 | Dify

Dify 本地源码部署文档（有本地源码部署，我们才能在源码上继续做修改）

本地源码启动 | 中文 | Dify

二、写在前边

先知道要花费多少资源

这里docker 容器，占用了8个G的内存！

三、本地源码跑dify （后端）

创建名为 dify 的 Python 3.10 环境

conda create --name dify python=3.10

切换至 dify Python 环境

conda activate dify

3.1 拉取代码

可以进入到自己的代码常用目录，再拉取代码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

进入到dify目录可以看到

请记住web 和 api的路径，后边会用到

3.2 安装dockerdesk

Mac 使用本地源码的方式运行，也需要先安装docker。安装docker 是因为dify 需要以docker容器的方式来运行 PostgresSQL / Redis / Weaviate

接着上一步从git上拉取的代码，先进入到dify目录，再进入到docker目录，然后使用docker compose来启动这些依赖的容器。

3.3 以docker的方式启动dify所需的数据库等服务

cd docker

docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d

可以看到在拉取

拉取成功

看到有这些容器在运行

3.4 本地源码启动

分为前端和后端，并不一定都需要。例如只想调试后端，可以把前端以docker的方式来运行。不要安装前端那些环境。

启动步骤

3.4.1 进入 api 目录

**cd api

3.4.2 复制环境变量配置文件**

cp .env.example .env

3.4.3 生成随机密钥，并替换 .env 中 SECRET_KEY 的值

openssl rand -base64 42

得到一个密钥

复制密钥，vim .env文件

修改SECRET_KEY=生成等密钥

3.4.4 安装依赖

这里下载依赖的时候，使用阿里的源会更快一些。速度从几十kb直接到数10M

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

3.4.5 执行数据库迁移将数据库结构迁移至最新版本

flask db upgrade

3.4.5 启动服务

flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug

启动有一个警告错误，先不用处理，不影响。

3.4.6 启动 Worker 服务

用于消费异步队列任务，如数据集文件导入、更新数据集文档等异步操作。 Linux / MacOS 启动：

复制

celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 -Q dataset,generation,mail --loglevel INFO

如果使用 Windows 系统启动，请替换为该命令：

复制

celery -A app.celery worker -P solo --without-gossip --without-mingle -Q dataset,generation,mail --loglevel INFO

正确输出：

复制

 -------------- celery@TAKATOST.lan v5.2.7 (dawn-chorus)
--- ***** ----- 
-- ******* ---- macOS-10.16-x86_64-i386-64bit 2023-07-31 12:58:08
- *** --- * --- 
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         app:0x7fb568572a10
- ** ---------- .> transport:   redis://:**@localhost:6379/1
- ** ---------- .> results:     postgresql://postgres:**@localhost:5432/dify
- *** --- * --- .> concurrency: 1 (gevent)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** ----- 
 -------------- [queues]
                .> dataset          exchange=dataset(direct) key=dataset
                .> generation       exchange=generation(direct) key=generation
                .> mail             exchange=mail(direct) key=mail

[tasks]
  . tasks.add_document_to_index_task.add_document_to_index_task
  . tasks.clean_dataset_task.clean_dataset_task
  . tasks.clean_document_task.clean_document_task
  . tasks.clean_notion_document_task.clean_notion_document_task
  . tasks.create_segment_to_index_task.create_segment_to_index_task
  . tasks.deal_dataset_vector_index_task.deal_dataset_vector_index_task
  . tasks.document_indexing_sync_task.document_indexing_sync_task
  . tasks.document_indexing_task.document_indexing_task
  . tasks.document_indexing_update_task.document_indexing_update_task
  . tasks.enable_segment_to_index_task.enable_segment_to_index_task
  . tasks.generate_conversation_summary_task.generate_conversation_summary_task
  . tasks.mail_invite_member_task.send_invite_member_mail_task
  . tasks.remove_document_from_index_task.remove_document_from_index_task
  . tasks.remove_segment_from_index_task.remove_segment_from_index_task
  . tasks.update_segment_index_task.update_segment_index_task
  . tasks.update_segment_keyword_index_task.update_segment_keyword_index_task

[2023-07-31 12:58:08,831: INFO/MainProcess] Connected to redis://:**@localhost:6379/1
[2023-07-31 12:58:08,840: INFO/MainProcess] mingle: searching for neighbors
[2023-07-31 12:58:09,873: INFO/MainProcess] mingle: all alone
[2023-07-31 12:58:09,886: INFO/MainProcess] pidbox: Connected to redis://:**@localhost:6379/1.
[2023-07-31 12:58:09,890: INFO/MainProcess] celery@TAKATOST.lan ready.

四、用docker的方式启动前端

4.1 文档

单独启动前端 Docker 容器 | 中文 | Dify

作为后端人员，如果不需要前端源码启动，那就可以以docker的方式来启动！

4.2 本地构建镜像

我是用本地代码来构建的镜像，耗时挺长，第一次738s！

这里看一下构建好的镜像

docker images

4.3 docker启动前端

docker run -it -p 3000:3000 -e CONSOLE_URL=http://127.0.0.1:5001 -e APP_URL=http://127.0.0.1:5001 dify-web

容器启动的结果

4.4 这里访问前端项目

本地访问 http://127.0.0.1:3000

五、起停服务汇总

后端

数据库等服务，以docker容器的方式启动

后台服务