VLLM+DIFY部署
时间: 2025-05-04 10:55:45 浏览: 87
### VLLM与DIFY的集成部署
#### 1. **VLLM简介**
VLLM是一个高性能的大规模语言模型推理和服务框架,能够高效地管理多个模型实例并优化资源利用率[^3]。它通过批量化请求和序列并行等方式显著提升吞吐量。
#### 2. **DIFy简介**
DIFy是一款灵活易用的知识库问答系统,支持复杂的工作流编排以及多种模型供应商接入。其核心功能包括数据处理、模型调用接口封装等,适合快速构建定制化的AI应用[^2]。
#### 3. **环境准备**
为了成功完成VLLM与DIFy之间的集成,需先准备好基础运行环境:
- 安装 Docker 和 Docker Compose 工具;
- 确认目标服务器具备足够的计算资源(尤其是 GPU 支持),以便承载大型预训练模型运算需求;对于显卡内存较小的情况,则建议选用轻量级版本模型替代方案。
#### 4. **启动服务**
以下是具体操作指南:
##### (a) 查看已下载镜像
执行如下指令来确认当前机器上的可用镜像列表:
```bash
docker images
```
##### (b) 启动DIFy服务端
利用官方文档推荐的方式一键拉起整个项目架构:
```bash
docker-compose up -d
```
随后验证各组件状态是否正常运转:
```bash
docker compose ps
```
##### (c) 登录平台界面
打开浏览器访问 `http://<your_server_ip>:80` ,按照提示输入账号密码进入后台管理系统。
##### (d) 设置外部API连接器
前往个人中心->设置选项卡下新增一条记录指向远程托管于VLLM中的特定算法地址。例如假设我们已经配置好了一个名为"my-vllm-model"的服务位于 http://localhost:8090/generate ,那么这里就填写该URL路径作为回调入口点之一[^4]。
#### 5. **测试联调效果**
最后一步就是实际发起一些样例查询请求看看返回结果是否符合预期逻辑。可以尝试编写简单的Python脚本模拟客户端行为发送POST消息给到上述提到的新建好的插件里边去触发相应动作链路。
```python
import requests
url = 'http://<your_dify_instance>/predict'
data = {
"prompt": "Tell me about artificial intelligence.",
}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
```
---
###
阅读全文
相关推荐



















