Dify Docker部署教程｜附源码

随着大模型应用开发的普及，越来越多团队开始关注如何快速构建 AI 应用、知识库问答系统、智能客服、工作流自动化工具等。Dify 是目前非常受欢迎的开源大模型应用开发平台，它提供了可视化 Prompt 编排、Agent、Workflow、知识库、模型管理、API 调用等能力，适合个人开发者、企业团队以及 AI 产品原型搭建使用。

本文将详细介绍如何使用 Docker 部署 Dify，并附带常用源码、配置文件、启动命令以及部署过程中的常见问题解决方案。通过本文，你可以在本地服务器、云服务器或内网环境中快速搭建一套可运行的 Dify 服务。

一、Dify 简介

Dify 是一个开源的 LLMOps 平台，全称可以理解为面向大语言模型应用的开发与运维平台。它的核心优势是降低大模型应用开发门槛，让开发者不需要从零搭建后端服务、向量数据库、模型接口、Prompt 管理、知识库检索等复杂模块。

Dify 支持以下能力：

• 可视化创建 AI 应用
• 支持 Chatbot、Agent、Workflow、文本生成应用
• 支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Google Gemini、通义千问、智谱、DeepSeek 等模型
• 支持本地模型接入，例如 Ollama、LocalAI、Xinference 等
• 支持知识库上传与 RAG 检索增强生成
• 支持 API 调用，方便嵌入业务系统
• 支持 Docker 快速部署
• 支持团队协作和权限管理

对于想要快速落地 AI 应用的开发者来说，Dify 是非常合适的开源选择。

二、部署前准备

在开始部署之前，需要准备一台服务器。推荐配置如下：

如果只是个人测试，2核4G服务器也可以运行。但如果要用于生产环境，建议至少 4核8G，并根据知识库规模增加内存和磁盘容量。

三、安装 Docker

如果你的服务器已经安装 Docker，可以跳过本步骤。

以 Ubuntu 为例，执行以下命令安装 Docker：

sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

添加 Docker 官方 GPG Key：

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | \
sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

添加 Docker 软件源：

echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装 Docker：

sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

查看 Docker 版本：

docker version
docker compose version

启动 Docker 并设置开机自启：

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

如果想让当前用户直接执行 Docker 命令，可以执行：

sudo usermod -aG docker $USER

然后退出服务器重新登录。

四、拉取 Dify 源码

Dify 官方代码托管在 GitHub，使用 Git 拉取源码：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

进入项目目录：

cd dify

Dify 的 Docker 部署文件位于 docker 目录中：

cd docker

查看目录结构：

ls -la

一般可以看到类似文件：

.env.example
docker-compose.yaml
nginx
middleware.env.example
ssrf_proxy

五、配置环境变量

Dify 使用 .env 文件进行环境配置。首次部署时，需要复制一份示例配置文件：

cp .env.example .env

然后编辑 .env 文件：

vim .env

如果你不熟悉 vim，也可以使用 nano：

nano .env

1. 配置访问地址

找到类似以下配置项：

CONSOLE_API_URL=
CONSOLE_WEB_URL=
SERVICE_API_URL=
APP_API_URL=
APP_WEB_URL=

如果只是本地测试，可以先保持默认或使用服务器 IP。例如你的服务器 IP 是 http://123.123.123.123，可以配置为：

CONSOLE_API_URL=http://123.123.123.123
CONSOLE_WEB_URL=http://123.123.123.123
SERVICE_API_URL=http://123.123.123.123
APP_API_URL=http://123.123.123.123
APP_WEB_URL=http://123.123.123.123

如果你绑定了域名，例如：

https://dify.example.com

则可以配置为：

CONSOLE_API_URL=https://dify.example.com
CONSOLE_WEB_URL=https://dify.example.com
SERVICE_API_URL=https://dify.example.com
APP_API_URL=https://dify.example.com
APP_WEB_URL=https://dify.example.com

注意：如果后面配置了 Nginx HTTPS 反向代理，这里的地址建议填写 HTTPS 域名。

2. 配置密钥

.env 文件中会有一些密钥配置，例如：

SECRET_KEY=

建议使用随机字符串生成：

openssl rand -base64 42

将生成结果填入：

SECRET_KEY=你的随机密钥

该配置非常重要，不建议在生产环境中使用默认值。

3. 配置数据库密码

Dify 默认使用 PostgreSQL、Redis、向量数据库等组件。通常 Docker Compose 已经配置好了内部服务，你可以根据需要修改数据库密码。

示例：

DB_USERNAME=postgres
DB_PASSWORD=your_secure_password
DB_HOST=db
DB_PORT=5432
DB_DATABASE=dify

