Windows系统借助Docker部署Dify完整教程

写在前面：

近年来，人工智能技术正在快速进入各行各业。从ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型的爆发，到企业内部AI智能助手、自动化客服、数据分析智能体的落地，越来越多的开发者开始关注如何快速构建自己的AI应用和智能体（Agent）。

目前，越来越多企业开始使用Dify构建内部AI系统，例如企业知识库问答、AI客服机器人、自动化数据分析助手、AI工作流系统等等，因此，学会部署Dify已经成为AI应用开发的重要技能之一。

本教程将详细介绍如何在Windows系统上借助Docker快速部署Dify平台，并在Dify上配置OpenRouter供应商。

1、什么是Dify

Dify（由Define + Modify组合而来）是一款开源的大型语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）与LLMOps理念，核心定位是成为LLM应用的“操作系统”，自身不提供大模型，而是通过统一调度和管理外部大模型服务，帮助开发者和企业快速构建生产级的生成式AI应用，大幅降低AI工程化门槛。

自创立以来，Dify已服务全球超过200万开发者，GitHub星标数突破60,000，成为LLM工具链领域的标杆产品。它的核心价值的在于解决大模型落地的工程难题——无需开发者手动处理提示工程、上下文管理、多模型路由、知识库检索等复杂环节，通过可视化操作，让技术与非技术人员都能参与AI应用的开发与部署，实现从AI创意到实际落地的快速转化。

Dify支持云托管与私有化部署双模式，适配金融、医疗、制造、跨境电商等多行业场景，既能满足企业数据安全、合规（如GDPR）的需求，也能适配初创企业快速验证AI想法的场景，是连接底层大模型与上层业务应用的关键中间件。

2、Dify的核心功能

3、为什么使用Docker部署Dify

总结来说：

• 简化部署流程：Docker支持将应用及所有依赖打包为镜像，结合官方提供的Docker Compose配置文件，仅需执行一条命令（docker-compose up -d）即可完成Dify所有组件的一键部署，无需手动安装Python、Node.js、数据库等各类依赖，也无需处理组件版本兼容问题。
• 实现环境隔离与一致性：Docker基于Linux内核NameSpace技术实现资源隔离，Dify各组件运行在独立容器中，不仅相互之间互不干扰，还与主机环境完全隔离，避免主机软件版本、依赖冲突导致Dify运行异常。同时Docker将程序与所有依赖打包至容器，让程序表现仅与容器相关，与运行的操作系统环境无关，彻底解决“在我机器上能运行，在其他机器上不能运行”的行业痛点，确保Dify在开发、测试、生产环境的运行表现完全一致。
• 降低运维复杂度：通过Docker Desktop等可视化工具，可直观查看Dify各容器的运行状态（运行/停止/异常）、资源使用情况，无需复杂的命令行操作即可完成容器的启动、停止、重启等管理动作。同时，日志可集中管理，在Docker界面中可直接查看各组件的运行日志，快速定位部署或运行过程中的问题，大幅降低运维成本。
• 跨平台兼容：Docker是轻量级容器化技术，容器仅隔离应用运行时环境并与其他容器共享主机操作系统，相比虚拟机动辄几十G的磁盘、数G的内存占用，容器仅需数M空间，大幅减少硬件资源占用，能在相同规格服务器上部署更多容器，可根据Dify业务流量动态调整容器的CPU、内存分配。同时Docker支持Windows、macOS和Linux等主流操作系统，在不同系统中使用相同的Docker Compose配置和部署命令，基于Docker部署的Dify可轻松迁移到不同服务器或云平台，无需重新配置环境。
• 适配私有部署：Docker除了通过NameSpace实现隔离，还依托Control groups技术精准控制容器对CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的消耗，避免Dify单个组件占用过多资源影响整体服务，保障服务稳定运行。同时可通过容器隔离和数据持久化配置，确保Dify的业务、用户、知识库数据完全存储在本地，不泄露至外部网络，满足企业数据合规需求。

