【AI】mac 本地部署 Dify 实现智能体

下载 Ollama 访问 Ollama 下载页，下载对应系统 Ollama 客户端。或者参考文章【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek_m1 max可以跑deepseek吗-CSDN博客

dify

开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。

https://cloud.dify.ai/app

前提条件是，本地安装好了docker

1. github 源码下载：

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

2. 配置dify

执行

cd /dify/docker

cp .env.example .env

3.启动

docker compose up -d

自行注册登录即可；

访问

在你的浏览里里输入http://localhost，就能看到这样的界面；

第一次登录，设置一下管理员账号。完成设置后，浏览器会自动跳转到登录页面，输入用户名和密码就能进入Dify 工作台。

配置本地模型

可以将自己本地的模型配置到dify中使用，也可以配置其他在线大模型，需要申请秘钥进行配置；

这里记录一下，我将我前两篇文章搭建的本地deepseek-r1:14b 模型配置的过程；

点击右上角用户名 》 设置 》 模型供应商

往下翻，找到ollama

• 模型名称： 可以执行 ollma list 查看

• 基础 URL：http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434

  若 Dify 为 Docker 部署，建议填写局域网 IP 地址，例如：http://192.168.1.100:11434 或 Docker 容器的内部 IP 地址，例如：http://host.docker.internal:11434。

  若为本地源码部署，可填写 http://localhost:11434。

在 Mac 上设置环境变量

如果 Ollama 作为 macOS 应用程序运行，则应使用以下命令设置环境变量 launchctl：

1. 通过调用 launchctl setenv 设置环境变量：

   Copy

   launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

2. 重启 Ollama 应用程序。

• 模型类型：对话

• 模型上下文长度：4096

  模型的最大上下文长度，若不清楚可填写默认值 4096。

• 最大 token 上限：4096

  模型返回内容的最大 token 数量，若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致。

• 是否支持 Vision：是

  当模型支持图片理解（多模态）勾选此项，如 llava。

点击 "保存" 校验无误后即可在应用中使用该模型。