Redis 示例：

REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=your_redis_password

如果只是测试环境，可以使用默认配置。但生产环境建议修改所有默认密码。

六、使用 Docker Compose 启动 Dify

确认当前目录为：

dify/docker

启动服务：

docker compose up -d

首次启动会自动拉取镜像，耗时取决于网络环境。启动完成后，查看容器状态：

docker compose ps

如果所有服务状态均为 running 或 healthy，说明服务已经正常启动。

查看日志：

docker compose logs -f

查看指定服务日志，例如 api：

docker compose logs -f api

查看 web 服务日志：

docker compose logs -f web

七、访问 Dify 控制台

如果使用默认配置，浏览器访问：

http://服务器IP

例如：

http://123.123.123.123

首次访问时，系统会进入初始化页面，需要创建管理员账号。

填写信息：

• 管理员邮箱
• 用户名
• 密码

创建完成后，即可进入 Dify 控制台。

如果你部署在本地机器，也可以访问：

http://localhost

八、开放服务器端口

如果你使用的是云服务器，需要在安全组中放行端口。

常用端口如下：

一般情况下，只需要开放：

80
443
22

数据库端口和 Redis 端口建议仅限 Docker 内部网络访问，不要暴露到公网。

九、配置 HTTPS 反向代理

如果你有域名，建议使用 HTTPS。这里以 Nginx Proxy Manager 或系统 Nginx 为例说明。

方式一：使用服务器 Nginx 反向代理

安装 Nginx：

sudo apt install -y nginx

创建配置文件：

sudo vim /etc/nginx/conf.d/dify.conf

写入以下配置：

server {
    listen 80;
    server_name dify.example.com;

    client_max_body_size 100M;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:80;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
}

不过这里要注意：Dify Docker 内部本身也可能使用 Nginx 监听 80 端口。如果宿主机 Nginx 也监听 80，就会端口冲突。

更推荐的做法是修改 Dify Docker 暴露端口，例如将 Dify 映射到宿主机 8080，然后宿主机 Nginx 反代到 8080。

在 docker-compose.yaml 中找到 nginx 服务端口：

ports:
  - "80:80"

改为：

ports:
  - "8080:80"

然后宿主机 Nginx 配置：

server {
    listen 80;
    server_name dify.example.com;

    client_max_body_size 100M;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
}

重启 Nginx：

sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

方式二：使用 Certbot 申请 SSL 证书

安装 Certbot：

sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx

申请证书：

sudo certbot --nginx -d dify.example.com

按照提示完成配置。完成后即可通过：

https://dify.example.com

访问 Dify。

十、附源码：Docker Compose 示例

下面给出一个简化版 Docker Compose 示例，便于理解 Dify 的服务组成。实际部署建议使用官方 docker-compose.yaml，不要直接替换为下面的简化版本。

version: "3.8"

services:
  api:
    image: langgenius/dify-api:latest
    container_name: dify-api
    restart: always
    env_file:
      - .env
    depends_on:
      - db
      - redis
    networks:
      - dify

  worker:
    image: langgenius/dify-api:latest
    container_name: dify-worker
    restart: always
    env_file:
      - .env
    command: celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO
    depends_on:
      - db
      - redis
    networks:
      - dify

  web:
    image: langgenius/dify-web:latest
    container_name: dify-web
    restart: always
    env_file:
      - .env
    networks:
      - dify

  db:
    image: postgres:15-alpine
    container_name: dify-db
    restart: always
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: your_secure_password
      POSTGRES_DB: dify
    volumes:
      - ./volumes/db/data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - dify

  redis:
    image: redis:6-alpine
    container_name: dify-redis
    restart: always
    command: redis-server --requirepass your_redis_password
    volumes:
      - ./volumes/redis/data:/data
    networks:
      - dify

  nginx:
    image: nginx:latest
    container_name: dify-nginx
    restart: always
    ports:
      - "8080:80"
    volumes:
      - ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d
    depends_on:
      - api
      - web
    networks:
      - dify

networks:
  dify:
    driver: bridge

这个示例展示了 Dify 的基本组成：

• api：后端 API 服务
• worker：异步任务服务
• web：前端页面服务
• db：PostgreSQL 数据库
• redis：缓存和队列服务
• nginx：统一入口代理服务

