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difyをすべてローカルで動かす手順の話

2024/11/21に公開

LLM

 difyとはdifyのメインサイトはこちらで。

なんかAIアプリがRAGでフロー形式でなんやからのツールっぽいです。

（まだ触って日が浅い）
ローカルで動かせるということなので、動かしてみました。

外に情報は出したくないけどAI使ったツールは動かしたい、とかいう欲求があればチャレンジしてみてください。

 作成したシステム関連の環境

項目
内容


CPU
i5第8世代

RAM
64G

OS
Windows11

GPU
(#0) RTX3060 12G

GPU
(#1) RTX3050 6G

RTX3050はロープロのGPUです。

i5第6世代のマシンに着けてたのですが、Windows10がサポート切れそうなので止めた関係上、GPU2枚刺しにしました。

（ディスプレイは(#1)につけて、(#0)はcudaに使うようにしています）
大前提として、NVIDIAのドライバはインストールしておいてください。

 環境構築以降のコマンドライン入力のターミナルは以下になります。


プロンプト
環境


>
Windowsコマンドライン

$
wsl上仮想環境一般ユーザー

#
wsl上仮想環境rootユーザー


 wslで仮想環境作成> wsl --install Ubuntu-24.04
> wsl --shutdown
> wsl --export Ubuntu-24.04 ubuntu-24.04.tar
> wsl --import Dify-Ubuntu24 dify-ubuntu24 ubuntu-24.04.tar 
最初の行のインストール後に一般ユーザーを作成します。

wsl import 後にデフォルトログインアカウントが設定されなくなるので、アカウントは覚えておきます。

 仮想環境初期設定以降は、作成した Dify-Ubuntu24 上で作業です。
# vi /etc/wsl.conf
[user]
default = xxx
ユーザーが切り離されているので、デフォルトでログインする一般ユーザーを指定します。

xxxの部分はUbuntuをインストールしたときに指定したユーザーを指定してください。

その後、wslを一度起動しなおします。
> wsl --terminate Dify-Ubuntu24

 基礎環境更新ここ以降は、普通にUbuntu環境と同じです。

Ubuntu実機で動かす際にはここ以降を参考にしてください。
まずは、パッケージを更新します。
$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade -y

 Dockerインストール基本はこちらになります。
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install ca-certificates curl
$ sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
$ sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
$ sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
$ echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

 NVIDIA Container ToolkitインストールDocker composerのyamlをGPUで動くように書くので、NVIDIA Container Toolkitをインストールします。
$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
DockerにNVIDIA Container Toolkitを認識させます。
$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
$ sudo systemctl restart docker
sudo ばかりなんだからデフォルトユーザー指定しなくていいじゃん、なんて話は無しの方向で。

 difyダウンロードGitでdifyを取得します。
$ cd ~
$ git clone https://github.com/langgenius/dify.git

 ローカルモデル対応ローカルでモデルを動かすツールを動かすようにdocker composeファイルを書き換えます。

動かすツールは、ollamaとxinferenceです。
patch用diffファイルは以下になります。

適当なファイル名つけて保存してください。

複数GPUにさせるためにGPU idを書いているので、必要なければ device_ids: の行を削除してください。
--- docker-compose.yaml 2024-11-19 12:11:02.602512200 +0900
+++ docker-compose.my.yaml      2024-11-20 05:00:01.999166000 +0900
@@ -297,6 +297,8 @@
     depends_on:
       - db
       - redis
+      - ollama
+      - xinference
     volumes:
       # Mount the storage directory to the container, for storing user files.
       - ./volumes/app/storage:/app/api/storage
@@ -317,6 +319,8 @@
     depends_on:
       - db
       - redis
+      - ollama
+      - xinference
     volumes:
       # Mount the storage directory to the container, for storing user files.
       - ./volumes/app/storage:/app/api/storage
@@ -827,6 +831,43 @@
     volumes:
       - ./volumes/unstructured:/app/data

+  # ollama
+  ollama:
+    image: ollama/ollama
+    container_name: ollama
+    restart: always
+    ports:
+      - ${OLLAMA_PORT:-11434}:11434
+    volumes:
+      - ./volumes/ollama:/root/.ollama
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              capabilities: [gpu]
+              device_ids: ["0"]
+
+  # xinference
+  xinference:
+    image: xprobe/xinference:latest
+    container_name: xinference
+    restart: always
+    ports:
+      - ${XINFERENCE_PORT:-9997}:9997
+    volumes:
+      - ./volumes/xinference/xinference:/root/.xinference
+      - ./volumes/xinference/cache/huggingface:/root/.cache/huggingface
+      - ./volumes/xinference/cache/modelscope:/root/.cache/modelscope
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              capabilities: [gpu]
+              device_ids: ["1"]
+    command: ['xinference-local', '-H', '0.0.0.0']
+
 networks:
   # create a network between sandbox, api and ssrf_proxy, and can not access outside.
   ssrf_proxy_network:
上記パッチをdocker composeファイルに適用させ、必要なディレクトリを作成後、dockerコンテナを起動します。
$ cd dify/docker
$ cp .env.example .env
$ patch < docker-compose.my.patch
$ mkdir -p volumes/ollama volumes/xinference/xinference volumes/xinference/cache/huggingface volumes/xinference/cache/modelscope
$ sudo docker compose up -d
システムの環境構築は以上です。

