Dify官方命令行工具提供了安全的密码重置方法。通过Docker Compose部署的环境，可先确认服务运行后，在包含docker-compose.yaml的目录执行特定命令：docker exec -it docker-api-1 flask reset-password，按提示输入邮箱和新密码即可完成重置。此方法适用于容器名称为docker-api-1的标准部署环境。

启动命令,增加--gpus all命令示例。

1.Ubuntu系统安装1.1 进入启动盘1.2 按e键 添加“ nomodeset nodmraidxforcevesa” 启动安装1.3按照实际要求一步一步安装PS:如果到此界面选择键盘后卡死，是由于超微IPMI的显卡与乌班图内置显卡驱动不匹配导致，需要在安装时加上xforcevesa nomodeset参数，然后按实际需求根据屏幕提示安装2. 安装显卡驱动（Tesla t4）注意（PCI设置

docker compose部署的dify，安装插件失败（例如ollama）

显著性目标检测常用十种数据集：SOD，提取码：f7uqDUT-OMRON，提取码：wqpnMSRA-B，提取码：rfrbSOC，提取码：d5b9SED2，提取码：q4iaHKU-IS，提取码：2f1iPASCAL-S，提取码：naaxDUTS，提取码：a5w7THUR-15K，提取码：ptk9ECSSD...

Dify官方命令行工具提供了安全的密码重置方法。通过Docker Compose部署的环境，可先确认服务运行后，在包含docker-compose.yaml的目录执行特定命令：docker exec -it docker-api-1 flask reset-password，按提示输入邮箱和新密码即可完成重置。此方法适用于容器名称为docker-api-1的标准部署环境。

docker compose部署的dify，安装插件失败（例如ollama）

启动命令,增加--gpus all命令示例。

采用nn.DataParallel实现多gpu训练1、首先选择GPU训练，定义device，“cuda:0"代表起始的device_id为0，如果直接使用"cuda”，同样默认起始为0。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else)2、然后选择GPU的数量if torch.cuda.device_count() &

1.Ubuntu系统安装1.1 进入启动盘1.2 按e键 添加“ nomodeset nodmraidxforcevesa” 启动安装1.3按照实际要求一步一步安装PS:如果到此界面选择键盘后卡死，是由于超微IPMI的显卡与乌班图内置显卡驱动不匹配导致，需要在安装时加上xforcevesa nomodeset参数，然后按实际需求根据屏幕提示安装2. 安装显卡驱动（Tesla t4）注意（PCI设置