Dify 是当下 AI 领域有名的开源项目之一，帮助用户快速构建和部署基于大语言模型的应用程序。平台采用模块化设计，集成RAG引擎、AI工作流编排和Agent构建功能，支持PDF/PPT等多格式文档处理及向量数据库对接，支持通过阿里云容器服务ACK实现生产级高可用部署。用户可通过可视化界面搭建复杂工作流，并实现生产级部署。

本文带你从零开始，用最短路径跑通 Dify + DeepSeek 大模型，完成一个能正确回答“三国演义的作者是谁”的对话应用。整个流程成本很低，10~20 元就能玩很久。

本文基于 vLLM+Docker 部署 BGE-M3 向量服务，详解参数、调优，手把手完成 Dify 知识库集成落地

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本文详细介绍了在个人开发者环境下，使用 **vLLM + Docker** 部署 **Qwen3.5-9B-INT8 量化多模态大模型** 的完整流程。文章从模型选型出发，分析了 INT8 量化版本的显存优势（仅需 8-10GB），并逐步讲解了 GPU 环境检查、数据盘永久挂载（开机自动挂载）、vLLM 容器化部署等核心操作，提供了完整的 docker run 启动命令及参数详解。同时，针对部署过

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Dify 是当下 AI 领域有名的开源项目之一，帮助用户快速构建和部署基于大语言模型的应用程序。平台采用模块化设计，集成RAG引擎、AI工作流编排和Agent构建功能，支持PDF/PPT等多格式文档处理及向量数据库对接，支持通过阿里云容器服务ACK实现生产级高可用部署。用户可通过可视化界面搭建复杂工作流，并实现生产级部署。

专栏的正文内容已经结束了，将近五个月的学习，给你留下了怎样的故事呢？本期同样放送用户故事，我们邀请到了几个活跃的工程师同学，让他们讲出自己的学习故事，分享自己的学习心得。

nginx 配置了https协议，导致web 项目的http请求无法完成。定位问题是 request.getScheme() 得到的是http. 需要改成https

课程到这里，终于要结束了。在去年年底和极客时间定下要写这门课程的时候，我并没有想到AI会在过去几个月里掀起怎样一阵滔天巨浪。忽然之间，似乎AIGC和大语言模型变成了一个人人都可以参与讨论的话题。连我年近七十的父母昨天晚上也来问我怎么才能用上ChatGPT，让我一时都有些恍惚。上一次，人人都关心的技术产品，大概还是需要排队才能买到的iPhone。