在 AI 应用快速发展的今天，开源项目如 Dify 正成为构建本地化 AI 应用的利器。通过 Dify，你可以轻松地集成不同的大语言模型（LLM），如 Ollama，并快速创建可交互的 AI 应用。本篇文章将带你一步步通过 Docker 在本地部署 Dify，并完成 Ollama 模型的集成配置。
一、准备工作：安装 Docker
在正式部署前，需要先确保本地环境已安装好 Docker。
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可前往 Docker 官网 下载适合你系统的 Docker Desktop；
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安装完成后，打开终端（Windows 用户可使用 CMD 或 PowerShell）执行
docker -v，验证是否成功安装。
二、获取并解压 Dify 项目文件
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打开 Dify GitHub 仓库；
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点击 Code > Download ZIP 下载项目压缩包；
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解压缩后，进入解压出的
dify文件夹，再进入docker子目录。
三、通过 Docker Compose 启动服务
在 dify/docker 文件夹中，按以下步骤操作：
# 启动终端并切换到当前目录
cd dify/docker# 启动 Docker Compose
docker compose up -d
服务成功启动后，打开浏览器访问：
http://127.0.0.1
首次访问会跳转到安装页面，设置管理员密码，即可进入管理后台。
四、解决配置文件版本问题（如有）
在部分环境中，可能会遇到配置文件中定义的镜像版本不可用的情况。这时需要：
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打开
docker-compose.yml文件； -
找到
dify-api和dify-web两个服务； -
将它们的镜像版本号修改为当前 GitHub 上最新的稳定版本。
例如：
services:dify-api:image: langgenius/dify-api:latestdify-web:image: langgenius/dify-web:latest
保存文件后，重新运行 docker compose up -d 即可。
五、配置 Ollama 模型提供商
完成 Dify 部署后，我们来集成本地运行的 Ollama 模型：
1. 打开 Model Provider 页面
进入 Dify 后台，点击左侧导航栏的 Settings > Model Provider。
2. 添加 Ollama 模型服务
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点击 Add；
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在弹窗中选择 Ollama 作为模型提供商；
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在模型类型中选择 LLM（对话用），另一种为 Embedding（嵌入用）；
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打开终端，运行
ollama list，复制想要集成的模型名称（如llama3）； -
粘贴至
Model Name输入框； -
设置
Base URL：-
如果 Dify 运行在 Docker 容器内，而 Ollama 运行在本地，则需使用：
http://host.docker.internal:11434
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保存配置。
3. 测试模型集成效果
配置完成后，你就可以在 Dify 中创建一个新应用，使用刚刚配置的模型来对话或执行任务了。
总结
通过本文你可以实现：
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✅ 使用 Docker 快速部署 Dify；
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✅ 修复可能出现的镜像版本问题；
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✅ 集成本地 Ollama 模型，实现 LLM 聊天功能。
如你有更进一步的自定义部署需求（如绑定域名、HTTPS 配置、多用户权限管理等），可继续深入研究 Dify 的官方文档和社区资源。如果你希望我继续扩展某部分内容，比如创建具体应用示例，也可以告诉我！
