在Mac上搭建本地AI工作流：Dify與DeepSeek的完美結合
一、Dify平臺簡介
Dify是一個開源的大語言模型(LLM)應用開發平臺，旨在簡化和加速生成式AI應用的創建和部署。其名字蘊含著"Define（定義）+ Modify（修改）"的理念，體現了平臺的靈活性和易用性。
作為一個綜合性開發平臺，Dify結合了后端即服務（BaaS）和LLMOps的概念，使開發人員能夠更高效地構建AI原生應用。無論您是開發者還是非技術人員，都可以利用Dify構建、部署和運營AI應用。
Dify的主要特點包括可視化的AI應用開發模式，支持聊天機器人、AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理以及可觀測性功能。其應用場景十分廣泛，包括智能客服、企業知識庫、特定領域的聊天機器人和AI助理、自動化報告生成以及多模態內容創作。
二、在Mac上本地部署Dify
（一）準備工作
- 確保Mac環境滿足要求：你的Mac需要安裝有Homebrew，它是Mac上優秀的包管理工具。如果沒有安裝，可以在終端中運行以下命令進行安裝：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
- 安裝Docker：Dify通過Docker進行部署，所以需要安裝orbstack。你可以前往orbstack官網下載并按照提示完成安裝。安裝完成后，啟動Docker，確保其在后臺運行。
- 鏡像加速：加速的目的是為了下載dify時不出現因為超時而報錯，操作步驟：使用 vim 命令行打開docker.json文件，輸入下面鏡像的地址。
vi ~/.orbstack/config/docker.json
{
"registry-mirrors":[
"https://dockerproxy.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://docker.nju.edu.cn"]
}
（二）獲取Dify代碼
在終端中執行以下命令，克隆Dify的代碼倉庫：
git clone https://github.com/dify-ai/dify.git
克隆完成后，進入dify目錄并設置.env文件：
cd dify/docker
cp .env.example .env
（三）配置與啟動
- 環境變量配置（可選）：如果有特殊的配置需求，比如修改服務端口、配置代理等，可以通過編輯
.env文件來設置環境變量。在dify目錄下找到.env.example文件，將其復制一份并命名為.env，然后根據實際需求修改其中的配置項。例如，如果想修改Dify服務的端口為8080，可以找到并修改APP_PORT=8080這一行（原端口可能是其他值）。 - 啟動Dify：在終端中，確保當前目錄為dify目錄，然后執行以下命令啟動Dify：
docker compose up -d
該命令會在后臺啟動Dify相關的容器，包括數據庫、應用服務等。啟動過程可能需要一些時間，取決于你的網絡速度和機器性能。啟動完成后，可以通過訪問http://localhost（如果修改了端口，需要使用修改后的端口，如http://localhost:8080）來打開Dify的Web界面。啟動后界面如下：
四、使用Ollama本地部署DeepSeek模型
Ollama是一個跨平臺的輕量級工具，旨在本地運行大型語言模型，如DeepSeek、Llama和Mistral。它提供了一鍵式模型部署，適合需要數據隱私和本地控制的用戶。
- 在Mac上使用Ollama部署DeepSeek的步驟如下：
1.訪問Ollama官網(https://ollama.ai/ )下載適合Mac的安裝包。
2.安裝Ollama。安裝過程非常簡單，按照提示完成即可。
3.安裝完成后，打開終端，驗證Ollama是否正確安裝：
ollama --version
拉取DeepSeek模型。Ollama支持多種規模的DeepSeek模型，您可以根據自己的硬件條件選擇合適的版本：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
驗證模型是否正常運行：
ollama run deepseek-r1:1.5b
這將啟動一個交互式會話，您可以直接與DeepSeek模型對話。
五、在 Dify 中配置 DeepSeek 并創建聊天助手?
（一）配置模型接口?
1.登錄 Dify：在瀏覽器中訪問http://localhost完成注冊并登錄賬號。?
2.進入模型配置頁：點擊左側導航欄的 “設置”→“模型”→“添加模型”，選擇 “模型供應商”。?
3.填寫信息：?
- 選擇供應商模型 ollama
- 模型基礎URL：http://host.docker.internal:11434/api/chat（Ollama 默認接口地址，Docker 內部需用host.docker.internal訪問本地服務）?,模型名稱為本地ollama部署的模型名稱（如：deepseek-r1:8b）。
- 點擊 “保存”，即配置完成。
（二）創建聊天助手?
新建應用：點擊左側導航欄的 “應用”→“創建應用”，選擇 “聊天助手” 類型。?
配置助手：?
應用名稱：自定義（如 “本地 DeepSeek 助手”）?
選擇模型：在下拉框中選擇剛配置的 “DeepSeek-Local”?
其他設置（如開場白、回復風格）保持默認即可。?
測試助手：點擊 “預覽” 按鈕，在聊天窗口中輸入問題（如 “介紹一下人工智能”），若能收到來自 DeepSeek 模型的回應，說明聊天助手創建成功。
