ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权

注意：即使本地插件安装也需要联网，因为插件是由python开发，difypkg文件中只包含一个基本的python文件，安装时需要联网下载python库。如果需要离线安装dify插件，需要先在联网状态下进行dify部署，并且完成插件安装，同时下载所需安装插件的difypkg文件。启动完成在插件页面发现没有对应的插件，这时候点击本地插件，安装之前下载的difypkg文件，安装完成之后插件可以用了。如果

ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权

vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。vLLM安装vLLM部署大模型可以使用本地推理服务和API服务的方式。

这是因为插件未经过dify审核，存在安全隐患，解决方法可以是在 dify目录下的.env 配置文件的末尾添加FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false 字段，重启 Dify 服务。目录下（不是dify目录下），有一个.env.example文件，复制.env.example文件为.env，并修改远程服务器地址和调试key。这里进行插件的配置，使用方向键选择，使用tab键授予权限

ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权

vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。vLLM安装vLLM部署大模型可以使用本地推理服务和API服务的方式。

ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权

ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权

ollama可以轻松在本地部署大语言模型，简单方便，并且内置了丰富的大语言模型库，涵盖多种类型的模型，可以很方便的拉取模型。对于safetensors格式的模型，有些模型ollama无法导入（如 deepseek的模型），因此需要使用llama.cpp来进行格式的转换。从safetensors权重导入模型，首先需要创建一个Modelfile文件，其中包含一个指向包含你的 Safetensors 权