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快捷键【win+R】，输入"control"
确认虚拟化
【任务管理器】---【性能】
安装Hyper-V
1、创建并运行安装脚本
在桌面新建一个 .txt 文件，将上面内容保存至文件中，将文件名字改为 Hyper-V.cmd，以管理员身份运行。
bash
pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL2、启用Hyper-V功能
【控制面板】--->【程序】--->【启用或关闭Windows功能】
选择"Hyper-V"、"Virtual Machine Platform"、"Windows 虚拟机监控程序平台"和"适用于Linux的Windows子系统"，点击"确定"
点击确定后要重启电脑
安装WSL
1、安装前检验
菜单搜索"Windows PowerShell"，输入"wsl.exe --update"安装。
# 适用于 Linux 的 Windows 子系统必须更新到最新版本才能继续
wsl.exe --update
#检测是否安装
wsl输出以下结果
2、列出可安装的Linux发行版
bash
wsl.exe --list --online
3、安装Ubuntu-22.04版本
docker安装
去官网开发或者看我网盘
D盘安装
我们下载过后千万不要双击打开Docker Desktop Installer.exe，因为双击打开安装的是C盘。
-
在你要安装docker的盘符(比如D盘)新建docker文件夹。
-
以管理员身份打开cmd
-
命令行转到你下载文件(
Docker Desktop Installer.exe)的所在目录
-
我们需要执行指令，表示将本路径下的
bashstart /w "" "Docker Desktop Installer.exe" install --installation-dir=D:\docker
-
等一会就会出现如下界面，你点击OK
-
点击Close and restart重启。
-
重启电脑后就会有如下界面
登录注册
可以直接跳过
在D盘新建docker_image文件夹，然后选择这个文件夹。如果这里改不了，关闭docker并删除刚刚下载的docker的文件夹内所有内容重新再装一次。
下载安装dify
下载并安装
从github上克隆或者下载dify项目
https://github.com/langgenius/dify
进入dify-main项目中打开docker文件夹，将文件名 .env.example 改为 .env
使用cmd管理员身份进入,执行命令docker compose up --d
第一次拉取镜像需要一点时间
启动成功是这样的
成功启动服务后，进行dify本地访问和配置 ,默认端口号为80，也可以在.env文件中进行修改端口访问本地dify：http://127.0.0.1
创建管理员账号
配置模型供应商
选择自己想要的模型进行安装
指定模型的相关参数即可
配置本地ollama模型
安装ollama与下载模型
首先，我们需要下载一个Ollama的客户端，在官网提供了各种不同版本的Ollama，大家可以根据自己的需要下载。
Ollama官网：https://ollama.com/download
安装Ollama
下载完成后，不要双击OllamaSetup.exe，不要点击【Install】
注意：
知己双击安装 Ollama默认安装目录是C盘的用户目录，如果不希望安装在C盘的话（其实C盘如果足够大放C盘也没事），就不能直接双击安装了。需要通过命令行安装。
命令行安装方式如下：
在OllamaSetup.exe所在目录打开cmd命令行，管理员身份进入，然后命令如下：
bash
OllamaSetup.exe /DIR=你要安装的目录位置
# 如：OllamaSetup.exe /DIR=D:\ollamaOK，安装完成后，配置羊驼(Ollama)的配置，选择settings...
还需要配置一个环境变量，更改Ollama下载和部署模型的位置。环境变量如下:
bash
OLLAMA_MODELS=你想要保存模型的目录环境变量配置方式相信学过Java的都知道，这里不再赘述，配置完成如图：
搜索模型进行下载
ollama是一个模型管理工具和平台，它提供了很多国内外常见的模型，我们可以在其官网上搜索自己需要的模型：https://ollama.com/search
如图，目前热度排第一的就是gpt-oss：
我们使用deepseek-r1，点击进入deepseek-r1页面，会发现deepseek-r1也有很多版本：
这些就是模型的参数大小，越大推理能力就越强，需要的算力也越高。671b版本就是最强的满血版deepseek-r1了。需要注意的是，Ollama提供的DeepSeek是量化压缩版本，对比官网的蒸馏版会更小，对显卡要求更低。对比如下：
比如，我的电脑内存32G，显存是6G，我选择部署的是7b的模型，当然8b也是可以的，差别不大，都是可以流畅运行的。
运行模型
选择自己合适的模型后，ollama会给出运行模型的命令：
复制这个命令，然后打开一个cmd命令行管理员身份进入，运行命令即可，然后你就可以跟本地模型聊天了：
注意：
- 首次运行命令需要下载模型，根据模型大小不同下载时长在5分钟~1小时不等，请耐心等待下载完成。
- ollama控制台是一个封装好的AI对话产品，与ChatGPT类似，具备会话记忆功能。
然后访问：http://你的IP+11434
出现running说明Ollama启动正常
Ollama常用指令
- 查看已经安装的模型：
ollama list - 下载模型：
ollama pull 模型名称（比如：deepseek-r1:1.5b）运行模型：
ollama run 模型名称(deepseek-r1:1.5b) - 删除模型：
ollama rm 模型名称 - 查看模型信息
ollama show 模型名称 - 查看当前模型
ollama ps - 停⽌模型
ollama stop 模型名称
监听端口配置(可选)
如果自己电脑的11434端口被占用了，给Ollama指定一个其他端口，在系统环境变量⾥设置：
变量名：OLLAMA_HOST
变量值（端⼝）：:端口（端口前⾯有个冒号)
ollama关闭开机启动(可选)
Ollama默认会随Windows⾃动启动，可以在⽂件资源管理器的地址栏中访问以下路径，删除其中的Ollama.lnk快捷⽅式⽂件，阻⽌它⾃动启动
bash
%APPDATA%\Microsoft\Windows\StartMenu\Programs\Startup
重启电脑后，就算完成安装和配置了
Dify关联Ollama
Dify 是通过Docker部署的，而Ollama 是运行在本地电脑的，得让Dify能访问Ollama 的服务。在环境变量中添加配置
在Dify的主界面http://localhost/apps，点击右上角用户名下的【设置】
这里的模型号要和你的大模型一致
使用大模型
然后点击
