MacOS-12(Intel) Docker部署Dify1.11.1

环境：

1.源码拉取

切换到~目录下进行git clone，如下：

复制代码

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

2.切换到docker目录

复制代码

cd ~/dify/docker && ls -a -l

-a 可以将隐藏文件显示出来
将.env.example复制一份到.env，后续可自定义配置各个中间件的port等

cp .env.example .env
查看.env文件内容10~40行之间的内容：

sed -n '10,40p' .env

3.升级docker-compose至v2

如果你的docker-compose是v1，建议升级到v2版本，不然无法正常启动dify，如下：

docker-compose -v
由于在部署dify前我升级了我的docker desktop（注意不要太高，太高的话自己的mac系统不一定能匹配上，地址：MacOS Docker Desktop历史版本列表）,

4.使用docker-compose启动dify

使用docker-compose 命令启动并运行容器，在~/dify/docker目录下执行如下命令：

docker-compose up -d

这里有个小tip：如果这里的镜像拉不下来一直提示 xxxx 连接超时的话(只要是国内,不管你是win、linux还是mac必中)，有两种方式可以尝试，第一种就是上网搜一下docker的国内源，设置下看行不行（这个我已经试过了，效果很糟糕），第二种就是走proxy，比如本地或局域网的7890端口等（小黑cat，都知道的），操作见下图（由于我就是本地pull的，不用设置proxy，如果是独立的linux或者ubantu服务器的话，需要共享本地proxy的话，需要设置）：

拉取镜像
启动镜像->容器运行

基本上用docker部署dify就是傻瓜式操作，除了硬条件docker版本和网络环境以外，其余不需要操心什么，另外，之所以本地部署，一方面是很多资产数据都是私有化的，本地更安全，另一方面就是扩展自己的插件更方便。

5.查看容器启动情况

复制代码

docker ps -a

熟悉的nginx、redis、postgres等，用的都是默认的端口，比如nginx的http端口80，https端口443，redis的6379和pg的5432等。
如果你的docker在没跑dify之前已经运行了一个nginx:80的容器了该怎么办？或者宿主机上已经映射（暴露）了一个80的端口了又该怎么办？因为这些会导致dify的最后一个容器docker-nginx-1启动失败，会提示诸如："80 already used..."
在章节2中我们复制了.env文件，其中我们可以修改nginx容器的端口，如下：

------------------------------

Environment Variables for Nginx reverse proxy

------------------------------

NGINX_SERVER_NAME=_
NGINX_HTTPS_ENABLED=false

HTTP port

NGINX_PORT=80

SSL settings are only applied when HTTPS_ENABLED is true

NGINX_SSL_PORT=443

if HTTPS_ENABLED is true, you're required to add your own SSL certificates/keys to the ./nginx/ssl directory

and modify the env vars below accordingly.

NGINX_SSL_CERT_FILENAME=dify.crt
NGINX_SSL_CERT_KEY_FILENAME=dify.key
NGINX_SSL_PROTOCOLS=TLSv1.2 TLSv1.3

Nginx performance tuning

NGINX_WORKER_PROCESSES=auto
NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=100M
NGINX_KEEPALIVE_TIMEOUT=65
........... .............. ............... .................. ................

另外在.env同级目录下有一个docker-compose.yaml文件，我们可以修改nginx容器暴露在宿主机上的端口号，如下：

EXPOSE_NGINX_PORT: ${EXPOSE_NGINX_PORT:-80} EXPOSE_NGINX_SSL_PORT:$ {EXPOSE_NGINX_SSL_PORT:-443}
........... .............. ............... .................. ................
ports:
- " ${EXPOSE_NGINX_PORT:-80}:$ {NGINX_PORT:-80}"
- " ${EXPOSE_NGINX_SSL_PORT:-443}:$ {NGINX_SSL_PORT:-443}"

有其他需求的，按照上述配置文件修订即可。

6.浏览器访问dify

由于是80端口，直接浏览器输入：http://localhost即可.
设置下管理员账户即可
设置完成后，会跳转到工作室页面（团队·成员·资源共享），如果没用过coze和dify，一进来这个页面会有点懵。

工作流 (Workflow)：专注于后端业务流程的自动化，适用于多步骤任务的编排和执行。它通过可视化画布定义流程逻辑，支持并行处理、延迟和循环等功能。工作流通常由系统触发或手动执行，强调流程的稳定性和可重复性。
Chatflow：是构建聊天助手和 Agent 的核心工具，提供可视化的编排界面。开发者可以通过拖拽节点设计 AI 的行为逻辑，例如调用大语言模型、检索知识库或执行条件判断。Chatflow 是实现复杂对话逻辑的关键工具。
聊天助手 (Chat Assistant) ：专注于与用户进行多轮对话，能够记住上下文并提供流畅的交互体验。它适用于智能客服、虚拟助手等场景，支持知识库挂载以回答特定领域的问题。通过 Chatflow 可视化界面，开发者可以定义对话逻辑、开场白和变量，优化用户体验。
Agent (智能体) 是 Dify 中最强大的应用形态，具备自主规划和工具调用能力。它不仅能回答问题，还能通过调用 API、执行代码等完成复杂任务。Agent 适用于自动化业务流程、数据分析和任务处理等场景，支持配置工具如搜索引擎、数据库访问等，增强 AI 的执行能力。
文本生成 (Text Generation)：专注于一次性生成高质量的内容，例如广告文案、邮件撰写或摘要提取。用户通过填写变量触发 AI 输出结果，核心在于设计高质量的提示词 (Prompt)。它适合需要快速生成结构化或非结构化文本的场景。

7.dify配置

7.1 LLM供应商

大语言模型是基石，而大语言模型非一家独大，有条件的都会自己搞，所以选择一个靠谱的LLM供应商是非常重要的。dify的插件市场简直🐂，太棒了，这里有条件的你可以用OpenAI，国内的用千问、百炼、火山或者深度求索，当然本地部署个人的话就用Ollma、追求高性能的就用Vllm等。
这里以深度求索DeepSeek为例子，来安装下插件（插件的概念不是把模型下载到本地进行跑，而是安装对应llm的python库及工具，后续运行的话，还需要配置apikey)
这里不得不要感慨下了，同样是做过前端的，人家dify产品（国人做的，起于2023年）做的是真好，什么产品概念，用户交互、扩展性等简直绝了。
再回到模型供应商这里，设置下深度求索的apikey（DeepSeek开放平台），如下：