原文链接：第02篇·30 分钟跑通 Dify：Docker 一键部署，5 步上线首个 AI 应用
上篇我们拆解了 Dify 五大应用类型与选型，建立了"什么场景选什么"的框架。这篇动手把 Dify 真正跑起来------选型不落地，等于没选。
这篇你能得到：一套 30 分钟可复现的 Docker 部署流程、一张 api/web/worker 三件套分工图、以及测出首答延迟的实操方法------照做就能跑，不用啃官方文档。
一、为什么 Docker 是新手最快的路
本地源码部署要配 Python、Node、PostgreSQL 一堆依赖，版本一冲突就卡半天。SaaS 又绕不开账号与费用。
Docker Compose 一条命令拉起全部服务，环境隔离、一键回滚。容器化已是 LLMOps 的事实标准，Dify 官方也把 docker 目录作为首选安装方式。
二、一条命令拉起全部服务
克隆仓库、复制环境变量、启动容器，三步到位。机器需预装 Docker 与 Docker Compose 插件。
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| git clone https://github.com/langgenius/dify cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d |
容器列表： 
启动后访问 http://localhost 即可进入初始化页面。若 80 端口被占用，修改 .env配置文件中 的nginx端口映射即可（注：本机部署时就改端口为8090了，如下图）。
启动进入主页如图：
三、三件套分工：api / web / worker
Dify 跑起来后，真正干活的是三个核心服务。下面这张图把请求流向一次说清。
web 是 Next.js 前端，负责把界面渲染给你看；api 是 Flask 后端，接收请求、做编排调度；worker 基于 Celery，专门跑索引、嵌入这类重活。
存储层由 PostgreSQL（业务数据）、Redis（缓存与队列）、向量库（如 Weaviate，存嵌入向量）组成。nginx 把外部请求分给 web 和 api，重任务扔给 worker，主流程因此不阻塞。
三件套拆开的好处是能各扩各的：请求多了加 api 实例，索引慢了加 worker，互不影响。这也正是 Dify 部署教程里常提的"水平扩展"思路。
四、初始化与接入第一个模型
首次访问会要求创建管理员账号，随后进入控制台。要让应用能"说话"，得先接一个模型。
在「模型供应商」里填入 OpenAI / DeepSeek 的密钥，或接入本机 Ollama 做 Dify 本地部署 。Dify 用统一抽象层对接各家，这正是搜 Dify 怎么接入模型 时最关心的一步：配置一次，所有应用都能选用。
这种抽象屏蔽了不同模型的参数差异，也是合集后续讲模型供应商抽象层时的伏笔。
五、跑通第一个 Chatbot，记下你的首跑数据
控制台新建「聊天助手」类型的应用，选好刚接入的模型，在调试框发第一条消息，看到回复即算跑通。
1）创建应用
2）配置大模型
3）聊天助手应用
别急着关页面，先把这次的首跑数据记下来，作为后续调优的对照参考。这组数字别小看，后面做私有化压测时，它就是你最直接的对照起点。
| 项目 | 你的实测值 | 说明 |
|---|---|---|
| 启动耗时 | 6.95″ | 刷新到首页加载完成 |
| 首答延迟 | 1.60″ | 发消息到出首字 |
| 内存占用 | 3.01 GB | 容器常驻占用 |
内存占用明细如下：
六、新手最常踩的 3 个坑
端口冲突 ：80 被占就改映射，别死等。改完执行 docker compose restart 即可生效。
向量库没起来 ：建知识库前先确认 Weaviate 容器状态为 healthy，否则索引会静默失败。用 docker ps 看 STATUS 列，非 healthy 先查日志。
Key 填错位置：模型密钥填在「模型供应商」，不是应用里------这是高频误区分。应用里只能选模型、不能配密钥，两码事。
七、小结与下篇预告
今天我们用 Docker 把 Dify 跑起来，看清了 web/api/worker 三件套分工，并跑通了第一个 Chatbot。
下篇（第 3 篇）进入知识库 RAG：上传一份手册，让它从"答不上"变"对答如流"。
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一个值得讨论的问题：生产环境你会把 Dify 直接暴露公网，还是放在内网 + 反向代理后面？欢迎留言聊聊你的做法。
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