跟月影学前端智能体开发
月影
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跟月影学前端智能体开发
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34|如何私有化部署AI工作流平台

你好,我是月影。
上一讲,我们介绍了用 Ollama 私有化部署大模型,那么有同学也会问,如果我要用大模型实现比较复杂的 AI 工作流,有没有配套的可以私有化部署的方案呢?
答案肯定是有的。

私有化部署 Dify 平台

一般企业级应用,目前比较成熟的平台首选是 Dify(https://dify.ai/),它是一个支持工作流编排的开源应用开发平台,功能上类似于 Coze,又支持本地部署。
要部署 Dify 非常简单,不过我们需要 Docker 支持。要安装 Docker,我们只要在 Docker 官网下载适合的安装程序,按照官网的指南进行安装即可。

安装前准备

Docker 安装完成之后,我们还需要检查一下系统的 Python 环境:
python --version
如果 Python 的版本低于 3.12,我们最好升级一下。首先安装 pyenv,以 macOS 为例:
brew install pyenv
安装完成后,配置 shell 环境:
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
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  • 总结

1. Dify 是一个支持工作流编排的开源应用开发平台,需要安装 Docker 和 Python 环境,可用于私有化部署。 2. 安装和配置 Dify 需要从 Github 克隆 Dify 仓库,安装 Docker 和 Python 3.12,然后进行一系列的配置和启动步骤。 3. Dify 使用 Next.js,开发环境中 SSR 动态编译,对机器环境要求略高,也可以直接用 Docker 启动生产环境的服务。 4. 在 Dify 中编排工作流类似于 Coze,可以通过添加节点、配置模型和变量等步骤来实现工作流的设计和测试。 5. 可以通过 API 调用 Dify 工作流,需要在 Dify 控制台首页创建 API 密钥,并使用 Trae IDE 创建一个新的 Vue3 项目来调用工作流。 6. Dify 的替代方案包括更轻量级的 Flowise,它安装及配置更简单,支持 REST API 调用,但相比 Dify 功能较简陋。 7. 企业级应用首选 Dify,因为功能比较全面,支持大模型推理以及其他类型的节点,还支持插件扩展和有完善的生态社区。 8. 如果需要更简单一些的工作流搭建平台,Flowise 是不错的选择,相对于 Dify,Flowise 更简单轻量,安装和配置更方便。 These are the key points from the article.

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