如何搭建Dify Ollama模型？本地环境实战攻略分享！

一、环境准备 1、硬件要求 硬件类型 最低要求 推荐配置 备注 操作系统 Windows 10 64 位（版本 ≥ 2004）/ Windows 11 64 位 Windows 11 64 位 必须支持 Hyper-V 或 WSL2 CPU 支持虚拟化（AMD-V/Intel VT），≥ 4 核 8 核及以上 虚拟化需在 BIOS 中开启 内存 ≥ 8GB 16GB+ Qwen3:4b 模型运行占用 4-6GB，Docker+Dify 占用 4-8GB 硬盘 剩余空间 ≥ 50GB 剩余空间 ≥ 100GB 含 Docker 镜像（约 10GB）、Qwen3:4b 模型（约 2.4GB）、运行缓存 网络 稳定外网 百兆以上带宽 需下载 Docker 镜像、Dify 源码、Ollama 模型 2、WSL2 安装与配置 Dify 是基于 Docker 运行的开源大模型应用开发平台，在 Windows 系统上直接运行 Docker 或 Dify 容易出现兼容性、性能问题，而 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）能提供更原生的 Linux 环境，更适配 Docker 和 Dify 的运行需求。 1、以管理员身份打开 PowerShell 按下 Win + X，选择「Windows PowerShell (管理员)」（或「终端 (管理员)」）。 2、启用 WSL 和虚拟机功能 执行以下命令（逐条运行）： # 启用 WSL 功能 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart # 启用虚拟机平台功能 dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart 执行完成后重启电脑，使功能生效。 3、设置 WSL2 为默认版本 下载并安装 WSL2 内核更新包（微软官方）： 适用于 x64 架构：https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi 安装完成后，在管理员 PowerShell 中执行： wsl --set-default-version 2 # 测试是否安装成功 wsl --list --verbose 二、Docker环境部署 1、下载docker安装包：：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 2、安装 Docker Desktop（依赖 WSL2） 双击 Docker Desktop Installer.exe，进入安装界面： 勾选「Use WSL 2 instead of Hyper-V」。 勾选「Add shortcut to desktop」。 3、安装完成后，点击「Close and restart」，电脑会自动重启。 4、验证Docker安装 > docker --version 预计输出：Docker version 29.2.1, build a5c7197 三、Dify环境搭建 参考官方文档，效率最高，可避免各种问题 官方文档：https://docs.dify.ai/zh/self-host/quick-start/docker-compose 1、克隆 Dify 创建一个目录专门部署Dify，进入该目录，将 Dify 源代码克隆到本地机器。 git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git # windows电脑执行官方文档的命令可能会报没有jq程序，最简单的手动指定版本克隆，访问https://github.com/langgenius/dify/releases，获取版本号，例如： git clone --branch 1.13.0 https://github.com/langgenius/dify.git 2、启动 Dify 导航到 Dify 源代码中的 docker 目录： cd dify/docker 复制示例环境配置文件： cp .env.example .env 启动容器（第一次会拉取镜像，耗时较长，如存在失败，可尝试重新执行，或单独拉取镜像）： docker compose up -d 验证所有容器是否成功运行 docker compose ps ​ 每个容器的状态应为 Up 或 healthy。 3、访问Dify # 打开管理员初始化页面以设置管理员账户 http://localhost/install # 完成管理员账户设置后，在以下地址登录 Dify http://localhost 四、Ollama+Qwen3:4b环境部署 1、下载Ollama安装包 官方下载：https://ollama.com/download/windows 安装过程图形化界面一路点点点 2、验证安装 ollama --version 3、下载Qwen3:4b 模型、 ollama pull qwen3:4b 或 完全支持图形化界面，新手友好 五、Dify对接ollama 1、打开 Dify 工作台（http://localhost:8080），使用管理员账号登录。 2、点击右侧头像「设置 → 模型提供商」，选择 Ollama ，点击安装，耐心等待。 3、Ollama安装完成后，会在模型列表显示，点击添加模型。 4、配置模型信息，参考如下，重点为“基础URL：http://host.docker.internal:11434”，本地模型无需设置凭证，点击添加即可。 5、验证效果 点击 【工作室 -> 从应用模板创建】，例如选择 “知识库+聊天机器人”，画布中会显示 workflow的多个节点，只需将其中的模型修改为上述添加的Qwen3即可。 一起看下效果： 至此，你就拥有了一个本地无需联网的智能聊天机器人，可以基于此在工作流中扩展，比如添加知识库，让其学习更多的信息。 ---THE END--- 今天的内容就分享到这里。 有问题欢迎留言交流，也可以加我微信深入探讨（公众号：BigDataLab）。 关注我，不错过每一篇干货，下期继续为你带来更实用的内容！ （如果需要python、大数据、大模型相关学习资料，可以联系我，分享给你）