Dify | インストール #AI - Qiita

🐢Dify | インストール #AI - Qiita 6 いいねしたユーザー一覧へ移動 4 X（Twitter）でシェアする Facebookでシェアする はてなブックマークに追加する more_horiz 記事を削除する close 一度削除した記事は復旧できません。 この記事の編集中の下書きも削除されます。 削除してよろしいですか？ キャンセル 削除する delete info この記事は最終更新日から1年以上が経過しています。 @ vb-long ( Vu Bao Long ) in 株式会社オープントーン 🐢Dify | インストール AI OSS Dify 6 最終更新日 2024年06月07日 投稿日 2024年06月07日 英語版の記事は こちら です。 Dify Dify は、AGIアプリケーションを構築するためのオープンソースGUIプラットフォームです。今回は、 Langchain での開発前に、Difyを使用して迅速にプロトタイプを作成し、テストをします。 ローカルインストール Difyのデフォルト設定を使用して簡単にインストールできます 必要条件 以下の最低システム要件を満たし、 Docker および Docker Compose がインストールされていることを確認してください。 CPU：2コア以上 RAM：4GB以上 ステップ1：Difyをクローンする Difyリポジトリをクローンします git clone https://github.com/langgenius/dify.git 実際には dify/docker ディレクトリのみが必要です ステップ2：Difyを起動する dockerディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します cd dify/docker docker compose up -d 結果： [ + ] Running 11/11 ✔ Network docker_default Created 0.0s ✔ Network docker_ssrf_proxy_network Created 0.0s ✔ Container docker-ssrf_proxy-1 Started 1.7s ✔ Container docker-db-1 Started 1.6s ✔ Container docker-weaviate-1 Started 1.6s ✔ Container docker-redis-1 Started 1.7s ✔ Container docker-sandbox-1 Started 1.7s ✔ Container docker-web-1 Started 1.7s ✔ Container docker-api-1 Started 2.3s ✔ Container docker-worker-1 Started 2.2s ✔ Container docker-nginx-1 Started 2.8s ステップ3：コンテナのステータスを確認する 以下のコマンドを実行して、すべてのコンテナが正常に稼働しているか確認します docker compose ps 結果： NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS docker-api-1 langgenius/dify-api:0.6.10 "/bin/bash /entrypoi…" api 5 minutes ago Up 5 minutes 5001/tcp docker-db-1 postgres:15-alpine "docker-entrypoint.s…" db 5 minutes ago Up 5 minutes ( healthy ) 5432/tcp docker-nginx-1 nginx:latest "/docker-entrypoint.…" nginx 5 minutes ago Up 5 minutes 0.0.0.0:80- > 80/tcp docker-redis-1 redis:6-alpine "docker-entrypoint.s…" redis 5 minutes ago Up 5 minutes ( healthy ) 6379/tcp docker-sandbox-1 langgenius/dify-sandbox:0.2.1 "/main" sandbox 5 minutes ago Up 5 minutes docker-ssrf_proxy-1 ubuntu/squid:latest "entrypoint.sh -f /e…" ssrf_proxy 5 minutes ago Up 5 minutes 3128/tcp docker-weaviate-1 semitechnologies/weaviate:1.19.0 "/bin/weaviate --hos…" weaviate 5 minutes ago Up 5 minutes docker-web-1 langgenius/dify-web:0.6.10 "/bin/sh ./entrypoin…" web 5 minutes ago Up 5 minutes 3000/tcp docker-worker-1 langgenius/dify-api:0.6.10 "/bin/bash /entrypoi…" worker 5 minutes ago Up 5 minutes 5001/tcp Difyへのアクセス Difyを使用するには、 http://localhost/install にアクセスします 以前にDifyを使用している場合はログイン画面が表示されます、初めての場合はアカウントを作成します ワークスペースは次のように表示されます モデルの設定 右上隅をクリックし、 Settings > Model Provider を選択します Ollama を使用する https://www.ollama.com/ にアクセスし、システムに適したOllamaクライアントをダウンロードします Ollamaを実行します（Llama2を使用しますが、他のモデルを選択することもできます。詳細は Olamaモデル を参照してください） ollama run llama2 http://localhost:11434 で起動を確認します OllamaをDifyに統合する 下にスクロールしてOllamaを選択します 次の項目を入力します： Model Name：llama2 Base URL： http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434 私はDifyをdockerから実行するので、Base URLを http://host.docker.internal:11434 に設定します。 Base URLには、Ollamaサービスがアクセス可能なURLを入力します。 Model type：Chat Model Context Length：4096 モデルの最大コンテキスト長です。不明な場合はデフォルト値の4096を使用してください。 Maximum Token Limit：4096 モデルが返すトークンの最大数です。特定の要件がない場合は、モデルのコンテキスト長と一致させることができます。 Support for Vision：はい モデルが画像理解（マルチモーダル）をサポートしている場合、このオプションをチェックします（例えばllava）。 OpenAI を使用する 現在、私はOpenAIを使用してプロトタイプを作成してテストしています OpenAIを選択し、APIキーを入力するだけで十分です これですべて完了です。 6 いいねしたユーザー一覧へ移動 4 comment 0 コメント一覧へ移動 新規登録して、もっと便利にQiitaを使ってみよう あなたにマッチした記事をお届けします 便利な情報をあとで効率的に読み返せます ダークテーマを利用できます ログインすると使える機能について 新規登録 ログイン 6 いいねしたユーザー一覧へ移動 4 more_horiz 記事を削除する close 一度削除した記事は復旧できません。 この記事の編集中の下書きも削除されます。 削除してよろしいですか？ キャンセル 削除する delete