实际官方配置中还会包含向量数据库、插件服务、沙箱服务、SSRF 代理等模块。

十一、附源码：常用 .env 配置示例

下面是一个示例环境变量配置，仅用于参考：

# 基础配置
CONSOLE_API_URL=https://dify.example.com
CONSOLE_WEB_URL=https://dify.example.com
SERVICE_API_URL=https://dify.example.com
APP_API_URL=https://dify.example.com
APP_WEB_URL=https://dify.example.com

# 密钥配置
SECRET_KEY=replace_with_your_secret_key

# 数据库配置
DB_USERNAME=postgres
DB_PASSWORD=replace_with_db_password
DB_HOST=db
DB_PORT=5432
DB_DATABASE=dify

# Redis 配置
REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=replace_with_redis_password
REDIS_DB=0

# 上传文件大小
UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=100

# 向量数据库
VECTOR_STORE=weaviate

# 日志级别
LOG_LEVEL=INFO

生产环境建议：

1. 不要使用默认密码；
2. 所有密钥都使用随机生成；
3. 数据库数据目录做好备份；
4. 仅开放必要端口；
5. 配置 HTTPS；
6. 定期更新镜像和源码。

十二、接入 OpenAI 或其他模型

Dify 部署完成后，还需要配置模型供应商才能正常使用。

进入 Dify 控制台后，依次点击：

设置 → 模型供应商

选择 OpenAI，填写 API Key。

如果使用 OpenAI，可以配置：

API Key: sk-xxxxxx
Base URL: https://api.openai.com/v1

如果使用第三方兼容 OpenAI API 的平台，例如 DeepSeek、硅基流动、OneAPI、NewAPI 等，可以填写对应的 Base URL。

例如 DeepSeek：

Base URL: https://api.deepseek.com/v1
模型名称: deepseek-chat

如果使用本地 Ollama，可以在服务器上安装 Ollama，然后在 Dify 中配置 OpenAI-Compatible 或 Ollama 相关接口。

Ollama 启动示例：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5:7b
ollama serve

测试 Ollama：

curl http://localhost:11434/api/tags

如果 Dify 在 Docker 容器中访问宿主机 Ollama，需要注意网络地址不能写 localhost，可以尝试：

http://host.docker.internal:11434

Linux 下如果无法识别 host.docker.internal，可在 Docker Compose 中额外配置 host 映射。

十三、创建第一个 AI 应用

部署完成并配置好模型之后，可以创建一个简单聊天机器人。

操作步骤：

1. 登录 Dify 控制台；
2. 点击「创建应用」；
3. 选择「聊天助手」；
4. 输入应用名称，例如「智能客服」；
5. 选择模型，例如 GPT-4o mini、DeepSeek Chat 或 Qwen；
6. 编写系统提示词；
7. 点击发布。

示例 Prompt：

你是一名专业、耐心的智能客服助手。
你的任务是根据用户的问题提供准确、简洁、友好的回答。
如果用户问题超出你的知识范围，请明确说明无法确认，不要编造答案。
回答时请使用中文。

发布之后，Dify 会提供 API 调用地址和 API Key，你可以将其集成到自己的业务系统中。

十四、附源码：API 调用示例

Dify 提供了标准 API，方便外部系统调用。下面给出一个 Python 调用示例。

Python 示例

import requests
import json

API_KEY = "app-your-api-key"
API_URL = "https://dify.example.com/v1/chat-messages"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "inputs": {},
    "query": "请介绍一下 Dify 的主要功能",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "user-001"
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.status_code)
print(response.json())

curl 示例

curl -X POST 'https://dify.example.com/v1/chat-messages' \
--header 'Authorization: Bearer app-your-api-key' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "query": "你好，请介绍一下你自己",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "user-001"
}'

如果需要流式输出，可以将：

"response_mode": "blocking"

改成：

"response_mode": "streaming"

十五、数据备份与恢复

Dify 部署后，最重要的数据通常包括：

• PostgreSQL 数据；
• Redis 数据；
• 上传文件；
• 向量数据库数据；
• .env 配置文件；
• Docker Compose 配置文件。

