内网环境部署Deepseek+Dify，构建企业私有化AI应用

0.简介

公司为生产安全和保密，内部的服务器不可连接外部网络，为了可以在内网环境下部署，采用的方案为ollama(Docker)+Dify(Docker Compose)，方便内网环境下迁移和备份，下文将介绍部署的全部过程。

1.镜像拉取

镜像拉取为准备工作，因服务器在内网环境，需要先在可以连接外网的电脑上拉取相关镜像或文件。由于公司笔记本的Windows系统屏蔽了Microsoft Store，导致Docker Desktop安装不成功，故使用虚拟机创建Ubuntu系统，在Ubuntu下进行相关操作。

1.1 ollama

ollama采用docker进行部署，首先拉取ollama docker镜像

sh 复制代码

docker pull ollama/ollama

通过以下命令可以创建容器

sh 复制代码

docker run -d --name ollama -v /home/LLM/ollama/models:/usr/share/ollama/.ollama/models -p 11434:11434 ollama/ollama:latest

可以根据实际情况更改配置：

--name:容器名
-v:硬盘挂载，宿主机路径:容器内部路径
-p:端口映射，宿主机端口:容器内端口

在Linux非root用户下，ollama模型默认保存位置为/usr/share/ollama/.ollama/models

root用户默认存储在/root/.ollama/models，docker容器默认使用root用户

Tips:-v参数建议不要更改为root用户路径，和模型导入有关，在后文会提到

模型拉取需要进入容器内进行操作

在启动ollama的容器后，通过以下命令查看ollama容器的信息

sh 复制代码

docker ps | grep ollama

根据容器ID来进入容器内部

sh 复制代码

docker exec -it 容器ID /bin/bash

模型可以在ollama官网查看

以Deepseek为例，选择14b参数量的模型后，复制右侧的命令到ollama，即可拉取模型并运行

sh 复制代码

# 拉取模型并运行
ollama run deepseek-r1:14b
# 仅拉取模型
ollama pull deepseek-r1:14b

运行后可以在终端中进行对话测试

已有的模型可以通过 ollama list 命令来查看，模型文件的保存位置可以通过以下命令查看

sh 复制代码

ollama show deepseek-r1:14b --modelfile

输出结果的第一行就是模型文件的存储位置。至此，ollama相关的镜像文件全部下载完毕。

1.2 Dify

Dify社区版支持多种部署方式，我们选择使用Docker Compose方式来部署

按照官方文档进行操作，首先克隆Dify的源代码到本地环境

sh 复制代码

# 假设当前最新版本为 0.15.3
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3

注意：在2025.3.3时，最新版为1.0.0版本，该版本为测试版本，在接入Deepseek时存在严重Bug，无法成功接入，实测0.15.3版本使用正常，建议先使用稳定版本

进入Dify的docker目录并复制环境配置文件

sh 复制代码

cd dify/docker
cp .env.example .env

根据系统上的Docker Compose版本，选择合适的命令来启动容器

sh 复制代码

# Docker Compose V2
docker compose up -d
# Docker Compose V1
docker-compose up -d

使用Docker Compose拉取镜像时会受到镜像源的影响，一旦存在拉取失败,全部镜像都会拉取失败，需要配置多个可用国内镜像源才能成功

或者可以逐个拉取所需要的镜像，0.15.3版本所需的各个镜像为：

REPOSITORY	TAG	SIZE
ubuntu/squid	latest	243MB
postgres	15-alpine	273MB
langgenius/dify-web	0.15.3	436MB
langgenius/dify-api	0.15.3	2.97GB
nginx	latest	192MB
redis	6-alpine	30.2MB
langgenius/dify-sandbox	0.2.10	567MB
semitechnologies/weaviate	1.19.0	52.5MB

镜像拉取成功后使用 docker compose up -d 命令启动Dify，服务器所使用的Docker没有集成Docker Compose工具，需要手动进行安装。（参考手动安装docker compose - 博客园进行安装，内网服务器选用独立安装的方式离线安装）

Dify默认使用80端口，可以通过.env文件进行修改，部署时可以根据实际情况修改

首次启动需要访问以下地址设置管理员账户：

http://your_server_ip/install

访问主页面进入以下地址：

http://your_server_ip

如需要停止容器，使用

sh 复制代码

docker compose down

2.镜像导出

2.1 Docker镜像导出

使用以下命令查看本机docker镜像，并根据镜像ID保存对应镜像到本地

sh 复制代码

docker images
docker save 镜像ID > 文件名.tar

将所需要的全部docker镜像都导出（包括ollama和Dify）

Dify导出镜像的同时还需要将上一步操作的Dify/docker文件夹也复制导出，该文件夹会存储Dify的全部配置以及相关数据，为Dify运行的主目录

2.2 模型文件导出

在ollama容器内下载的模型，首先查看模型文件的存储位置

sh 复制代码

ollama show deepseek-r1:14b --modelfile

ollama docker内，模型默认存储在/root/.ollama/models/blobs下，该路径下还存有一些验证文件，一个模型文件+三个验证文件共四个文件

