从零开始在Ubuntu上快速部署Docker和Dify：结合 Dify + 蓝耘 MaaS平台打造 AI 应用实战指南

原创

Lethehong

发布于 2025-09-02 10:56:39

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引言

在人工智能应用快速发展的今天，如何高效部署 AI 应用并灵活调用不同的大模型能力，已经成为开发者和企业的核心需求之一。本文将详细介绍如何在 Ubuntu 环境中借助阿里云镜像源快速安装 Docker 与 Docker Compose，并完成 Dify 智能应用平台的部署与配置。通过引入蓝耘 MaaS 平台提供的 API 接口，我们不仅可以快速接入大规模语言模型，还能基于 Dify 构建属于自己的 AI 应用，极大地提升开发效率与使用体验。

一、借助阿里云源安装Docker和Compose

安装必要依赖

apt update
apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

添加阿里云 Docker GPG 密钥

mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg \| gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

写入阿里云 Docker 软件源

echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) stable" \| \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装 Docker 及 Compose 插件

apt update
apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

验证安装

docker -vdocker compose version

二、拉取并部署Dify

安装SSH服务

apt updateapt install openssh-server -y

查看SSH运行状态（成功）

systemctl status ssh

可以在电脑浏览器访问并下载：

👉 https://github.com/langgenius/dify/archive/refs/heads/main.zip

这里我在本地下载好了zip通过CRT上传到了Ubuntu里面

在Ubuntu里面也能看到了

解压ZIP

这里是将压缩包移动到了指定的文件夹里面后进行的解压，这样会避免很多不必要的麻烦（大家一定要看清文件路径）

unzip dify-main.zipcd dify-main/docker

这里进入的是docker子目录，里面才有docker-compose.yml 配置文件

三、启动Dify服务

这里需要确保我们在docker/目录下进行，然后输入：

docker compose up -d

这里我在检查docker运行状态和网络都没有问题之后，决定更换源试一下

开启科学上网后

然后重新运行（这里可能时间较久）

docker-compose up -d

关于网络问题这里补充一下遇到这个错误"Get 'https://registry-1.docker.io/v2/': net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)"的解决办法网络连接问题：确保自己的网络是否能访问互联网，尝试ping一下即可。镜像源访问受限：可以尝试更换为国内镜像源，配置镜像加速器。增加请求超时时间：可以尝试增加 Docker 的默认超时时间，以避免超时错误。代理设置：如果使用了代理，确保代理配置正确，或者尝试删除代理设置。

成功拉取并启动如下

遇到这个错误，重新输入启动命令即可（下载时间过长导致的）

ERROR: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: TLS handshake timeout

四、初始化 Dify 管理员账号

在浏览器打开：

http://你的Ubuntu主机IP/install

五、安装模型供应商插件

在 Dify 后台操作界面中：

点击右上角头像 → 插件 → Marketplace

安装自己需要的插件

前往“设置 → 模型供应商”，找到OpenAI-API-compatible，然后配置 API Key 与地址以及相关配置信息即可

Dify 不自带模型，必须配置好至少一个 LLM 才能进行智能问答。

六、构建 AI 应用示例

在主界面点击“创建空白应用”，名字为文章生成器

这里添加一个HTTP请求，在API选择POST请求并输入https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions

配置Headers（请求头）：

请求头1：Name（Content-Type），Value（application/json）

请求头2：Name（Authorization），Value（Bearer 蓝耘MaaS平台的APIKEY）

配置Body（请求体）：

{ "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是一个专业的内容创作助手，擅长根据用户需求创作高质量文章。" }, { "role": "user", "content": "请根据以下要求创作文章：\n主题：{{ $json.topic }}\n写作风格：{{ $json.style }}\n文章长度：{{ $json.length }}\n关键词：{{ $json.keywords }}\n\n请创作一篇结构清晰、内容丰富的文章。" } ], "max_tokens": 2000, "temperature": 0.7}

然后进行测试，没有问题，文章出来了

这里格式还是不太行，我想输出Markdown格式，于是我开始调整，这个里面添加模版转换节点，然后输入：

// 获取处理后的数据const items = $input.all();const processedData = items[0].json;// 生成 Markdown 内容const markdownContent = `# ${processedData.metadata.title}---**创建时间：** ${new Date(processedData.metadata.createdAt).toLocaleString('zh-CN')} **字数统计：** ${processedData.metadata.wordCount} 字符 **文章风格：** ${processedData.metadata.style} ---## 正文内容${processedData.content}---## 文档信息- **生成时间：** ${new Date().toLocaleString('zh-CN')}- **文件格式：** Markdown (.md)- **处理状态：** 已完成内容格式化和优化---*本文档由 n8n 工作流自动生成*`;// 生成文件名（使用时间戳避免重复）const timestamp = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, '-').slice(0, 19);const fileName = `${processedData.metadata.title.replace(/[^\w\u4e00-\u9fa5]/g, '_')}_${timestamp}.md`;// 打印下载信息console.log(`📁 Markdown 文件已准备完成`);console.log(`📄 文件名：${fileName}`);console.log(`📊 文件大小：${markdownContent.length} 字符`);// 返回可下载的文件数据return [{ json: { ...processedData, markdown: { content: markdownContent, fileName: fileName, mimeType: 'text/markdown', size: markdownContent.length } }, binary: { data: { data: Buffer.from(markdownContent, 'utf8').toString('base64'), mimeType: 'text/markdown', fileName: fileName, fileExtension: 'md' } }}];

这里图片中显示内容没有问题的哈，但是无法分辨是否是按照Markdown格式输出