podman替代docker）。可参考：然后参考执行如下命令：
# 示例，进入工作目录
cd~/workspace
# 拉取 Dify 仓库源码
gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git
# 将 `dify/docker` 目录复制出来
# 因为后文会涉及修改 `docker-compose.yaml` 文件，故不修改仓库中文件，方便后续拉代码升级
cp-r dify/docker dify-docker
cddify-docker
# 复制方式创建环境变量配置文件 .env
cp.env.example .env
# 拉取镜像 -- 国内用户可能会失败，可参考下一章节内容解决
docker-compose pull新建run.sh文件，用于快速启停 Dify 服务：
echo"docker-compose down && docker-compose up -d"> run.sh
# 赋予可执行权限
chmod+x run.sh执行./run.sh启动 Dify 服务。然后可通过浏览器访问http:<ip>:<nginx 端口>，如：http://192.168.1.100:8001。
以上即为基于 docker 安装和配置并启动 Dify 的全部步骤。
但是如果你是国内用户且没有开代理上网方式，那么你可能会遇到一些问题，可参考下一章节内容解决，主要是通过修改docker-compose.yaml和.env文件的部分配置以适应国内网络环境。
首先你应掌握基于 docker 部署的服务通过查看日志分析排查问题的基本方法：
# 查看当前运行中的容器服务
docker ps
# 以 watch 模式查看某个容器打印的日志
docker logs -f <容器ID>
# 示例：
docker logs -f dify-docker_dify-api-1
docker logs -f dify-docker_dify-plugin-daemon-1docker镜像源为hub.mirrorify.netdocker-compose.yaml文件ghcr.io为ghcr.mirrorify.netquay.io为quay.mirrorify.netdocker.elastic.co为elastic.mirrorify.net然后再执行docker-compose pull拉取镜像。
这主要是因为我使用了 Podman。Podman 是以非 root 用户身份启动容器服务的，非 root 用户默认只能使用 1024 以上端口。使用sysctl命令可以修改该起始端口，示例：
# 临时生效
sysctl net.ipv4.ip_unprivileged_port_start=0
# 永久生效
echo"net.ipv4.ip_unprivileged_port_start=0">> /etc/sysctl.conf也可以编辑.env文件，搜索并修改 NGINX 映射端口号为 1024 以上。示例：
EXPOSE_NGINX_PORT=8001
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=4443Dify 1.0 版本上线了全新的插件市场，所有的模型、工具和扩展都可通过插件模式进行安装。当然如果有开发能力，也可以开发自己的插件，这无疑为 Dify 提供了非常大的个性化定制潜力，可玩性也高了不少。Dify 1.0 的插件市场功能比较完整，但细节还不够完善，网络环境较差的情况下使用体验较差。
Dify 插件的底层是 Python 代码开发，插件依赖的第三方库则需要在安装时实时下载。
由于众所周知的原因，国内用户在安装插件时，大概率会遇到因网络问题下载慢、无法成功安装等现象。可以通过设置 pip 使用国内镜像源解决。
在docker-compose.yaml中查找plugin_daemon，在其下方的environment下新增如下内容：
plugin_daemon:
image:langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.3-local
restart:always
environment:
# 设置超时时间为 300 秒
PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT
{PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT:-300}
# 设置 pip 使用国内镜像源
PIP_MIRROR_URL{PIP_MIRROR_URL:-https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple}此外还需修改.env文件，在末尾添加如下环境变量配置：
MARKETPLACE_URL=https://marketplace.dify.ai
PLUGIN_WORKING_PATH=/app/storage/cwd
PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=300
PIP_MIRROR_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple相关建议参考：
dify-plugin-daemon容器的 docker 日志，了解是否发生了异常等更多信息。dify-docker/volumes目录后重启服务再试（如果已有历史数据请谨慎操作，所有私有数据均在该目录下）。Podman是当前最佳的docker开源替代品，由于因授权问题公司禁止使用 docker-desktop，所以我日常是使用 Podman 替代 Docker。
关于Podman的安装与使用可参考该文：替代 docker 与 docker-desktop：国内环境下 podman 的安装与使用
在使用podman-compose启动服务时遇到了network相关的报错：
RuntimeError:missingnetworks:default
经排查分析解决方法为，编辑docker-compose.yaml文件，搜索networks并在其下方新增如下内容即可：
sandbox:
networks:
-ssrf_proxy_network
-default# 需新增的内容
networks:
default:# 需新增的内容
driver:bridge# 需新增的内容ollama：如果你本地安装了ollama并拉取了本地模型，那么就需要它。当前版本的ollama插件添加模型比较简易，不会自动从 API 获取模型列表，而且只支持配置LLM和EMBEDDING类型的模型。这点应该后续有较大优化空间。OpenAI：当前基本上第三方模型供应商提供的API都与OpenAI是兼容的，所以如果你使用了第三方模型，但找不到其对应插件，安装这个来配置就没错。AICNN的模型，参见上图示例。硅基流动：提供了多达 种模型，新用户注册送 14 元赠金。可以通过添加第三方模型供应商的 API 以使用更为强大的大模型能力。当前有如下几个注册送免费额度的供应商：
邀请注册送14元赠金）https://cloud.siliconflow.cn/i/hDM9hDR6邀请注册送50元赠金）https://ppinfra.com/user/register?invited_by=XRMRL5邀请注册送2000万Tokens，每月可邀请10名新用户）https://www.bigmodel.cn/invite?icode=TY4kHajmj2PV8KLUkl97jP2gad6AKpjZefIo3dVEQyA%3D邀请注册送15元）https://volcengine.com/L/i55LvAaP/提供Grok3/Claude 3.7 sonnet。邀请注册送8888积分，每日签到送积分）http://aicnn.cn/loginPage?aff=4MvsDBGxfZ在完成安装和配置之后，就可以通过在“工作室”创建个性化 AI 应用了。下图是一个较为复杂的投资工具工作流示例，它包含了数十个工作步骤，通过它可以看出工作流模式是相当具有灵活性了：
值得一提的是，Dify 支持 DSL 导入导出，可以方便的将工作流导出为 DSL 文件，然后分享给他人，他人再通过 DSL 文件导入即可。下面是一个开源的 Dify DSL 仓库，若有兴趣可以下载和参考，学习他人是如何创建和使用的：
总体来讲，Dify 1.0 版本最大的变化是引入了全新的插件体系，并提供了插件市场，将大厂模型适配、工具、扩展等从核心框架抽离为独立的插件，从而使得其个性化定制有了非常大的空间。通过安装官方插件可满足低代码/无代码方式快速搭建 AI 原生应用，也可通过开发定制私有插件扩展更为复杂的个性化能力需求。这种模式也为后续引入付费插件提供了想象空间。
不过当前的插件体系细节还不够完善，网络环境一般的情况下体验较差，只是安装和配置插件的过程就会消耗掉许多的时间。已在使用低版本的同学建议多等一等，可以通过全新安装体验后再决定是否值得升级。
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