 動作設定
 dify初期化difyの初期設定を行います。

ブラウザでローカルページ（http://localhost/install）を開きます。

 ollamaモデル読み込みollamaはLLM用モデルツールです。

コマンドラインからapiを使用してモデルを読み込ませます。

対応している基本モデルはこちら、全モデルはこちら。
$ curl http://localhost:11434/api/pull -d '{"model":"gemma2"}'
{"status":"success"} が出たら、念のためモデルが認識されているか確認します。

ここで表示されるモデル情報は後でdifyの設定をするときに使用します。
$ curl http://localhost:11434/v1/models

 xinferenceモデル読み込みxinferenceもLLM用モデルツールなのですが、対応を謳っているモデルがen zhに偏りがちです。

そこで、xinferenceにはrerank用モデルを読み込ませて使用します。
こちらはブラウザでの設定なので、ローカル（http://localhost:9997/）を読み込んで、rerankから
jina-rerankerを選び、
自分の場合はGPU id（GPU Idxと書いてあるところ）に「1」を入力して、左下のロケットのボタンを押します。

すると、モデルが読み込まれます。
（本当はbge-reranker-v2-gemma読み込みたいんですが、GPUのメモリが足りなくて…😭）

 difyに基本モデルを設定difyの左上のメニューから「設定」を選び、
モデルプロバイダーからollamaの下あたりにカーソルを合わせてボタンを出し、
ボタンを押してモデルを追加します。
モデル設定画面では、


設定箇所
設定


Model Type
LLM

Model Name
gemma2:latest

Base URL
http://ollama:11434

と設定します。

Model Name の欄には上記ollamaでモデルを認識しているか確認したコマンドで id として出力されている文字列を設定し、左下の青い「保存」ボタンを押します。
設定後、モデルプロバイダー一覧の一番上に設定したモデルが表示されているので、「モデルの表示」にカーソルを合わせてください。

そこがボタンになるので押し、次のモデルを設定します。
ここの右上の「モデルを追加」を押し、「Text Embedding」を設定します。

設定する項目は上記と同じです。
次はollamaと同じように、Xorbits Inferenceからxinferenceの設定をします。
xinferenceの画面の Running Models で表示されているIDとNameを


設定箇所
設定


Model Type
Rerank

Model Name
上記のName欄

Server url
http://xinference:9997

Model uid
上記のID欄

IDは Model uid の欄に、Nameは Model Name の欄に設定します。

Server urlは http://xinference:9997 を設定します。
設定すると、上部のモデル一覧が下記のようになります。
右上の「×」ボタンを押していったん設定画面を閉じ、ブラウザの更新を行って、再度設定画面を開きます。

そして、今設定したモデルが基本的に使用されるように設定されているか確認しましょう。

上の「システムモデル設定」のボタンを押します。
推論モデルと埋め込みモデルとRerankモデルが設定されていれば、問題ありません。

「保存」ボタンで保存しておきます。
ここら辺の設定で特に注意することは、 ブラウザで開くURLとdifyに設定するURLが違う ことです。

 AIとチャットをしてみる簡単なチャットボットを作ります。

difyのメインページ、 http://localhost/apps を表示し、「全て」→「最初から作成」を押し、
続く画面で「チャットボット」「チャットフロー」を選んで適当な名前を付け、「作成する」ボタンを押します。
フロー画面が出るので、「LLM」ノードに「Chat」のモデルが設定されていることを確認し、上部「プレビュー」ボタンを押します。
すると、右側がチャットボットの画面になるので、話してみましょう。
あとは右上「公開する」ボタンで今作ったチャットボットを（もちろんローカルになりますが）公開することができます。

 以上です以上で設定と簡単なアプリの作り方でした。

長くなってしまいましたが、設定が済んでしまえば簡単に動かすことができることはわかっていただけたと思います。

（むしろこっからのほうが長いよね）

 Docker Desktopとwslそうそう。

なぜwslで動かして、Docker Desktop使わないのか、と。
まあそういう話もありますが、dify→ollamaやdify→xinferenceのルックアップが遅すぎるのでwsl使うほうがまし、という結論に至ったのでした。

上記 difyダウンロード 以降の設定でDocker Desktopでも問題なく動くことは確認してあります。

（先にDocker Desktopで作って絶望したのです）

項目	内容
CPU	i5第8世代
RAM	64G
OS	Windows11
GPU	(#0) RTX3060 12G
GPU	(#1) RTX3050 6G

プロンプト	環境
>	Windowsコマンドライン
$	wsl上仮想環境一般ユーザー
#	wsl上仮想環境rootユーザー

設定箇所	設定
Model Type	LLM
Model Name	gemma2:latest
Base URL	http://ollama:11434

設定箇所	設定
Model Type	Rerank
Model Name	上記のName欄
Server url	http://xinference:9997
Model uid	上記のID欄

difyとは

作成したシステム関連の環境

環境構築

wslで仮想環境作成

仮想環境初期設定

基礎環境更新

Dockerインストール

NVIDIA Container Toolkitインストール

difyダウンロード

ローカルモデル対応

動作設定

dify初期化

ollamaモデル読み込み

xinferenceモデル読み込み

difyに基本モデルを設定

AIとチャットをしてみる

以上です

Docker Desktopとwsl

Discussion