1、系统环境要求

2、启用WSL和虚拟机功能​​

WSL（Windows Subsystem for Linux）是微软为Windows用户提供的一个子系统，它允许你在 Windows上原生运行Linux（不是虚拟机，不是双系统），直接使用Bash、apt、gcc、Python、Node.js 等Linux工具。

由于👇

Dify只认Linux → Docker在Windows上必须n8n 工作流 教程靠WSL2模拟Linux→所以需要开WSL！

打开任务管理器(ctrl + shifht + esc)，在性能界面查看是否开启虚拟化。

以管理员身份打开PowerShell，运行以下：

该命令会自动启用WSL功能、安装WSL2内核、安装默认的Ubuntu、设置为WSL2。

安装完后，需要重启系统。

1、下载对应版本的Docker

首先检查电脑属于AMD64还是ARM64，按Win+R，输入cmd回车，输入：

输出：

• AMD64 → 就是 AMD64（x86_64）
• ARM64 → 就是 ARM64

进入Docker官方界面：Get Started | Docker，选择对应版本的进行下载。

2、安装Docker

双击Docker Desktop Installer.exe进行安装，勾选第一个和第三个，点击OK安装，安装后会重启系统。

3、验证安装

按Win+R，输入cmd回车，输入：

显示版本号，安装成功。

进入Docker Desktop注册或登录账号，在命令行继续输入：

出现Hello from Docker！说明Docker已经能正常拉取和运行镜像。

4、Docker常用核心指令

（1）查看类（看看容器 / 镜像状态）

（2）启动 / 停止 / 重启

（3）docker-compose专用（Dify就是用这个部署）

（4）清理类

（5）进入容器内部（排查问题用）

1、下载Dify

官方Git仓库地址：dify:一个开源助手API和GPT的替代品

下载.zip文件，解压得到dify-main文件夹。

2、配置源码

在dify-main文件夹→docker文件夹下找到.env.example文件，去掉.example后缀，如下图所示。

3、拉取Dify所需的镜像

继续在该docker文件夹中打开终端（输入cmd），输入：

如果遇到下载很慢或者下载失败的情况，可以考虑更换镜像源来进行加速。

进入Docker Desktop，确保账号是已登录状态，如下图显示“Sign in”为未登录状态。

登录以后点击小齿轮（Settings），选择Docker Engine。

在右侧粘贴以下文本（2026.3.12最新测试可用的镜像源，但下载速度较慢）：

也可以考虑尝试以下镜像源：
Docker国内镜像源：https://registry.docker-cn.com
中科大源：https://docker.mirrors.ustc.edu.cn
网易源：https://hub-mirror.c.163.com
百度源：https://mirror.baidubce.com
腾讯源：https://ccr.ccs.tencentyun.com

点击右下角“Apply&restart”，重启Docker。

在Win+R中输入cmd回车，输入：

验证是否修改成功，若出现Registry Mirrors下新的镜像源则修改成功。

若需要域外镜像站，只能配置我们的代理，教程参考：

docker国内镜像源配置及走代理设置_docker镜像代理-CSDN博客

4、验证部署状态

成功下载如图所示：

验证部署状态需要在命令行中输入：

可以看到所有服务状态均为“Up”表示部署成功。

5、访问Dify

在浏览器中输入网址：http://localhost/apps，进入本地部署的Dify界面，第一次登录需要注册。

笔者选择OpenRouter供应商，在Dify页面中选择设置。

选择模型供应商，安装OpenRouter。

输入API key。

成功如下图所示。

欢迎交流！🌹🌹

保姆级教程：在Windows上本地部署Dify并搭建知识库与智能体_dify本地部署windows-CSDN博客

(86 封私信) Docker换源加速(更换镜像源)详细教程（2025.3最新可用镜像，全网最详细） – 知乎

docker国内镜像源配置及走代理设置_docker镜像代理-CSDN博客