华为云Flexus+DeepSeek征文｜体验华为云ModelArts快速搭建Dify-LLM应用开发平台并创建画图大模型工作流

华为云Flexus+DeepSeek征文｜体验华为云ModelArts快速搭建Dify-LLM应用开发平台并创建画图大模型工作流

什么是华为云ModelArts

• 华为云ModelArts ModelArts是华为云提供的全流程AI开发平台，覆盖从数据准备到模型部署的全生命周期管理，帮助企业和开发者高效构建、训练、部署AI模型，实现智能化升级。

开始接触华为云ModelArts Studio大模型即服务平台

• 访问官方地址https://www.huaweicloud.com/product/modelarts/studio.html
  

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快速搭建Dify-LLM应用开发平台

什么是Dify-LLM应用开发平台

• Dify-LLM 应用开发平台是一个基于大型语言模型（LLM）的低代码/无代码开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理基于 AI 的应用程序。它提供了可视化的操作界面和丰富的工具，简化了从模型调用到应用上线的全流程，适合不同技术背景的用户使用。

• 华为云提供了一键部署快速搭建Dify平台的功能，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用

• 快速搭建的方案架构如下
  

• 通过VPC与安全组构建安全网络，用户经ELB接入CCE部署的Dify服务集群，结合Embedding与reranker增强AI能力，并依托Redis、PostgreSQL、CSS与OBS实现多样化数据存储与处理，具备高可用、可扩展特性

开始搭建Dify-LLM应用开发平台

• 先进入官网https://www.huaweicloud.com/solution/implementations/building-a-dify-llm-application-development-platform.html
  

• 选择一键部署（云服务器单机部署）
  

• 这里不做操作直接下一步
  

• 把密码设置好下一步
  

• 继续下一步
  

• 点击创建执行计划
  

• 可以查看费用，然后点击部署
  

• 可以看到正在按顺序部署
  

• 等待服务部署完毕，访问Dify-LLM应用开发平台
  

• 部署完毕，访问Dify-LLM应用开发平台
  

• 登录Dify-LLM应用开发平台
  

• 至此搭建Dify-LLM应用开发平台大功告成，不得不说，华为云一键部署Dify平台真是太方便了，全程不需要怎么操作，全是一键搞定

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开始搭建画图大模型工作流

什么是画图大模型工作流

• 画图大模型工作流是指通过输入包含风格、主题和细节的文本提示词（Prompt），由Stable Diffusion、DALL·E等AI模型进行图像生成，再经过参数调优、细节修复和效果增强等后期处理，最终输出符合预期的高质量数字图像的智能化创作流程

开始搭建

• 开始搭建一个画图大模型工作流
  

• 然后我们需要调用华为云的DeepSeek-V3-32K模型作为基底大模型

• 安装dify中的大模型插件，OpenAI-API-compatible
  

• 等待安装完成
  

• 设置大模型
  

• 密钥从华为云中获取
  

• 进入api-key管理，创建自己的key，用于调用大模型
  

• 回来继续配置key，注意接口地址是https://api.modelarts-maas.com/v1
  

• 这样大模型就配置完毕了

• 继续配置工作流

  图像生成参数生成说明:
  请根据用户聊天记录和输入内容{{#sys.query#}}生成以下图像参数：

  1. 提示词生成要求: 提取对话中与图片生成相关的所有关键词,构建完整的英文描述提示词,内容应尽可能丰富详细（包含场景、主体、风格等要素）

  2. 图像尺寸选择,优先采用对话中明确提到的尺寸,可选尺寸：1024×1024 | 512×1024 | 576×1024 | 1024×576,默认尺寸：1024×576（未指定时使用）

  3. 输出格式,最终必须输出严格符合以下格式的json,
     {
     "prompt": "生成的英文提示词",
     "image_size": "选择或默认的尺寸"
     }

• 然后提取参数

  def main(arg1: str) -> dict:
  import json
  data = json.loads(arg1)
  return {
  "prompt": data['prompt'],
  "image_size": data['image_size']
  }

• 然后配置画图api，用于生成图片
  

• 继续提取参数
  

  def main(arg1: str) -> dict:
  import json
  data = json.loads(arg1)
  return {
  "task_id" = data["output"]["task_id"]
  }

• 获取图片
  

• 获取图片地址
  

• 直接打开图片
  

• 点击运行进行测试
  

• 至此画图大模型工作流完成

欢迎大家一起加入华为云