将这些文件复制到上一步启动时挂载的路径下，这样就可以在宿主机中操作这些文件了，通过cp命令来复制

sh 复制代码

cp 源文件 目标文件

这是我踩的一个坑，参考博客数据不出内网：基于Ollama+OneAPI构建企业专属DeepSeek智能中台时，该博客并未提到ollama在首次运行或下载Deepseek模型时会进行验证，在按照博客的步骤导入服务器后ollama运行报错验证失败，也没有查到相关的解决方法，在花费一些时间后才发现还需要迁移这些验证文件，实属不易。

除模型文件外还需要导出一个ModelFile文件，用于后续模型导入，该文件也放入blobs文件夹下

ollama show deepseek-r1:14b --modelfile > Modelfile

2.3 传输文件到物理机

VirtualBox创建的虚拟机，可使用自带的共享文件夹功能将保存后的镜像文件传输到物理机中，具体可参考：手把手教你在VirtualBox中与主机共享文件夹_virtualbox共享文件夹在哪-CSDN博客

将全部所需文件传输到物理机，再通过物理机传输到内网服务器中。

3.镜像导入及启动

将镜像传输到服务器后，进行导入

sh 复制代码

docker load -i 文件名.tar

通过该命令导入镜像后，会丢失镜像的标签信息，需要再手动添加标签信息

sh 复制代码

docker tag 镜像ID 镜像名:版本
# 以 Ubuntu/squid 为例
docker tag 镜像ID ubuntu/squid:latest

3.1 ollama

在服务器上创建ollama docker容器

sh 复制代码

docker run -d --name ollama -v /home/LLM/ollama/models:/usr/share/ollama/.ollama/models -p 11434:11434 ollama/ollama:latest

容器创建成功后访问 http://your_server_ip:11434 可以看到Ollama is running的消息提示

/home/LLM/ollama/models目录为自定义的服务器存储模型文件的路径，这个路径要挂载到容器上，以便容器内部进行访问

将模型文件夹blobs存储到你设置的这个目录下，进入ollama容器内部

sh 复制代码

docker ps | grep ollama
docker exec -it ollama容器ID /bin/bash

在容器内切换到挂载的路径/usr/share/ollama/.ollama/models/blobs

打开之前导出的ModelFile文件，修改第一行的路径，指向挂载的路径

FROM /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs/sha256-6e9f90f02bb3b39b59e81916e8cfce9deb45aeaeb9a54a5be4414486b907dc1e

使用以下命令导入模型

sh 复制代码

ollama create 模型名 -f Modelfile文件路径

导入成功会返回成功的提示，chat模型可以通过run命令运行测试

sh 复制代码

ollama run deepseek-r1:14b

3.2 Dify

将上一步导出的Dify/docker文件夹放置在服务器指定位置，进入该目录后通过Docker Compose工具再次启动即可，若镜像导入无问题，就可以直接启动成功

如果服务器的Docker不包含Docker Compose工具，1.2中已经介绍了离线安装Docker Compose的方法

4.Dify使用

启动完成后即可正常访问Dify，在设置页可以配置ollama，这样就可以配置Deepseek模型了，Dify的使用可以参考官方文档

5.结束语

Deepseek的突然爆火使得AI相关应用再一次迎来了发展，相关的博客或知识还在逐步增加中，这次的部署可参考的不多，且过于杂乱，本文总结了我在部署时遇到的问题，希望可以给大家一些帮助。

参考

数据不出内网：基于Ollama+OneAPI构建企业专属DeepSeek智能中台

Docker - 实现本地镜像的导出、导入（export、import、save、load）

Dify丝滑云或本地docker部署步骤适用Linux & macOS

欢迎使用 Dify | Dify

docker常用命令大全（详细版），Linux运维开发经验的有效总结

docker load -i 导入后看不到image镜像_docker load之后,镜像不见了-CSDN博客

linux加载tar文件成镜像找不到问题及解决办法_docker load 后找不到镜像-CSDN博客

手把手教你在VirtualBox中与主机共享文件夹_virtualbox共享文件夹在哪-CSDN博客

使用 Docker 安装 Ollama 部署本地大模型并接入 One-API_docker_程序员羊羊-云原生技术专区

手动安装docker compose - lqqgis - 博客园

Ubuntu 22.04安装Docker-CSDN博客