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windows dify:

ollma 配置

ollma下载地址：

qwen3 模型下载

这个自动下载，下载后自动运行。 

配置环境变量：修改监听后很慢

测试命令：

模型配置url：

搭建工作流

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windows dify:

下载 dify代码：

https://github.com/langgenius/dify

copy .env.example .env

docker compose up -d

ollma 配置

ollma下载地址：

Download Ollama on macOS

qwen3 模型下载

ollama  pull qwen3:8b

这个自动下载，下载后自动运行。 

ollama run qwen3:0.6b

ollama run qwen3:8b

配置环境变量：修改监听后很慢
 

OLLAMA_HOST
0.0.0.0:11434
OLLAMA_MODELS
C:\Users\Administrator\.ollama\models

变快的方法：

OLLAMA_HOST：127.0.0.1:11434

测试命令：

curl http://192.168.1.8:11434/api/tags

ollama list 

模型配置url：

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1925558582130217565

http://host.docker.internal:11434

模型名称： qwen3:8b

在模型名称中填写上一步下载的模型，如果不知道模型名称可以打开cmd，输入ollama list查看已经安装的模型。基础URL代表的是Ollama 服务地址，Ollama是默认暴露11434端口进行API调用，如果Dify是通过Docker部署的话，在基础URL中填入http://host.docker.internal:11434即可，如果是其他方式部署的Dify，可以参考帮助文档：https://docs.dify.ai/zh-hans/development/models-integration/ollama。剩余参数保持默认即可。最后点击保存

如果保存按钮变成灰色并且迟迟没有保存成功，可以参考一下步骤重新启动Dify的Docker服务以及重新启动大模型。
进入到Dify的工程文件，找到docker文件夹里的.env文件，用记事本打开，并在最后添加以下内容：

#启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true
#指定ollama的API地址
OLLAMA_API_BASE_URL=host.docker.internal:11434

搭建工作流