前言

本文记录了我在本地用 Dify 调用 Ollama 里的 DeepSeek 大模型 的全过程，包含详细步骤、踩坑记录与经验总结，帮你少走弯路。

🛠 一、环境准备

系统环境：Win11 家庭版（无 Hyper-V，使用 WSL2 安装 Docker）

1. 前往 Docker 官网 下载 Docker Desktop。
2. 安装完成后，打开 Docker Desktop，看到容器运行即为成功。

💡 小贴士：家庭版没有 Hyper-V，可忽略相关提示。

📥 二、安装 Ollama 并获取 DeepSeek 模型

1. 打开 Ollama 的官⽹ http://ollama.com，在官⽹找到 “Download”，点击下载并安装。

2. CMD 验证安装：

   ollama list

3. 下载 DeepSeek 模型：

   ollama run deepseek-r1:1.5b

⚙ 三、安装 Dify

1. 进入 Linux 环境：

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

   cd dify/docker

2. 复制配置文件：

   cp .env.example .env

3. 启动服务：

   docker compose up -d # V2

   docker-compose up -d # V1 如果是V1版本使用

🐢 镜像拉取慢？在 Docker Desktop ⾥ Docker Engine 的配置如下国内镜像源：

{ "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "dns": [ "8.8.8.8", "8.8.4.4" ], "experimental": false, "features": { "buildkit": true }, "max-concurrent-downloads": 3, "max-download-attempts": 5, "registry-mirrors": [ "https://docker.1ms.run", "https://docker.imgdb.de", "https://docker.wanpeng.life", "https://docker.1panel.live", "https://hk11.606166.xyz", "https://docker.1panel.live", "https://hub.rat.dev" ], "shutdown-timeout": 1200}

检查容器状态：

确保关键容器全部为 Up 状态。

🔌 四、连接 Dify 与本地 Ollama + DeepSeek

1. 获取本机内网 IP：

   ipconfig /all

2. 修改 .env 文件：

   CONSOLE_URL=http://localhost

   SERVICE_API_URL=http://localhost

   UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=50

   UPLOAD_FILE_MIME_TYPES=.pdf,.doc,.docx,.txt

3. 添加环境变量：

   OLLAMA_HOST=0.0.0.0

4. 在 Dify 中添加 deepseek 模型

5.测试模型

🧩 五、踩坑经验总结

• 连接失败：必须设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0
• 镜像拉取失败：多试几个国内镜像源
• 模型位置冲突：避免同时在 Windows 和 Docker 中运行不同 Ollama 实例

🎯 总结

.测试模型

[外链图片转存中…(img-FXaDWvkN-1756349016876)]

🧩 五、踩坑经验总结

• 连接失败：必须设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0
• 镜像拉取失败：多试几个国内镜像源
• 模型位置冲突：避免同时在 Windows 和 Docker 中运行不同 Ollama 实例

🎯 总结

Dify + Ollama + DeepSeek 在本地运行完全可行。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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