【无标题】

在Dify配置Ollama的qwen3:8b时出现「Input payload validation failed」,是因为当前表单中**「凭据名称」和「模型类型」的配置不符合Ollama的接入规则**。

症状截图如下:

以下是问题定位和修正步骤。

问题原因

  1. 「凭据名称」无需填写:Ollama本身不需要额外凭据(它是无密钥的本地服务),你填写的「HL-AI-Application-Agent-Qwen3-8b」属于无效配置,触发了参数校验;
  2. 「模型上下文长度」不匹配:qwen3:8b的默认上下文窗口是32768(不是4096),参数填错也会导致校验失败。

修正后的完整配置(直接按此填写)

配置项 正确填写内容
模型名称 qwen3:8b(和Ollama中运行的模型名完全一致)
模型类型 LLM(保持不变)
模型凭据 → 凭据名称 清空该输入框(留空)(Ollama不需要凭据)
基础URL http://host.docker.internal:11434(保持不变,确保Ollama服务在本地启动)
模型类型(下方的下拉框) 对话(保持不变)
模型上下文长度 32768(qwen3:8b的默认上下文窗口)
最大token上限 2048(建议值,可根据需求调整,不超过32768)
是否支持Vision (保持不变)
是否支持函数调用 (保持不变)

操作步骤

  1. 清空「凭据名称」输入框(删除现有内容);
  2. 将「模型上下文长度」从4096改为32768
  3. 点击「添加」按钮,即可通过参数校验。

额外检查

如果修改后仍报错,需确认:

  • Ollama服务已正常启动(执行ollama ps能看到qwen3:8b处于运行状态);
  • Docker中Dify容器能访问host.docker.internal:11434(可进入Dify容器执行curl http://host.docker.internal:11434/v1/models,返回模型列表则网络正常)。

Dify中配置的模型如下

相关推荐
美狐美颜SDK开放平台1 分钟前
多终端适配下的人脸美型方案:美颜SDK工程开发实践分享
人工智能·音视频·美颜sdk·直播美颜sdk·视频美颜sdk
哈__4 分钟前
CANN加速Image Captioning图像描述生成:视觉特征提取与文本生成优化
人工智能
禁默8 分钟前
Ops-Transformer深入:CANN生态Transformer专用算子库赋能多模态生成效率跃迁
人工智能·深度学习·transformer·cann
杜子不疼.10 分钟前
基于CANN GE图引擎的深度学习模型编译与优化技术
人工智能·深度学习
L、21814 分钟前
深入理解CANN:面向AI加速的异构计算架构详解
人工智能·架构
chaser&upper20 分钟前
预见未来:在 AtomGit 解码 CANN ops-nn 的投机采样加速
人工智能·深度学习·神经网络
松☆24 分钟前
CANN与大模型推理:在边缘端高效运行7B参数语言模型的实践指南
人工智能·算法·语言模型
结局无敌30 分钟前
深度探究cann仓库下的infra:AI计算的底层基础设施底座
人工智能
m0_4665252930 分钟前
绿盟科技风云卫AI安全能力平台成果重磅发布
大数据·数据库·人工智能·安全
慢半拍iii32 分钟前
从零搭建CNN:如何高效调用ops-nn算子库
人工智能·神经网络·ai·cnn·cann