dify 接入本地大模型
时间: 2025-03-27 12:33:56 浏览: 120
### 如何在 Dify 平台接入和配置本地大模型
#### 准备工作
为了成功将本地的大规模语言模型集成到Dify平台,需先确保已按照指导完成Dify的安装与基本设置[^1]。
#### 配置环境变量
对于想要连接至本地运行的语言模型而言,在启动Dify之前调整其配置文件中的`ENVIRONMENT_VARIABLES`部分至关重要。通常这涉及到指定模型的位置以及任何必要的认证信息。如果模型位于同一服务器上,则可能只需要提供相对路径或通过网络共享的方式让两者能够互相识别。
```bash
export MODEL_PATH="/path/to/local/model"
```
此命令应放置于`.env`文件中以便持久化保存这些参数设置。
#### 修改应用代码以支持自定义LLM加载逻辑
当默认情况下无法满足需求时——比如所使用的框架不被官方直接支持,或者存在特殊的初始化流程——可以考虑修改应用程序源码来适应特定场景下的要求。具体来说就是在项目根目录下找到负责实例化模型对象的那一段程序,并对其进行适当改造使其能正确读取来自外部存储介质上的预训练权重文件等资源。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH)
```
上述Python脚本展示了如何利用Hugging Face库加载一个存放在本地磁盘内的大规模语言模型。
#### 更新API接口文档说明
最后一步是要更新相关的RESTful API端点描述页面,使得调用者清楚知道现在可以通过哪些方式交互操作新加入的数据集/算法组件;同时也要注意同步维护好版本控制记录表单,防止因频繁变更而导致前后端对接出现问题。
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