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Dify 自托管教程：Docker Compose 从零到可用

一台 2C4G 的机器、四条命令，跑起你自己的智能体平台；附必改配置和常见坑。

准备

  • 一台 2 核 4G 以上的 Linux 服务器或本地机器（家庭 NAS 也可以）
  • 已安装 Docker 24+ 和 Docker Compose v2
  • 能访问 GitHub（拉代码）和 Docker Hub（拉镜像）

四条命令启动

Dify 官方仓库自带完整的 Docker Compose 编排，克隆后进入 docker 目录，复制环境变量模板，然后启动：

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

首次启动要拉取十来个镜像，几分钟内全部容器起来后，浏览器访问 http://localhost/install（服务器上换成你的公网 IP 或域名）设置管理员账号，就有一套完整的可视化了。Dify 默认占用 80 端口。

上线前必改的三个配置

  • EXPOSE_NGINX_PORT：80 冲突或想用别的端口时，在 .env 里改掉，然后 docker compose down && docker compose up -d
  • SECRET_KEY：.env 里换成随机长字符串，用于加密会话和凭据
  • 模型供应商密钥：后台「设置 → 模型供应商」里配置，比如 DeepSeek、SiliconFlow 的 API Key，或者本地 Ollama 的地址

常见坑

  • 端口被占用：nginx 或其他服务占了 80，改 EXPOSE_NGINX_PORT 即可，别去改容器内部端口
  • 国内拉镜像慢：给 Docker 配镜像加速器，或先在有网环境 docker pull 再导出导入
  • 首次启动 vector DB 初始化慢：等所有容器 healthcheck 变 healthy 再访问，不要急着重启
  • 升级：git pull 之后 docker compose pull && docker compose up -d，升级前备份数据库卷

下一步

配好模型后，先建一个知识库问答应用走通「上传文档 → 向量化 → 问答」全流程，再试工作流编排。想知道 Dify 和扣子云版的取舍，看本站对比页；想在扣子和 Dify 之间选自托管方案，可以看 Coze Studio 的条目页。

本文对应 Dify 开源版通用安装流程，具体版本细节以官方文档为准。

涉及的产品

  • Dify — 开源的 LLM 应用与智能体开发平台，支持私有化部署。
  • Coze Studio — 扣子的开源版：把扣子的搭建能力搬到自己服务器上。

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