前言

接下来会出几篇Dify的使用教程，本篇文章主要是教大家如何在本地部署的Dify进行配置自定义的大模型以及获取一些免费的大模型API Key

1. 创建LLM节点

点击“+”，然后选择LLM

点击模型，进行模型设置

之后进行该页面

2. 获取APIkey

Dify是支持自定义配置大模型的，因此需要选择自己想要配置大模型

这里首先需要获取API key，

2.1 访问地址并登录

https://aistudio.google.com/welcome

点击“Sign in to Google AI Studio”进行登录

之后使用谷歌账号进行登录

2.2 创建项目

访问https://console.cloud.google.com/projectcreate

然后弹出下面的界面，地区可以选择美国，点击点击同意服务条款，之后点击“同意并继续”

之后填写项目名称、位置（默认无组织即可），然后点击创建

2.3 点击GET API key

访问：

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

点击“Get API key”

之后点击左侧“API Keys”，然后点击创建API密钥

之后，选择刚刚创建的项目、然后点击“Create API key in existing project”

之后保存好自己的API key，保存好，不要泄露了~

3. 安装模型提供商

这里以gemini作为参考

首先是点击“模型供应商”，找到"Gemini"，然后点击安装

点击安装

安装成功之后，界面中就会出现待配置的"Gemini"了，点击设置

将申请的API Key填写进去，然后点击保存

之后就可以看到该厂商支持的大模型

返回编排页面，选择模型即可~

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以上就是今天的全部内容，希望对大家有所帮助，也希望大家留言、点赞、在看、转发四连支持。

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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