集成Ollama到本地Dify平台：实现个性化部署的智能模型对接

在追求数据安全与自主控制的今天，将先进的语言模型如Ollama融入到我们的私有环境变得日益重要。Dify，作为一个灵活的平台，它的设计初衷就是为了无缝对接各种智能服务，而将Ollama本地部署模型与Dify平台整合，无疑是技术融合的一大步。这一集成不仅能够为企业的内部应用提供强大的自然语言处理能力，还确保了数据处理过程的隐私性和合规性。通过本篇指南，我们将深入探索如何在保持数据闭环的同时，充分利用Ollama的强大算法，打造专属的、高效且安全的智能对话系统，为企业智能化转型铺设坚实的基石。这一创新实践，标志着企业能够在不牺牲性能的前提下，完全掌控其人工智能解决方案的部署和管理，开启定制化AI服务的新篇章。

　　

dify支持集成ollama部署的大型语言模型(llm)推理和嵌入能力。

　　快速集成指南 　　 　　

下载并运行Ollama:请参考Ollama官方文档进行本地部署和配置。运行Ollama并启动Llama模型，例如：ollamarunllama3.1。成功启动后，Ollama会在本地11434端口启动API服务，访问地址为更多模型信息请访问

　　

在Dify中配置Ollama:在Dify的“设置>模型供应商>Ollama”页面填写以下信息：

　　

　　模型名称:llama3.1(或您选择的模型名称) 　　基础URL:根据您的部署环境填写可访问的Ollama服务地址。 　　Docker部署:建议使用局域网IP地址(例如)或Docker宿主机IP地址(例如)。您可以使用ipaddrshow(Linux/macOS)或ipconfig(windows)命令查找您的IP地址。 　　本地源码部署:使用 　　模型类型:对话(或文本嵌入，取决于您使用的模型) 　　模型上下文长度:4096(或模型支持的最大上下文长度) 　　最大token上限:4096(或模型支持的最大token数量) 　　是否支持Vision:是(如果模型支持图像理解) 　　

保存配置后，Dify将验证连接。

　　

使用Ollama模型:在Dify应用的提示词编排页面选择Ollama供应商下的llama3.1模型，设置参数后即可使用。

　　 　　常见问题解答(FAQ) 　　

??Docker部署下的连接错误:

　　

如果您使用Docker部署Dify和Ollama，可能会遇到连接错误，例如Connectionrefused。这是因为Docker容器无法访问Ollama服务。解决方法是将Ollama服务暴露给网络，并使用正确的Ollama服务地址(例如Docker宿主机IP地址)在Dify中进行配置。

　　

不同操作系统下的环境变量设置:

　　macOS:使用launchctlsetenvOLLAMA_host"0.0.0.0"设置环境变量，重启Ollama应用。如果无效，尝试使用host.docker.internal替换localhost。 　　Linux:使用systemctleditollama.service编辑systemd服务文件，添加Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"，然后systemctldaemon-reload和systemctlrestartollama。 　　Windows:关闭Ollama，修改系统环境变量OLLAMA_HOST，然后重新启动Ollama。 　　

如何暴露Ollama服务:

　　

Ollama默认绑定到127.0.0.1:11434。您可以通过设置OLLAMA_HOST环境变量将其绑定到0.0.0.0，使其在网络上可见。请注意网络安全，并仅在受信任的网络环境中这样做。

以上就是Ollama本地部署模型接入Dify的详细内容，更多请关注其它相关文章！