1. 备份 PostgreSQL

进入 docker 目录后执行：

docker compose exec db pg_dump -U postgres dify > dify_backup.sql

恢复数据库：

cat dify_backup.sql | docker compose exec -T db psql -U postgres dify

2. 备份 volumes 目录

Dify 的持久化数据通常在：

dify/docker/volumes

可以打包备份：

tar -zcvf dify-volumes-backup.tar.gz volumes

恢复：

tar -zxvf dify-volumes-backup.tar.gz

建议定期将备份文件上传到对象存储或其他服务器，避免单点故障。

十六、升级 Dify

Dify 更新频率较高，升级前务必先备份数据。

升级步骤：

cd dify
git pull
cd docker
docker compose down
docker compose pull
docker compose up -d

查看服务状态：

docker compose ps

如果升级后出现异常，先查看日志：

docker compose logs -f

生产环境升级建议选择低峰期，并提前在测试环境验证。

十七、常见问题解决

1. 容器启动失败怎么办？

查看容器状态：

docker compose ps

查看日志：

docker compose logs -f

如果是数据库连接失败，重点检查 .env 中数据库用户名、密码、主机名是否一致。

2. 访问页面空白怎么办？

可能原因：

• 前端服务未启动；
• Nginx 配置错误；
• .env 中 URL 配置不正确；
• 浏览器缓存问题。

可以尝试：

docker compose restart

然后清理浏览器缓存重新访问。

3. 上传知识库失败怎么办？

可能原因：

• 文件大小超过限制；
• worker 服务异常；
• 存储目录权限不足；
• 向量数据库未正常启动。

查看 worker 日志：

docker compose logs -f worker

查看向量数据库日志：

docker compose logs -f weaviate

4. 模型调用失败怎么办？

常见原因包括：

• API Key 填写错误；
• Base URL 配置错误；
• 网络无法访问模型供应商；
• 模型名称填写错误；
• 账户余额不足；
• 第三方模型平台限流。

可以在服务器上使用 curl 测试：

curl https://api.openai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer your_api_key"

5. Docker 拉取镜像很慢怎么办？

可以配置 Docker 国内镜像源。编辑：

sudo vim /etc/docker/daemon.json

写入：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.1ms.run",
    "https://docker.m.daocloud.io"
  ]
}

重启 Docker：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

十八、生产环境部署建议

如果你准备将 Dify 用于正式业务，建议关注以下几点：

1. 安全性

• 修改所有默认密码；
• 使用强随机密钥；
• 不要暴露数据库和 Redis 到公网；
• 配置 HTTPS；
• 使用防火墙限制访问；
• 定期更新系统和镜像。

2. 稳定性

• 配置自动重启；
• 监控 CPU、内存、磁盘；
• 定期查看日志；
• 对数据库和上传文件做周期性备份；
• 尽量不要直接在生产环境测试新版本。

3. 可扩展性

如果访问量较高，可以考虑：

• 单独部署 PostgreSQL；
• 单独部署 Redis；
• 使用更高性能的向量数据库；
• 将模型调用服务和 Dify 服务拆分；
• 使用 Kubernetes 部署；
• 配置负载均衡。

十九、完整部署命令汇总

如果你只想快速部署，可以参考以下命令：

# 安装依赖
sudo apt update
sudo apt install -y git curl vim

# 拉取源码
git clone https://github.com/langgenius/dify.git

# 进入 Docker 目录
cd dify/docker

# 复制环境变量文件
cp .env.example .env

# 编辑配置
vim .env

# 启动服务
docker compose up -d

# 查看状态
docker compose ps

# 查看日志
docker compose logs -f

访问：

http://服务器IP

如果配置了域名和 HTTPS：

https://dify.example.com

二十、总结

本文详细介绍了 Dify 的 Docker 部署流程，包括服务器准备、Docker 安装、源码拉取、环境变量配置、Docker Compose 启动、域名 HTTPS 配置、模型接入、API 调用、数据备份、系统升级以及常见问题排查。

对于个人开发者而言，Dify 可以快速帮助你搭建 AI 聊天助手、知识库问答、文本生成工具等应用；对于企业团队而言，Dify 可以作为 AI 应用原型平台和内部 LLMOps 平台使用。

最简单的部署方式就是：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

部署完成后，配置模型供应商，即可开始创建你的第一个 AI 应用。建议生产环境一定要配置 HTTPS、修改默认密码、做好数据备份，并定期关注官方版本更新。