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windows dify:

ollma 配置

ollma下載地址：

qwen3 模型下載

這個自動下載，下載后自動運行。?

配置環境變量：修改監聽后很慢

測試命令：

模型配置url：

搭建工作流

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windows dify:

下載 dify代碼：

https://github.com/langgenius/dify

copy .env.example .env

docker compose up -d

ollma 配置

ollma下載地址：

Download Ollama on macOS

qwen3 模型下載

ollama  pull qwen3:8b

這個自動下載，下載后自動運行。?

ollama run qwen3:0.6b

ollama run qwen3:8b

配置環境變量：修改監聽后很慢
?

OLLAMA_HOST
0.0.0.0:11434
OLLAMA_MODELS
C:\Users\Administrator\.ollama\models

變快的方法：

OLLAMA_HOST：127.0.0.1:11434

測試命令：

curl http://192.168.1.8:11434/api/tags

ollama list 

模型配置url：

參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1925558582130217565

http://host.docker.internal:11434

模型名稱： qwen3:8b

在模型名稱中填寫上一步下載的模型，如果不知道模型名稱可以打開cmd，輸入ollama list查看已經安裝的模型。基礎URL代表的是Ollama 服務地址，Ollama是默認暴露11434端口進行API調用，如果Dify是通過Docker部署的話，在基礎URL中填入http://host.docker.internal:11434即可，如果是其他方式部署的Dify，可以參考幫助文檔：https://docs.dify.ai/zh-hans/development/models-integration/ollama。剩余參數保持默認即可。最后點擊保存

如果保存按鈕變成灰色并且遲遲沒有保存成功，可以參考一下步驟重新啟動Dify的Docker服務以及重新啟動大模型。
進入到Dify的工程文件，找到docker文件夾里的.env文件，用記事本打開，并在最后添加以下內容：

#啟用自定義模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
#指定ollama的API地址
OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434

搭建工作流